Uma das grandes vantagens de se utilizar linguagens de programação é poder criar scripts que automatizam tarefas corriqueiras. Aqui, por exemplo, mostro como é possível criar em segundos uma apresentação em RMarkdown para o IBC-Br, índice de nível de atividade do Banco Central.
O script faz parte do novo curso de Análise de Conjuntura da Análise Macro. Saiba mais em: https://analisemacro.com.br/cursos/macroeconomia-aplicada/analise-de-conjuntura-usando-o-r/
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Tratar e analisar dados no Excel pode ser um verdadeiro caos, mesmo que você precise fazer coisas simples como cruzar duas tabelas de dados. Uma solução melhor é o uso de scripts em Python, que possibilitam a automação de tarefas repetitivas e manuais. Neste artigo mostramos um exemplo simples, comparando o Excel versus Python.
Segundo a pesquisa “State of Data Science”, profissionais de dados gastam 3 horas/dia (38% do tempo) apenas preparando os dados, antes mesmo de analisá-los. Neste artigo advogamos que este gasto de tempo pode ser drasticamente reduzido ao utilizar ferramentas open source, como Pandas e Python, para automatizar tarefas repetitivas que costumam ser feitas em Excel.
Praticar análise de dados com uma linguagem de programação pode parecer intimidante, mas não é. Neste post, apresentamos os resultados de um exercício de Python voltado para finanças, demonstrando um gráfico útil para profissionais do mercado financeiro.
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