Curso de Data Science: Introdução a análise de series temporais

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Faça esse curso de Data Science e:

  • 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

Conteúdo Detalhado

  1. Tendência

    • Análise das vendas e gerando gráfico
    • Aperfeiçoando o gráfico
  2. Técnicas de análise de séries temporais

    • Decompondo as vendas
    • Observação e tendência
    • Função de autocorrelação
  3. Importância da decomposição e sazonalidade

    • Analisando quantidade de assinantes
    • Sazonalidade e chocolate
    • Investigando o motivo da sazonalidade
    • Tendência e sazonalidade
  4. Normalização e função statsmodels

    • Autocorrelação das vendas
    • Técnicas de normalização
    • Statsmodel na prática
  5. Ruídos e média móvel

    • Ruído de uma time series
    • Média móvel
    • Componentes de uma time séries

Primeira aula de Data Science: Introdução a análise de series temporais

Um pouco mais do conteúdo

Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Data Science: Introdução a análise de series temporais

Instrutores

  • Guilherme é desenvolvedor e instrutor com foco em Ruby, Ruby On Rails, Go e Python para análise de dados. 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.

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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.

Nível de Dificuldade

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