Name: Curso Data Science: Introdução a análise de series temporais
Rating: 4.4 (1288 reviews)

Resumo do curso

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.

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Última atualização

08/05/2020

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Python para Data Science

Instrutores

Guilherme Lima
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Guilherme é desenvolvedor e instrutor com foco em Python, Go e Ruby. Além de criar cursos para Alura, é também autor de vários cursos na Alura Start, onde ensina como produzir jogos com Scratch. É formado em Sistemas de Informação.

Conteúdo Detalhado

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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