Macro Aplicada abre Turmas Especiais dia 29/09!

Atendendo a pedidos, vamos abrir Turmas Especiais para os nossos Cursos de Macroeconomia Aplicada no próximo dia 29/09.

As turmas especiais de macro terão início no dia 13/10 e contarão com Nivelamento em R, de modo que não é necessário nenhum conhecimento prévio na linguagem.

Para todos os detalhes sobre as Turmas Especiais de Macro, continue lendo esse informativo...

Macroeconomia Aplicada

Além disso, também abriremos inscrições para a nossa Formação em Macroeconometria:

Plano Único

Será ofertado um Plano Único com acesso ao conteúdo dos Cursos por 12 meses, suporte customizado do professor e acesso ao Clube do Código também por 12 meses. Nosso objetivo com isso é dar um treinamento totalmente customizado para os alunos inscritos.

Investimento

Os preços dos Cursos variam de acordo com a complexidade do conteúdo. Os alunos poderão financiar a aquisição dos Cursos em até 10x sem juros no cartão de crédito.

Adquirindo todos os Cursos de uma área

Nossos Cursos Aplicados de R são divididos por áreas temáticas. Caso queiram, os alunos poderão adquirir todos os cursos da área de Macro com desconto adicional. Para isso, basta utilizar o link abaixo:

Bônus

Nesta Turma Especial, ofertaremos pela primeira vez 6 mentorias em grupo e um ambiente de chat exclusivo em grupo  para os alunos que adquirirem a trilha completa de Macroeconomia Aplicada.

Qualquer dúvida adicional, por favor, mande e-mail para comercial@analisemacro.com.br.

______________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Regimes da Política Monetária Brasileira com Markov Switching no Python

Este exercício analisa a política monetária brasileira utilizando modelos de Markov Switching Regression. O objetivo é identificar diferentes regimes de política monetária e como eles influenciam a taxa Selic, a meta de inflação e o hiato do produto. Usamos a linguagem de programação Python para o processo de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados.

Como criar janelas móveis de séries temporais usando o Python

Janelas Móveis/Deslizantes, ou Rolling Windows, são termos frequentes na análise de séries temporais. Mas o que são e como aplicá-las no Python? Neste tutorial, mostramos como essa ferramenta é essencial para a análise de dados utilizando como exemplo a correlação móvel de ações brasileiras.

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Neste exercício mostramos como incorar choques no cenário de variáveis exógenas para fins de previsão. Usando como exemplo a previsão do IPCA, através de um modelo de machine learning, mostramos os cuidados a serem tomados e uma forma simples de definir o cenário com os choques. Ao final, apresentamos uma previsão com um suposto choque e uma previsão sem o choque para comparação.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.