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Curso

Regressão:

realizando previsão de séries temporais com statsmodels

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

341

Pessoas nesse curso

9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Estude séries temporais para selecionar o melhor modelo matemático de previsão
  • Aplique modelos matemáticos como AR, ARMA, ARIMA e SARIMA através da biblioteca statsmodels
  • Entenda como encontrar os melhores parâmetros para os modelos matemáticos
  • Realize a previsão de valores nunca vistos pelo modelo e avalie os resultados
  • Utilize a IA Gamma para gerar um relatório estilizado e profissional

Público alvo_

Pessoas estudantes de séries temporais. Pessoas entusiastas por regressão. Pessoas cientista de dados. Estudantes de machine learning que desejam se aprofundar em previsão de séries temporais.

Mirla Costa

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Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

Curso atualizado em 23/08/2024

Ementa

  1. Prevendo valores futuros

    • Adquirindo os dados
    • Avaliando componentes temporais
    • Construindo um modelo autorregressivo
    • Verificando previsões modelo AR
  2. Buscando o melhor parâmetro

    • Buscando o melhor valor p
    • Prevendo com o novo parâmetro p
  3. Adicionando o componente de média móvel

    • Coletando novos dados
    • Construindo o modelo previsor
    • Encontrando parâmetros ARMA
    • Treinando modelo ARMA
  4. Lidando com a não estacionaridade

    • Adquirindo dados não estacionários
    • Trabalhando com modelo ARIMA
    • Buscando parâmetros ARIMA
  5. Considerando a componente sazonal

    • Encontrando a sazonalidade
    • Construindo modelo SARIMA
  6. Entregando os resultados

    • Prevendo as requisições
    • Construindo relatório

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