Séries Temporais com Python: O Curso Completo

ESTE É O SEU GUIA COMPLETO PARA A ANÁLISE DE DADOS DA SÉRIE TEMPORAL EM PYTHON!

Este curso é o seu guia completo para análise de série temporal usando Python- Todos os principais aspectos da análise de dados temporais são estudados!

Na era de big data, empresas em todo o mundo usam Python para avaliar a “avalanche” de informações à sua disposição- Tornando-se proficiente na análise de dados de séries temporais em Python, você pode dar à sua empresa uma vantagem competitiva e levar sua carreira para outro nível!

APRENDA COM UM CIENTISTA DE DADOS ESPECIALIZADO COM +10 ANOS DE EXPERIÊNCIA:

Neste curso você vai aprender desde a importação e limpeza de dados até a implementação de poderosos algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina para analisar dados de séries temporais-

Entre outras coisas:

Você vai conhecer pacotes poderosos baseados em Python para análise de séries temporais-

Você será apresentado às técnicas comumente usadas, métodos de visualização e técnicas de aprendizado profundo / de máquina que podem ser implementadas para dados de série temporal-

e você aprenderá a aplicar essas estruturas a dados da vida real, incluindo ações e dados financeiros-

Você começará absorvendo os fundamentos e técnicas mais importantes da ciência de dados Python, utilizando métodos práticos e fáceis de entender para simplificar e abordar até mesmo os conceitos mais difíceis em Python- O curso irá ajudá-lo a implementar os métodos usando DADOS REAIS obtidos de diferentes fontes- Depois de fazer este curso, você usará facilmente os pacotes de série temporal comuns em Python- Você ainda vai entender os conceitos subjacentes para entender quais algoritmos e métodos são mais adequados para seus dados-

O que você aprenderá:

• Prever series temporais com técnicas sofisticadas, como Arima, Suavização Exponencial, Decomposição e Redes Neurais
• Testar características das series temporais, como estacionariedade, autocorrelação e normalidade
• Compreender componentes de uma serie temporal: tendência, sazonalidade, ciclos e erros
• Aprender técnicas de transformação de series temporais, como logarítmica, diferenciação e médias moveis