Boas-vindas
Modelagem e Previsão usando Python
Neste curso, aprendemos a modelar e prever dados econômicos com o Python. Começamos pelos fundamentos de ciência de dados e pela estatística, passamos por séries temporais e modelos de previsão e terminamos com classificação, machine learning e a avaliação dos modelos.
Cada aula tem a videoaula e, na aba Materiais, a página da aula. Nas aulas práticas, a mesma aba traz o código no Google Colab e, quando houver, os arquivos de dados.
Cada seção termina com exercícios de fixação e um projeto guiado, que reúne o que vimos nas aulas.
O certificado fica disponível quando concluímos todas as aulas. Bons estudos!
Conteúdo do Curso
COMECE POR AQUI
Apresentação e programa do curso
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Instruções sobre o Suporte da Análise Macro
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Boas Vindas e Apresentação do Curso
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Fundamentos de ciência de dados
Ciclo de Ciência de Dados
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Estruturas de Dados
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Na prática: construindo uma análise de dados
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Fontes de dados
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Exercícios de fixação (Fundamentos de ciência de dados)
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Projeto Guiado — Seção 1: Painel de dados macro do Brasil
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Estatística e visualização
Exercícios de fixação (Estatística e visualização)
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Projeto Guiado — Seção 2: Retrato da inflação brasileira
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Séries temporais
Exercícios de fixação (Séries temporais)
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Projeto Guiado — Seção 3: Diagnóstico da série de juros
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Fluxo de modelagem preditiva
Exercícios de fixação (Fluxo de modelagem preditiva)
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Projeto Guiado — Seção 4: Preparando a previsão do PIB
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Modelos de Previsão
Exercícios de fixação (Modelos de previsão)
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Projeto Guiado — Seção 5: Previsão da inflação mensal
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Classificação e machine learning
Exercícios de fixação (Classificação e machine learning)
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Projeto Guiado — Seção 6: Análise de crédito
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Avaliação e decisão
Interpretação de resultados e tomada de decisão em modelos preditivos
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Exercícios de fixação (Avaliação e decisão)
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Projeto Guiado — Seção 7: Escolhendo o modelo para a diretoria
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Conclusão do Curso
Conclusão do curso
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