Name: Curso Séries temporais: detectando anomalias e realizando previsões
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detectando anomalias e realizando previsões

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Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Analise distribuições de dados a partir de gráficos
Extraia a média móvel para suavizar séries temporais
Detecte anomalias em dados ao longo do tempo
Decomponha séries temporais em tendência, sazonalidade e resíduos
Construa um modelo de previsão de dados futuros em séries de tempo

Público alvo_

Este curso é destinado a pessoas estudantes e profissionais que desejam fazer análises em dados que variam ao longo do tempo, realizar previsões e reconhecer padrões em séries temporais.

João Vitor de Miranda

Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.

Curso atualizado em 15/08/2024

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Ementa

Entendendo o problema
- Fazendo a leitura dos dados
- Encontrando e tratando dados nulos
- Visualizando a distribuição de dados
Extraindo insights
- Contabilizando o total de clientes
- Encontrando a quantidade de clientes mensais
- Extraindo a média móvel
Detectando anomalias
- Encontrando o dia da semana
- Capturando dados discrepantes
- Descobrindo as datas de dados discrepantes
Decomposição de uma série temporal
- Visualizando a autocorrelação
- Decompondo uma série de tempo
- Visualizando a decomposição
- Checando anomalias de resíduos
Previsão de séries temporais
- Prevendo novos valores
- Sumarizando as previsões

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Este e mais 6 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Machine Learning com Python: Regressão

8h
De curso

50
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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