Análise e Previsão de Séries Temporais com Python

Em um mundo impulsionado por dados, prever o futuro não é mais uma suposição, mas uma habilidade técnica. As organizações dependem de padrões históricos para tomar decisões estratégicas, tornando a análise de séries temporais uma das habilidades mais valiosas na ciência de dados. Este curso leva você do básico de dados temporais para a construção de modelos de previsão sofisticados. O que você vai aprender: - Entenda os componentes principais dos dados de séries temporais, incluindo sazonalidade, tendências e estacionariedade - Implemente modelos de suavização exponencial (ETS) para lidar com padrões sazonais complexos - Aplique os modelos ARIMA e ARIMA sazonais para capturar relações lineares em dados temporais - Pratique técnicas de pré-processamento e limpeza de dados especificamente para conjuntos de dados indexados por tempo - Avalie o desempenho do modelo usando métricas modernas e validação cruzada de séries temporais - Explore estruturas de previsão modernas como sktime para o desenvolvimento de modelos simplificados O currículo começa com definições fundamentais e preparação de dados antes de progredir através de modelos estatísticos clássicos e estruturas de avaliação modernas. Você lerá explicações detalhadas e aplicará seus conhecimentos através de exercícios de codificação por escrito. Este curso é projetado para iniciantes em análise de dados e Python que desejam se especializar em previsão. Comece a desenvolver sua expertise em análise preditiva hoje mesmo.