O que você aprenderá_
- Implemente técnicas de limpeza e tratamento de dados
- Explore as variáveis por meio de gráficos e obtenha insights relevantes para a análise
- Formule hipóteses estatísticas pertinentes e teste sua validade por meio de métodos apropriados
- Realize a análise de séries temporais para identificar padrões e tendências significativas
- Utilize a biblioteca Prophet para desenvolver um modelo preditivo
- Interprete os resultados das previsões geradas pelo modelo
- Avalie a performance do modelo utilizando métricas adequadas
- Implemente técnicas para tratar outliers que possam afetar a qualidade das previsões
- Analise de forma interativa as previsões geradas, permitindo uma compreensão mais profunda e dinâmica dos resultados
Público alvo_
Pessoas interessadas em análise de dados e no desenvolvimento de modelos preditivos para entender e prever padrões em conjuntos de dados temporais.
Valquíria Alencar
Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.
Curso atualizado em 12/07/2024
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Preparando e processando os dados
- Importando os dados
- Tratando dados nulos
- Identificando e removendo dados duplicados
Explorando os dados numéricos
- Obtendo estatísticas descritivas
- Analisando as distribuições
- Investigando relações entre variáveis
- Examinando a correlação entre as variáveis
Explorando os dados categóricos
- Obtendo estatísticas descritivas
- Comparando dias normais, feriados e finais de semana
- Investigando como o clima afeta a demanda
- Analisando as distribuições por estação
Analisando os dados ao longo do tempo
- Convertendo tipos de dados
- Analisando a demanda por horário
- Analisando a demanda por dia e mês
Construindo o modelo preditivo
- Realizando a previsão
- Explorando os resultados da previsão
- Separando os dados em treino e teste
- Obtendo métricas
Melhorando as previsões
- Ajustando os dados
- Tratando os outliers
- Treinando com os dados tratados
- Expandindo o período de previsão
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Formação
Data Science
10h
De curso
60
Atividades
Escola
Data Science
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Winne Souza Dias
Amanda Oliveira Miranda
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