Novo formato de abertura de turmas da Análise Macro

Dando sequência à reestruturação da Análise Macro, mudaremos a partir de maio de 2019 o formato de abertura de turmas dos nossos Cursos Aplicados de R. Com o avanço da linguagem R, novos pacotes para análise de dados foram criados, pacotes antigos deixaram de existir, bem como novas ferramentas, como o RMarkdown, se tornaram mais intuitivas. Com efeito, estamos nesse momento trabalhando na atualização de todos os nossos Cursos Aplicados de R, adicionando aos mesmos o que há de mais avançado na linguagem R para coleta, tratamento, análise e apresentação de dados. Além disso, com o advento da nova plataforma de suporte da Análise Macro, passaremos a customizar ainda mais o nosso atendimento, disponibilizando para os nossos alunos o melhor treinamento em R do país.

Isso dito, informamos que nesse momento o carrinho de compra de todos os nossos Cursos Livres está fechado. Encontra-se aberto para compra apenas as Formações em Econometria e em Macroeconometria, com desconto de 50% - para ter acesso ao desconto, basta colocar o cupom "formação50" no momento da compra.

Reabriremos o carrinho no próximo dia 6 de maio de 2019 para os seguintes Cursos revisados e atualizados:

Além disso, também abriremos no dia 6 de maio de 2019 o carrinho para os seguintes novos cursos:

Importante dizer que, para manter o nosso suporte aos alunos funcionando de forma plena, as inscrições serão abertas, dessa vez, em lotes. No primeiro lote, daremos desconto de 30% para os primeiros alunos inscritos. Tão logo o primeiro lote atinja o limite de alunos, passaremos para o segundo lote, com desconto de 15%. Por fim, abriremos um 3º lote residual com as vagas restantes, mas com o preço cheio.

Em relação aos planos disponíveis, para os cursos de Análise de Conjuntura, Introdução ao R para Análise de Dados e para a Formação em Trabalhos Empíricos, será ofertado um Plano Único com acesso por 12 meses, suporte customizado do professor e acesso ao Clube do Código também por 12 meses. Os preços variarão de acordo com a complexidade de cada Curso. Nosso objetivo com isso é dar um treinamento totalmente customizado para os alunos inscritos.

Para os cursos de Teoria Macroeconômica e Macroeconometria, ofereceremos um plano básico e um plano  premium. Nesses cursos, ademais, também será adicionado o novo Nivelamento em R, composto por uma versão menor da nossa Introdução ao tidyverse. Já para o curso de Gestão de Portfólios, abriremos um plano único com acesso ao material por 12 meses, mas sem suporte.

Importante ressaltar que a depender da quantidade de alunos inscritos nesses Cursos, nós provavelmente não abriremos mais turmas dos mesmos nesse ano, de modo a dar um suporte customizado aos alunos inscritos.

Por fim, informamos que não abriremos turmas esse mês para os cursos de Econometria, Econometria Financeira e Central Banking. Esses cursos estão sendo revisados e atualizados com o que há de mais avançado na linguagem. Assim que terminarmos a atualização deles, lançaremos novas turmas também dando atenção ao suporte dos alunos inscritos.

Agradecemos a atenção de todos os nossos alunos e esperamos que apreciem os novos Cursos atualizados e revisados com o que há de mais avançado na linguagem. 

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Coletando dados do Google Trends no R e no Python

Como acompanhar e antecipar tendências de mercado? Independentemente da resposta final, os dados são o meio. Neste artigo, mostramos como obter dados do Google Trends em tempo quase real, utilizando as linguagens de programação R e Python.

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.

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.