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
Instrutora em Data Science, graduanda 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
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Comece o curso agoraEmenta
Prevendo valores futuros
- Adquirindo os dados
- Avaliando componentes temporais
- Construindo um modelo autorregressivo
- Verificando previsões modelo AR
Buscando o melhor parâmetro
- Buscando o melhor valor p
- Prevendo com o novo parâmetro p
Adicionando o componente de média móvel
- Coletando novos dados
- Construindo o modelo previsor
- Encontrando parâmetros ARMA
- Treinando modelo ARMA
Lidando com a não estacionaridade
- Adquirindo dados não estacionários
- Trabalhando com modelo ARIMA
- Buscando parâmetros ARIMA
Considerando a componente sazonal
- Encontrando a sazonalidade
- Construindo modelo SARIMA
Entregando os resultados
- Prevendo as requisições
- Construindo relatório
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-
Formação
Machine Learning com Python: Regressão
8h
De curso
54
Atividades
Escola
Data Science
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