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Deploy de modelos com Python + Shinylive + GitHub gastando ZERO reais

Colocar modelos em produção pode ser um grande desafio. Lidar com custos monetários, infraestrutura operacional e complexidades de códigos e ferramentas pode acabar matando potenciais projetos. Uma solução que elimina todos estes obstáculos é a recém lançada Shinylive. Neste artigo mostramos um exemplo com um modelo de previsão para o preço do petróleo Brent.

Previsão de crises financeiras com IA usando Python

Fazer investimentos sem analisar dados é como atirar no escuro. Ninguém quer estar numa posição errada na hora que uma nova crise estourar. Para mitigar estes riscos, modelos de probabilidade de recessão podem trazer informações relevantes para a tomada de decisão. Neste artigo mostramos uma aplicação destes modelos para a economia norte-americana, usando o ferramental de pacotes do Python.

Previsão econômica na era da IA usando Python

Imagine que você tenha uma “simples” tarefa: prever o futuro de uma variável econômica relevante, como a taxa de inflação do país. Existem diversas abordagens para cumprir esta missão, desde o uso de modelos preditivos econométricos, modelos de machine learning ou até mesmo modelos de inteligência artificial (IA). Qual caminho escolher? Qual abordagem é a melhor? Neste artigo tentamos dar uma resposta para estas perguntas, usando como exemplo o IPCA como variável de interesse.

Previsão econômica com modelos ARIMA no Python

Neste texto abordamos modelos da família ARIMA para finalidade de previsão de séries temporais. Mostramos as diferenças de cada modelo usando exemplos de dados econômicos do Brasil, com aplicações na linguagem Python.

Coletando dados do Google Trends no R e no Python

Como acompanhar e antecipar tendências de mercado? Independentemente da resposta final, os dados são o meio. Neste artigo, mostramos como obter dados do Google Trends em tempo quase real, utilizando as linguagens de programação R e Python.