Análise e Previsão de Séries Temporais com Python

Dados com registro de data e hora estão em toda parte, desde preços de ações e tendências de vendas até o tráfego de sites e leituras de sensores de IoT. Você vai ganhar as habilidades práticas necessárias para limpar dados históricos, identificar padrões sazonais e implantar modelos de previsão robustos usando o poderoso ecossistema de ciência de dados do Python. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de séries temporais, incluindo tendência, sazonalidade, ruído e estacionariedade - Manipule e limpe conjuntos de dados com carimbo de data / hora usando Pandas e NumPy - Aplique modelos de previsão estatística, como ARIMA, SARIMA e Holt-Winters usando Statsmodels - Implemente fluxos de trabalho modernos de aprendizado de máquina para previsão usando o Prophet - Explore arquiteturas de aprendizado profundo para dados sequenciais usando Redes Neurais Recorrentes (RNNs) - Avalie o desempenho do modelo usando técnicas e métricas de validação modernas Você começará dominando os conceitos básicos de manipulação de dados e análise exploratória antes de passar para modelagem estatística e redes neurais avançadas.Através de explicações escritas, trechos de código claros e exercícios práticos, você construirá uma base sólida em análise preditiva. Este curso é projetado para iniciantes em análise de dados, programadores que procuram se especializar em séries temporais e aspirantes a cientistas de dados.Não é necessária experiência prévia com modelagem de séries temporais, embora uma familiaridade básica com o Python seja útil. Comece a ler hoje para desbloquear o poder preditivo de seus dados com carimbo de data/hora.