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Curso

Data Science:

analisando e prevendo séries temporais

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

983

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Implemente técnicas de limpeza e tratamento de dados
  • Explore as variáveis por meio de gráficos e obtenha insights relevantes para a análise
  • Formule hipóteses estatísticas pertinentes e teste sua validade por meio de métodos apropriados
  • Realize a análise de séries temporais para identificar padrões e tendências significativas
  • Utilize a biblioteca Prophet para desenvolver um modelo preditivo
  • Interprete os resultados das previsões geradas pelo modelo
  • Avalie a performance do modelo utilizando métricas adequadas
  • Implemente técnicas para tratar outliers que possam afetar a qualidade das previsões
  • Analise de forma interativa as previsões geradas, permitindo uma compreensão mais profunda e dinâmica dos resultados

Público alvo_

Pessoas interessadas em análise de dados e no desenvolvimento de modelos preditivos para entender e prever padrões em conjuntos de dados temporais.

Valquíria Alencar 

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Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

Curso atualizado em 12/07/2024

Ementa

  1. Preparando e processando os dados

    • Importando os dados
    • Tratando dados nulos
    • Identificando e removendo dados duplicados
  2. Explorando os dados numéricos

    • Obtendo estatísticas descritivas
    • Analisando as distribuições
    • Investigando relações entre variáveis
    • Examinando a correlação entre as variáveis
  3. Explorando os dados categóricos

    • Obtendo estatísticas descritivas
    • Comparando dias normais, feriados e finais de semana
    • Investigando como o clima afeta a demanda
    • Analisando as distribuições por estação
  4. Analisando os dados ao longo do tempo

    • Convertendo tipos de dados
    • Analisando a demanda por horário
    • Analisando a demanda por dia e mês
  5. Construindo o modelo preditivo

    • Realizando a previsão
    • Explorando os resultados da previsão
    • Separando os dados em treino e teste
    • Obtendo métricas
  6. Melhorando as previsões

    • Ajustando os dados
    • Tratando os outliers
    • Treinando com os dados tratados
    • Expandindo o período de previsão

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