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Series-Temporais

Seu app, RStudio e Shiny Server na nuvem do Google

⚠️ Nota de atualização (2026): Este post usa Ubuntu 16.04 LTS (EOL desde 2021), RStudio Server (renomeado para Posit Workbench) e Shiny Server na instância f1-micro do Google Cloud. Os passos gerais ainda funcionam, mas o Ubuntu mínimo recomendado hoje é o 22.04 LTS e os pacotes de instalação do RStudio/Posit mudaram de URL. Para instâncias novas, consulte a documentação atual do Posit Workbench. Objetivo do post Uma das várias maneiras de se implementar o RStudio Server e o Shiny Server é através de serviços de nuvem que fornecem máquinas virtuais. Empresas gigantes no mercado como Amazon Web Services (AWS), Microsoft, Google, IBM, Oracle etc têm investido pesado nestes serviços e a escolha de qual cloud utilizar deve ser feita de acordo com a necessidade do usuário pois cada uma delas oferecem diferentes preços com diferentes custos/benefícios.

Séries temporais com Google Trends e R

Google Trends O Google Trends é uma ferramenta gratuita, muito poderosa e que pode ser implementada para ajudar em nossas estratégias de análises. Através dele temos acesso a uma gigantesca base de dados que reúne os temas mais pesquisados na plataforma da Google possibilitando acessar dados de busca desde o ano de 2004. Através de suas séries temporais podemos avaliar a presença de pedrões, obter noções de tendência, sazonalidade e até mesmo arriscar algumas previsões.

Analisando o mercado de cryptomoedas com R

⚠️ Aviso (2026): Os pacotes e APIs usados neste post são de 2017 e foram descontinuados: o coinmarketcapr passou a exigir chave de API paga e a API da BlinkTrade foi encerrada. A lógica de extrair, tratar e monitorar dados no R ainda é válida — veja a versão moderna com agentes de IA em Equipe Multiagente para Análise do Bitcoin. As cryptomoedas Quem acompanha os jornais já deve ter notado que o mercado de cryptomoedas vem crescendo rapidamente, e grandes canais de informação já cobrem o assunto. A cotação do Bitcoin já pode ser acompanhada nos maiores sites do mercado financeiro. Diante de tantas novidades, vale entender como a programação pode ajudar a explorar temas tão recentes.