sidra

Quem trabalha com dados reais e precisa coletar informações de forma online usando APIs e links, sabe que erros de requisição são comuns, principalmente com dados públicos. Neste artigo, damos algumas dicas de como entender estes erros e mostramos um jeito simples de evitar que o código de Python “quebre” nestas situacões.
Neste exercício, apresentamos as principais fontes de dados públicos utilizadas na macroeconomia e desenvolvemos uma rotina para coletar, tratar e disponibilizar (ETL) as variáveis para uso em modelos preditivos.
Os dados desagregados do IPCA fornecem informações detalhadas sobre o comportamento de preços no Brasil a nível de região metropolitana e município, possibilitando ricas análises regionais de dados. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.
Utilizar APIs para coletar dados online pode acelerar e automatizar significativamente o processo de análise de dados. Diversas bases de dados hoje em dia possuem APIs para livre utilização, como Banco Central, Portal de Dados Abertos, IBGE e outras. Neste artigo, explicamos intuitivamente o que são APIs, como funcionam e mostramos um exemplo em Python de utilização.
A análise de dados não tem favoritos; você pode analisar qualquer tipo de área e qualquer indicador. Você pode até mesmo criar gráficos mais bonitos do que instituições renomadas, tudo isso usando uma ferramenta de fácil acesso, como o Python. Neste texto, mostraremos como é possível analisar dados do PIB utilizando a linguagem Python.

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