Bem-vindo(a) à Formação em Análise Macroeconômica
Seu ponto de partida na trilha
1 Seja muito bem-vindo(a)!
Parabéns por dar esse passo. Você está prestes a percorrer a trilha mais completa da Análise Macro para quem quer pensar como economista, agir como cientista de dados e enxergar como estrategista. Não importa o seu ponto de partida técnico: esta formação foi desenhada para te levar, bloco a bloco, do nivelamento em programação até a condução, sozinho(a), de uma análise macroeconômica completa — da coleta de dados à previsão e à comunicação dos resultados.
Ao final dos seis blocos, você vai unir o rigor da teoria econômica ao poder dos dados: vai dominar políticas monetária e fiscal, ciclos de crescimento, inflação e mercado de trabalho, e vai saber aplicar modelos econométricos, machine learning e Inteligência Artificial à análise macroeconômica real, em Python e R. É exatamente essa combinação — teoria econômica mais ferramental quantitativo — que abre as portas para posições como:
- Economista / Analista de Research Macroeconômico
- Analista de Mercado Financeiro (asset, banco ou corretora)
- Economista de Consultoria ou Órgão Público
- Analista de Conjuntura
- Pesquisador(a) ou Professor(a) de Economia aplicada
- Cientista de Dados com foco em macroeconomia
- Engenheiro(a) de Machine Learning
- Especialista em IA aplicada a economia
Guarde essa lista. Vamos voltar a ela — com mais detalhes sobre o que cada posição espera de você — na página de conclusão da formação, depois que você tiver percorrido os seis blocos.
2 Como a formação está organizada
A trilha é dividida em seis blocos, percorridos em sequência: cada bloco reúne os cursos, atividades práticas, workshops, imersões e mentorias que o compõem, e usa o que você aprendeu no bloco anterior. Cada curso concluído gera certificado individual, e ao final você também recebe o certificado da formação.
| Item | Descrição |
|---|---|
| Blocos | 6 |
| Carga horária total | 250 horas |
| Horas de vídeo | 120 horas |
| Número de aulas | 145 aulas |
| Certificado | Certificados individuais por curso + certificado final da formação |
Dentro de cada bloco você encontra aulas teóricas (os conceitos e o raciocínio por trás de cada ferramenta) combinadas com aulas hands-on, em que você coloca a mão no código e reproduz cada etapa junto com o professor.
Além das aulas, os cursos trazem exercícios de fixação e projetos práticos, incluindo blocos de “Prática” dedicados a consolidar o que foi visto. Quanto mais você praticar antes de olhar a resposta, mais essa etapa vai render.
Alguns blocos também reúnem mentorias com o Cientista-Chefe e workshops/imersões ao vivo — atividades que complementam os cursos com um formato mais direto e aplicado.
3 Os 6 blocos da formação
Bloco 1 — Boas-Vindas e Nivelamento
Apresentação da plataforma, da metodologia AM e da estrutura da formação, com um encontro inicial para definir o seu plano de estudos. A parte prática ensina a coletar, organizar e analisar dados econômicos reais com SQL, R e Python.
- Boas-Vindas à Plataforma
- Boas-Vindas à Formação
- Mentoria inicial com o Cientista-Chefe
- Como Pensar com Dados
- SQL para Negócios e Tomada de Decisão
- Programação em R para Análise de Dados
- Programação em Python para Análise de Dados
- SQL para Economia e Finanças
- Prática: Como Analisar Dados usando SQL, R e Python?
Bloco 2 — Fundamentos da Análise Macroeconômica
Construção de análises macroeconômicas completas, transformando dados brutos em gráficos, tabelas e relatórios interpretativos. Você trabalha indicadores como IPCA, IPCA-15, PIB, PIM-PF, PMS, PMC, IBC-Br e PNAD Contínua trimestral, explorando variações, sazonalidade e tendências.
- Teoria Macroeconômica
- Análise de Conjuntura
- Prática: Como Construir Análises Macroeconômicas?
Bloco 3 — Métodos Quantitativos
Uso de Python e R para desenvolver análises quantitativas macroeconômicas completas: retropolação da taxa de desocupação, NAIRU para o Brasil, sensibilidade do desemprego ao crescimento, impulso de crédito, ancoragem de expectativas, hiato do produto e mensuração de riscos inflacionários com regressão quantílica.
- Estatística para Análise de Dados usando R
- Estatística para Análise de Dados usando Python
- Econometria Aplicada em Python
- Econometria Aplicada em R
- Modelagem e Previsão usando R
- Modelagem e Previsão usando Python
- Prática: Métodos Quantitativos Aplicados à Macroeconomia
Bloco 4 — Modelagem e Previsão Macroeconômica
Desenvolvimento de previsões econômicas e modelos macroeconométricos avançados com Python e R: nowcasting do PIB, previsão econométrica e com machine learning, modelos de Markov Switching, espaço-estado para inflação, análise de causalidades, decomposição de erros de previsão e modelos de inflação, dívida pública e resultado primário.
- Análise de Séries Temporais usando R
- Análise de Séries Temporais usando Python
- Macroeconometria usando R
- Macroeconometria usando Python
- Modelos Preditivos de Machine Learning
- Previsão Macroeconômica usando Python e IA
- Prática: Previsão e Macroeconometria
Bloco 5 — Inteligência Artificial Aplicada à Macroeconomia
Extração de valor de dados textuais e aplicação de IA a variáveis macroeconômicas com Python e R: pré-processamento de textos, análise de sentimentos, similaridade, text mining, uso de machine learning e LLMs para interpretar comunicados do FED e do Copom, e topic modeling (LDA) para descobrir os temas dos comunicados.
- Inteligência Artificial para Economistas
- Workshop: Como Criar um Agente de IA Econometrista
- Imersão: Econometria vs IA na Previsão Macro
- Prática: Análise Macroeconômica com NLP e IA
Bloco 6 — Projeto Final
Automação da produção de relatórios e apresentações de conjuntura com IA, R e Python, da criação de relatórios interativos e painéis dinâmicos à geração automática de textos e gráficos. O bloco encerra a formação com a construção do seu portfólio e uma mentoria final.
- Construção de Portfólio Macroeconômico
- Mentoria Final
- Prática: Criando Relatórios Macroeconômicos
4 Antes de começar
Não há pré-requisitos formais para começar pelo Bloco 1, que faz o nivelamento técnico. Os blocos seguintes pressupõem o conteúdo do nivelamento — programação em Python e R, além de noções de estatística, econometria e séries temporais —, então siga a ordem apresentada.
Para a plataforma registrar sua progressão em cada curso — e, no fim, liberar seus certificados — é essencial que você marque cada aula como concluída conforme avança. Sem essa marcação, o sistema não reconhece o curso como finalizado, mesmo que você já tenha assistido a todo o conteúdo. Crie o hábito de marcar a aula assim que terminar, bloco a bloco.
Bons estudos, e conte com a gente ao longo de toda a jornada!