Name: Curso Análise de série temporal: COVID-19
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Resumo do curso

Aprenda como visualizar séries temporais
Crie funções para facilitar o trabalho de visualização
Aprenda o que significa média móvel e para que ela serve
Calcule autocorrelação e entenda o que isso significa
Entenda o conceito de sazonalidade e como ele se aplica

Público alvo

Todos os cientistas de dados (em formação ou não) ou pessoas no campo da saúde com conhecimento básico em programação Python que querem aprender sobre séries temporais a partir de dados reais e atuais da pandemia da COVID-19.

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Sara Malvar
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Sara é engenheira, mestra e doutora em engenharia. Apaixonada por educação e ciência, atualmente realiza seu pós-doutorado na Universidade de São Paulo com apoio da Shell no Research Center for Gas Innovation e busca soluções para um mundo mais sustentável. Se apaixonou por por dados e inteligência artificial quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e revisora e na Alura como instrutora.

Conteúdo Detalhado

Explorando os dados
- Análise exploratória inicial
- Crescimento exponencial
- Transformada logarítmica
Aceleração dos dados e recuperados
- Analisando os casos recuperados
- Criando funções para análise exploratória
- Aceleração de óbitos e casos
- Média móvel e subnotificação
Correlação e autocorrelação
- Explicando os conceitos
- Correlação e óbitos
- Autocorrelação da média e da aceleração
Falando de sazonalidade
- O que é sazonalidade?
- Criando variáveis
- Plotando novas variáveis

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