O que você aprenderá_
- Aprenda as principais técnicas de análise de Séries temporais
- Entenda na prática quais os principais elementos presentes nas time series
- Saiba como aplicar a função de autocorrelação nos seus dados
- Aplique a média móvel para normalizar seus dados
- Desenvolva seus conhecimentos em Pandas, Seaborn e Matplotilib
Público alvo_
Pessoas com interesse em ciência de dados, interessadas em extrair valor dos dados no decorrer do tempo. Aprenda as principais técnicas de análise de time series.
Guilherme Lima
Guilherme é desenvolvedor de software formado em Sistemas de Informação e possui experiência em programação usando diferentes tecnologias como Python, Javascript e Go. Criador de mais de 30 cursos de diferentes áreas da plataforma com foco no treinamento de profissionais de TI, como Data Science, Python para web com Django e Django Rest, jogos com Javascript, Infraestrutura como código com Terraform e Ansible, Orientação a Objetos com Go. Além disso, é um dos instrutores da Imersão Dev da Alura.
Curso atualizado em 27/12/2023
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Tendência
- Análise das vendas e gerando gráfico
- Aperfeiçoando o gráfico
Técnicas de análise de séries temporais
- Decompondo as vendas
- Observação e tendência
- Função de autocorrelação
Importância da decomposição e sazonalidade
- Analisando quantidade de assinantes
- Sazonalidade e chocolate
- Investigando o motivo da sazonalidade
- Tendência e sazonalidade
Normalização e função statsmodels
- Autocorrelação das vendas
- Técnicas de normalização
- Statsmodel na prática
Ruídos e média móvel
- Ruído de uma time series
- Média móvel
- Componentes de uma time séries
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Escola
Data Science
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Antônio Weslley Barros Raulino
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Andrea Dias Stephanus
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Experiências de quem já mergulhou com a gente.
Excelente curso, só como sugestão poderia colocar um dataset mais bruto ou perto de um sistema real.
Data Science: análise de series temporais
Guilherme Miranda Costa
Gostei de compartilhar arquivos com informações a mais, por exemplo aquele de preenchimento de dados nulos.
Data Science: análise de series temporais
André Simão
Gostei de todos os itens listados: Audio ou video, didatica, profundidade do conteudo, plataforma, exercicios, projetos e exemplos. Nao acessei o forum. Em especial, o conteudo foi apresentado de forma bastante didatica. Ritmo e exemplos muito bons. Apesar de ser um detalhe, o unico ponto em que eu recomendaria melhora seria a pronuncia dos termos em ingles. Grande abraco a todos os envolvidos e parabens pelo *EXCELENTE* conteudo!
Data Science: análise de series temporais
Atila da Silva Paes
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