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Data Science: Introdução a análise de series temporais

Estudando esse mês:

Matheus dos Santos Rodrigues Caio Dimitri Mariano Matsumoto Pedro Henrique Campagna Moura da Silva Bruno Henrique Ferraz André Simão

e mais 244 alunos(as)

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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Instrutores

  • 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

  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

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