Curso de Data Science: análise de séries temporais para previsão

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  • Use a biblioteca Statsmodels
  • Trate dados de séries temporais
  • Preveja valores em um gráfico
  • Aprenda o método de HoltWinters
  • Entenda para que serve a autocorrelação
  • Conheça modelos autorregressivos

Conteúdo Detalhado

  1. Entendendo o problema

    • Modelos de séries temporais
    • Previsão através da média
  2. Tratamento e estacionariedade

    • Média móvel e decomposição
    • Estacionariedade
    • Teste ADF
  3. Previsão por suavização

    • Suavização Exponencial
    • HoltWinters
    • HoltWinters aplicado
  4. Modelos autorregressivos

    • Autocorrelação
    • Autocorrelação parcial
    • Modelos autorregressivos
  5. Verificando os resultados

    • Medidas de performance

Primeira aula de Data Science: análise de séries temporais para previsão

Instrutores

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Público alvo

Para quem deseja trabalhar com a biblioteca Statsmodels para previsões em Python.

Nível de Dificuldade

Intermediário

Última atualização

19/03/2020

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