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Análise de série temporal: COVID-19

Faz parte dos cursos de Data Science em Data Science. Discussões sobre esse curso

Estudando esse mês:

Caio Dimitri Mariano Matsumoto Jucenir Serafim Wilson Santos Molari Leonardo Donato Nunes Franklyn Guimarães da Silva

e mais 105 alunos(as)

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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Instrutores

  • Sara Malvar

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    Engenheira, Sara fez parte do seu PhD na Universidade de Tóquio e parte na Universidade da Pensilvânia. Apaixonada por educação e ciência, também realizou seu pós-doutorado na Universidade de São Paulo com apoio da Shell no Research Center for Gas Innovation. Se apaixonou por por dados e IA quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e na Alura, Awari e Data Science Dojo como instrutora. Hoje, trabalha como Research Software Engineer na Microsoft Research.

Conteúdo Detalhado

  1. Explorando os dados

    • Análise exploratória inicial
    • Crescimento exponencial
    • Transformada logarítmica

  2. Aceleração dos dados e recuperados

    • Analisando os casos recuperados
    • Criando funções para análise exploratória
    • Aceleração de óbitos e casos
    • Média móvel e subnotificação

  3. Correlação e autocorrelação

    • Explicando os conceitos
    • Correlação e óbitos
    • Autocorrelação da média e da aceleração

  4. Falando de sazonalidade

    • O que é sazonalidade?
    • Criando variáveis
    • Plotando novas variáveis

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