Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Introdução à Análise de Séries Temporais
- Visão geral de dados de séries temporais
- Componentes das séries temporais: tendência, sazonalidade e ruído
- Configurando Google Colab para análise de séries temporais
Análise Exploratória de Séries Temporais
- Visualização de dados de séries temporais
- Decomposição dos componentes das séries temporais
- Detecção de sazonalidade e tendências
Modelos ARIMA para Séries Temporais Forecasting
- Compreendendo ARIMA (Média Móvel Integrada Auto-Regressiva)
- Escolha de parâmetros para modelos ARIMA
- Implementando modelos ARIMA em Python
Introdução ao Prophet para Séries Temporais Forecasting
- Visão geral do Prophet para previsão de séries temporais
- Implementando modelos Prophet em Google Colab
- Lidando com feriados e eventos especiais na previsão
Técnicas Avançadas de Forecasting
- Lidando com dados ausentes em séries temporais
- Previsão de séries temporais multivariáveis
- Personalizando previsões com regressores externos
Avaliação e Ajuste Fino dos Modelos de Previsão
- Métricas de desempenho para previsão de séries temporais
- Ajuste fino dos modelos ARIMA e Prophet
- Validação cruzada e teste retroativo
Aplicações Reais da Análise de Séries Temporais
- Estudos de caso em previsão de séries temporais
- Exercícios práticos com conjuntos de dados reais
- Próximos passos para análise de séries temporais em Python
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento intermediário de programação em Python
- Familiaridade com estatísticas básicas e técnicas de análise de dados
Público-Alvo
- Analistas de dados
- Cientistas de dados
- Profissionais que trabalham com séries temporais
21 Horas
Declaração de Clientes (4)
Exemplos práticos nos permitiram ter uma experiência real de como o programa funciona. Boas explicações e integração de conceitos teóricos e como eles se relacionam com aplicações práticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Máquina Traduzida
Todos os tópicos que ele abordou, incluindo exemplos. E também explicou como eles são úteis no nosso trabalho diário.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
Máquina Traduzida
Realmente gostei do treinamento. achei que todos os módulos eram aplicáveis aos problemas que estou tentando resolver no trabalho. A integração do treinamento com cadernos Jupyter foi realmente impressionante.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Curso - Python for Geographic Information System (GIS)
Máquina Traduzida
A coisa que mais gostei do treinamento foi a organização e o local
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Curso - ArcGIS for Spatial Analysis
Máquina Traduzida
