Séries Temporais e Análises Preditivas: O Curso Completo
4.5 (595 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
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Séries Temporais e Análises Preditivas: O Curso Completo

Domine a Ciência de Prever o Futuro com Técnicas Estatísticas usando R
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Created by Fernando Amaral
Last updated 4/2020
Portuguese
Portuguese [Auto-generated]
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This course includes
  • 6 hours on-demand video
  • 2 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll 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
Requirements
  • Conhecimentos básicos de Estatística e R
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!

Who this course is for:
  • Cientistas de Dados, Analistas de Dados e demais interessados na tema
Course content
Expand all 63 lectures 06:03:32
+ Introdução
9 lectures 48:31
Exemplos de Séries Temporais
13:36
Criando um Série Temporal
02:05
Criando uma Série Temporal no R
05:28
Importando uma Série Temporal no R
04:46
Uso do argumento frequency
04:30
Introdução
3 questions
+ Fundamentos de Estatística
4 lectures 20:55
Medidas de Centralidade e Variabilidade
04:30
Distribuição Normal
05:05
Teste de Hipótese
07:23
Passeio Aleatório
03:57
+ Explorando Séries Temporais
2 lectures 14:06
Analises Exploratórias no R
07:36
Gráficos Básicos no R
06:30
+ Conceitos de Séries Temporais
5 lectures 38:45
Séries Estacionárias
06:02
Componentes de uma Série Temporal
06:12
Correlação
11:59
Autocorrelação
06:52
Resíduos, Valor Ajustado e Erro
07:40
Explorando Séries Temporais
6 questions
+ Analisando Séries Temporais
9 lectures 51:36
Avaliando Resíduos
03:55
Avaliando Resíduos no R
07:52
Teste de Estacionariedade no R
13:18
Decomposição
06:12
Transformações
02:57
Transformações no R
06:43
Médias Móveis
02:57
Médias Móveis no R
07:27
Enquanto isso no Hotel Y Estrelas (PTII)
00:15
Analisando Séries Temporais
5 questions
+ Previsões
8 lectures 45:48
Considerações Gerais sobre Previsões
16:55
Resumo de Técnicas
02:50
Naive
02:25
Naive com R
10:38
Mean
02:07
Mean com R
07:13
Drift
01:03
Drift com R
02:37
Previsões
2 questions
+ Técnicas Avançadas de Previsão
9 lectures 52:21
Previsão com Decomposição no R
02:08
Suavização Exponencial
08:12
Suavização Exponencial no R
07:44
Suavização Exponencial no R parte II
15:54
Arima
07:04
Auto-arima
03:03
Auto-arima no R
05:05
Auto-arima no R parte II
02:55
Enquanto isso no Hotel Y Estrelas (PTIII)
00:16
Técnicas Avançadas de Previsão
4 questions
+ Regressão com Séries Temporais
3 lectures 14:08
Regressão com Séries Temporais
02:08
Escolhendo as varáveis independentes
03:24
Regressão com Séries Temporais no R
08:36
+ Outras Técnicas de Previsão
4 lectures 20:18
Redes Neurais para Series Temporais
03:07
Redes Neurais para Series Temporais no R
02:22
Incluindo uma variável Independente
04:23
Incluindo uma variável Independente no R
10:26
+ Métricas de Desempenho
3 lectures 22:13
Métricas de Desempenho
03:26
Métricas de Desempenho no R
09:26
Métricas: ME MAE RMSE MPE MAPE
09:21
Regressão, outras técnicas e Métricas
3 questions