Olá, Reader, como foi o final de semana?

A edição 181 do Boletim AM está no ar!

Após algumas semanas de férias, voltei a atender alunos aqui na Análise Macro.

São momentos importantes para mim porque entendo exatamente como posso melhorar nossos produtos.

Ou, produzir novas soluções para os problemas e demandas que vocês têm.

E aqui, os alunos se dividem basicamente em dois grupos: iniciantes e avançados.

O primeiro grupo, em geral, é formado por estudantes ou profissionais de mercado que por algum motivo estão em busca de atualização ou transição para dados.

Um segundo grupo de alunos já têm uma bagagem sólida em programação e análise de dados e está em busca de construir portfólio, desenvolver modelos, gerar previsões mais acuradas e por aí vai.

Em resumo, aquele está em busca de um guia, enquanto este está em busca de resolver os problemas do dia a dia com mais facilidade.

A jornada é a mesma, apenas o ponto é diferente.

A pergunta mais frequente do primeiro grupo é como começo.

Afinal, tem tanta coisa disponível na internet que a maioria das pessoas acaba se perdendo.

Acumulam materiais ao longo de meses ou mesmo anos, mas têm dificuldade de começar.

O meu acompanhamento pessoal busca justamente atacar esse problema.

A ideia é direcionar o aluno entre dois ciclos: um básico e outro de especialização.

No ciclo básico, eu alfabetizo o aluno em dados, ensinando a ele como coletar, tratar, construir modelos e apresentar resultados.

No ciclo de especialização, eu direciono a construção de um portfólio dentro de uma área de interesse, como séries temporais, macroeconomia aplicada, gestão de carteiras, investimentos, etc.

Ofereço, portanto, a solução para o problema de começar e para onde ir.

Nesse percurso, as dúvidas vão subindo de tom e convergem em algum momento para as mesmas dúvidas do segundo grupo.

Uma clássica, que ouço bastante, em ambos os grupos, é o "R ou Python".

O segundo grupo é composto de gente que já têm bastante experiência prática e alguns desses começaram no mundo dos dados com o R.

Uma linguagem bastante poderosa para lidar com estatística, econometria, séries temporais, etc.

Possui um ecossistema bastante consistente - o tidyverse - para análise de dados.

O jeito tidy de construir código é uma cachaça tão grande que mesmo os nossos códigos de python aqui na Análise Macro - repara bem - procuram seguir essa estrutura.

Estou dizendo isso porque, obviamente, o Python assumiu a predileção no âmbito da análise de dados, mas dependendo do seu caso, posso recomendar não só continuar no R como se aperfeiçoar nele.

Por exemplo, se você é um macroeconomista dentro de um banco e o seu trabalho é basicamente publicar relatórios econômicos e construir previsões, qual o sentido teria de abandonar o R a essa altura do campeonato?

Afinal, você já tem algumas dezenas de scripts prontos de R que o "custo de transição" pode ser bastante alto.

Diferente de quem tá começando, esse eu creio que seja melhor aprender python de uma vez.

Depois, se achar que faz sentido, aprende um pouco de R para a parte de modelagem.

A mentoria é, portanto, muito mais sobre você, sobre o background que carrega e os problemas que possui do que propriamente sobre o mercado.

Com mais de 10 anos de experiência, eu sei exatamente onde e como você quer chegar.

Então, se quiser conversar, aproveite nossos programas de Formação e o AM Black para marcar uma hora.

As conversas são sigilosas e eu prometo que as coisas ficam entre nós.

Em 2026, com o acúmulo de funções e a minha preparação para um doutorado, esses momentos ficarão mais raros (e caros), então quem quiser participar, o momento é esse.

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Um abraço,
​Vítor Wilher — Análise Macro​
​A verdade está nos dados

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