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Resumo do curso

  • Analise séries temporais
  • Defina os parâmetros do modelo preditivo ARIMA
  • Entenda os conceitos de tendência, sazonalidade, erro e ciclicidade
  • Entenda os conceitos de autocorrelação

Público alvo

Pessoas cientista de dados ou que estão se formando como cientistas de dados, além de profissionais da saúde que queiram melhorar o entendimento analítico.

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Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Previsões de série temporal: COVID-19

Instrutores

  • Engenheira, Sara fez parte do seu PhD na Universidade de Tóquio e parte na Universidade da Pensilvânia. Apaixonada por educação e ciência, também realizou seu pós-doutorado na Universidade de São Paulo com apoio da Shell no Research Center for Gas Innovation. Se apaixonou por por dados e IA quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e na Alura, Awari e Data Science Dojo como instrutora. Hoje, trabalha como Research Software Engineer na Microsoft Research.

Conteúdo Detalhado

  1. Decomposição

    • Apresentação
    • Revisão
    • Decomposição
    • Tendência e sazonalidade
  2. Diferenciação, estacionariedade e autocorrelação

    • Estacionariedade
    • Autocorrelação
    • Diferenciação e ACF
    • Checando a estacionariedade
    • Métricas do ARIMA
  3. Modelo ARIMA

    • ARIMA
    • ARIMA automático
    • AIC e diagnóstico
    • Métricas
  4. Prevendo

    • Intervalo de confiança
    • Prevendo e comparando
  5. Desafio

    • Resolução do desafio 1
    • Resolução do desafio 2
    • Resolução do desafio 3
    • Resolução do desafio 4
    • Conclusão

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