Os vídeos de boas-vindas são baseados no documento disponível no link abaixo.
Ao acessá-lo, você encontrará as principais instruções para navegar na plataforma da Análise Macro.
O mesmo tutorial também está disponível no conteúdo abaixo:
Bem-vindo à Análise Macro! Meu nome é Luiz Henrique e sou Cientista de Dados.
Neste tutorial apresentarei nossa plataforma e como você pode aproveitar ao máximo os cursos disponíveis.
Além disso, explicarei como funciona o nosso suporte para dúvidas e darei orientações sobre como resolver questões relacionadas a códigos em R e Python.
Nesta seção, você aprenderá a acessar seu perfil na Análise Macro e entenderá os principais aspectos de navegação na plataforma.
Explicaremos como funciona o progresso do curso, desde a marcação de seções e tópicos como concluídos até a realização de testes necessários para a finalização do curso e obtenção do certificado.
✅ Página inicial
✅ Acesso aos cursos
✅ Acesso e Download de materiais
✅ Testes e exercícios
✅ Marcação de seções e tópicos como concluídos
✅ Obtenção do certificado
A página inicial permite que o aluno acesse seus cursos e visualize as principais informações do seu perfil. No menu, é possível encontrar abas específicas para visualizar os cursos adquiridos, acessar informações do perfil para verificar dados pessoais e consultar os pedidos realizados.
Na aba principal, o aluno pode visualizar:
Nesta aba principal, “Meus Cursos“, é possível acessar os cursos adquiridos, seja navegando na página ou utilizando o campo de busca. Cada curso exibe informações sobre o progresso, incluindo:
Ao acessar um curso, o aluno encontrará:
Os cursos são divididos em seções, que podem conter:
Os materiais das aulas estão disponíveis dentro de cada seção ou tópico e podem incluir:
Alguns cursos incluem testes de avaliação. Eles podem estar contidos em Seções de vídeo-aula, em conjunto com Tópicos, ou podem estar sozinhos. Os testes podem ser de dois tipos:
O aluno deve escolher ou inserir a resposta da questão e, em seguida, pode avançar para a próxima questão utilizando a caixa de enumeração ou o botão “Próximo”, localizado no canto inferior direito da tela.
Ao concluir todas as questões, o aluno deve finalizar o teste clicando em “Resumo de Teste”. Nesta tela, serão exibidas:
? Atenção: Para questões que exigem inserção de resposta, a página final do curso apresenta as respostas corretas entre parênteses (). Esse formato é apenas para identificação e não deve ser confundido como parte da resposta.
Para marcar uma seção ou tópico como concluído, o aluno deve assistir à aula até o final. Quando a aula for finalizada, o botão “Concluir” ficará disponível.
Se a seção contiver tópicos, é necessário marcar cada um deles como concluído antes de concluir a seção.
Caso o botão não apareça:
Ao concluir 100% do curso, o certificado será gerado automaticamente e poderá ser acessado diretamente na página inicial do curso.
Nesta seção, explicaremos como funciona o suporte individual para dúvidas dos alunos da Análise Macro.
? Dúvidas de códigos → Questões relacionadas a sintaxe, erros e funcionamento de códigos em R e Python.
? Dúvidas teóricas → Conceitos abordados nos cursos, interpretação de materiais e explicações fornecidas nas videoaulas.
Atenção:
? Dúvidas comerciais devem ser enviadas para os seguintes canais:
? E-mail: comercial@analisemacro.com.br
? WhatsApp: www.analisemacro.com.br/zap
Dúvidas sobre Cursos
Caso tenha dúvidas relacionadas ao conteúdo das aulas — seja sobre dados, códigos ou procedimentos apresentados no curso — ficaremos felizes em ajudar.
Para agilizar o suporte e garantir um atendimento mais eficiente, recomendamos que sua mensagem inicial inclua os seguintes pontos:
Com essas informações, conseguimos oferecer um suporte mais rápido e preciso.
A seguir, explicamos melhor como lidamos com diferentes tipos de dúvidas:
Dúvidas Teóricas
Os cursos da Análise Macro possuem, em diferentes graus, fundamentos teóricos conforme a área de estudo. É natural que os alunos tenham dúvidas sobre conceitos abordados no material didático ou sobre explicações do professor nas videoaulas.
Para garantir um suporte mais eficaz, pedimos que o aluno detalhe o trecho específico do material ou da aula que gerou a dúvida, fornecendo o máximo de informações possíveis.
Dúvidas sobre Códigos
Aprender uma linguagem de programação pode ser desafiador no início. Sintaxe, funções, bibliotecas e a lógica por trás da análise de dados são aspectos que exigem prática e paciência.
As dúvidas relacionadas a códigos geralmente se dividem em duas categorias principais:
1. Dúvidas sobre a lógica do código
2. Dúvidas sobre erros no código
Os erros podem ocorrer por dois motivos principais:
Se um erro surgir ao refazer um código, o que fazer?
Em vez de recorrer imediatamente ao suporte, incentivamos o aluno a tentar resolvê-lo por conta própria. Parece desafiador, mas esse esforço fortalece a habilidade de solucionar problemas, algo essencial para se tornar proficiente na linguagem.
No exemplo abaixo, vamos mostrar como o aluno pode tentar resolver o código por conta própria.
(Caso deseje saber como enviar dúvidas diretamente para o suporte, veja a seção seguinte).
Aqui estão dois exemplos de erros comuns em R (com tidyverse) e Python (com pandas), seguidos de explicações sobre como o aluno pode investigar e resolver o problema.
Código com erro:
library(tidyverse) df <- tibble( nome = c(“Ana”, “Bruno”, “Carlos”), idade = c(25, 30, 28) ) df %>% filter(idade > 27 & nome == “Carlos”) |
Mensagem de erro: Error in `filter()`: ! Input `..1` must be a logical vector, not a double. |
Como investigar e resolver?
Código corrigido:
df %>% filter(idade > 27 & (nome == “Carlos”)) |
Código com erro:
import pandas as pd data = {“nome”: [“Ana”, “Bruno”, “Carlos”], “idade”: [25, 30, 28]} df = pd.DataFrame(data) df_filtrado = df[df[“idade”] > 27 and df[“nome”] == “Carlos”] print(df_filtrado) |
Mensagem de erro:
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). |
Como investigar e resolver?
Código corrigido:
df_filtrado = df[(df[“idade”] > 27) & (df[“nome”] == “Carlos”)] print(df_filtrado) |
Se um aluno se deparar com esses erros, ele pode tentar as seguintes abordagens:
Exemplo de prompt para IA:
“Estou tentando filtrar um DataFrame [insira o dataframe] no pandas, mas recebo o erro:
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous.
Aqui está o código:
df[df[“idade”] > 27 and df[“nome”] == “Carlos”]
Como corrijo isso?”
Problema
Descreva de forma clara e objetiva o problema ou erro que você está enfrentando. Seja específico, se necessário, e adicione imagens para ilustrar a questão.
Exemplo:
“Tentei instalar a biblioteca XYZ, mas apareceu a seguinte mensagem de erro: ‘coloque a mensagem de erro aqui’.”
Comportamento Esperado
Explique qual era o resultado esperado ao executar o código.
Exemplo:
“Eu esperava que fosse gerado um gráfico de linha, onde o eixo X representasse as datas e o eixo Y representasse os valores.”
Código de Reprodução
Informe a aula e o arquivo onde o erro ocorreu ou forneça diretamente o trecho de código com problema. Caso o erro aconteça em um script extenso, destaque as linhas específicas onde ocorre o problema.
Se o código utilizar um conjunto de dados, inclua uma imagem para mostrar a estrutura dos dados ou um pequeno exemplo do formato utilizado.
Informações da Sessão
Para facilitar a identificação do problema, copie e execute os comandos abaixo e cole a saída junto com sua dúvida. Isso nos ajuda a verificar se o erro pode estar relacionado às versões dos pacotes ou configurações do seu ambiente.
No Python:
pip install session_info import session_info session_info.show() |
No R:
sessionInfo() |