Séries Temporais e Análises Preditivas: O Curso Completo

Domine a Ciência de Prever o Futuro com Técnicas Estatísticas usando R

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Description

Séries Temporais estão entre as técnicas mais importantes da ciência de dados e inteligência artificial!

Eventos naturais ou mesmos aqueles que ocorrem no dia a dia, estão conectados a um elemento temporal. Este elemento temporal é fundamental para que possamos compreender estes eventos e, acima de tudo, para podermos olhar no horizonte e prever como eles irão se comportar no futuro.

A analise de Séries Temporais é uma ciência já consolidada, mas que com o advento da era da informação ganhou papel fundamental. Hoje, é improvável imaginar a gestão de empresas sem o uso intenso de Séries Temporais, sejam para entender o seu negócio, seja para projetar o futuro, o que pode inclusive significar novos investimentos, parcerias, contratações, expansões etc.

O que você vai estudar:

  • Conceitos de séries temporais

  • Fundamentos estatísticos relacionados

  • Conceitos como estacionariedade, correlação e autocorrelação, decomposição

  • Avaliações e transformações

  • Médias Móveis

  • Mais de 10 técnicas de previsões, como Suavização Exponencial e Arima

  • Regressão

  • Redes Neurais para Series Temporais

O curso inclui

  • Códigos fonte dos exemplos

  • Slides para download

  • Dados de exemplo

Bem vindo ao mundo da análise de séries temporais!

What You Will Learn!

  • Prever series temporais com técnicas sofisticadas, como Arima, Suavização Exponencial, Decomposição e Redes Neurais
  • Prever series temporais com técnicas básicas, como naive, meanf e drift
  • Estudar e entender a aplicação de regressão linear em series temporais
  • Compreender componentes de uma serie temporal: tendência, sazonalidade, ciclos e erros
  • Testar características das series temporais, como estacionariedade, autocorrelação e normalidade
  • Aprender técnicas de transformação de series temporais, como logarítmica, diferenciação e médias moveis

Who Should Attend!

  • Cientistas de Dados, Analistas de Dados e demais interessados na tema