Novo Curso: Introdução ao R para Análise de Dados

Nos últimos anos, o R se tornou bastante popular no Brasil. Com uma sintaxe simples, download fácil e gratuito, uma comunidade pujante e crescente, uma IDE bastante poderosa e inúmeros pacotes disponíveis para lidar com análise de dados, o R tem conquistado cada vez mais adeptos no país.

Por isso, decidimos dar um passo à frente aqui na Análise Macro, aposentando nosso curso de Introdução ao R - que completou mais de trinta turmas - e lançando um novíssimo curso de Introdução ao R para Análise de Dados, com foco total no tidyverse, um conjunto de pacotes voltado para análise de dados. Entendemos que a linguagem avançou bastante nos últimos anos, de modo que o Base R - o código básico do R - se tornou obsoleto em alguma medida frente à filosofia inerente aos pacotes tidyverse.

Faz sentido, por suposto, ensinar aos novos entrantes, pessoas interessadas em aprender R, e alunos que já conhecem o código básico da linguagem o mundo tidyverse, um conjunto de pacotes especificamente voltados para data science.

O público-alvo desse curso é composto por estudantes de graduação e pós-graduação, professores e profissionais de mercado que precisam de uma ferramenta poderosa de análise de dados. Com o R, esses alunos conseguirão de forma bastante fácil integrar as etapas de coleta, tratamento, análise e apresentação de dados.

Você pode conhecer detalhes do novo Curso aqui e ver um exemplo do que abordaremos no curso aqui.

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Contribuição para a Volatilidade [Python]

A contribuição para a volatilidade fornece uma decomposição ponderada da contribuição de cada elemento do portfólio para o desvio padrão de todo o portfólio. Em termos formais, é definida pelo nome de contribuição marginal, que é basicamente a derivada parcial do desvio padrão do portfólio em relação aos pesos dos ativos. A interpretação da fórmula da contribuição marginal, entretanto, não é tão intuitiva, portanto, é necessário obter medidas que possibilitem analisar os componentes. Veremos portanto como calcular os componentes da contribuição e a porcentagem da contribuição. Vamos criar as respectivas medidas usando a linguagem de programação Python.

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