Modelos de previsão macroeconômica podem facilmente alcançar um número elevado de variáveis. Mesmo modelos simplificados, como o Modelo de Pequeno Porte (MPP) do Banco Central, usam cerca de 30 variáveis. Isso impõe um grande desafio ao nosso dia a dia: como fazer a gestão destes dados para uso em modelos, desde a coleta até o tratamento?
Neste post, veremos quais são os principais formatos nos quais os dados costumam ser disponibilizados e aprenderemos, através de exemplos práticos, sobre as ferramentas de ciência de dados para coletar essas informações, sejam de fontes nacionais ou internacionais, seja usando o R ou o Python.