Exemplos de Séries Temporais
Exemplos de Séries Temporais
Séries Temporais e Análises Preditivas com Python
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Saiba mais
1.Introdução
Orientações Gerais do Curso
Material para Download
Apresentação
Exemplos de Séries Temporais
Componentes de uma Série Temporal
Autocorrelação
Residuais, Valores Ajustados e Erros
Avaliando Resíduais
Decomposição
2
Ambiente
Apresentação do Google Colab
2.Importando Dados
Introdução ao Pandas
Importando CSV
Importando Excel
Importando HTML
Importando JSON
3.Preprocessamento e Visualização
O Básico de Data e Hora
Exemplo de Série Temporal
2
Mais sobre Data e Hora
Tipos de Dados e Visualização
Pré-Processamento de Dados
Gráficos de Linhas
Visualização de Resumos e Agregações
4
Gráficos com Múltiplas Linhas
Histogramas
Exibindo Variações em Séries
4.Características e Condições de Séries Temporais
Métricas de Desempenho
Métricas de Erros
Séries Estacionárias
Médias Móveis
Médias Móveis, prática
Previsão com Médias Móveis
Componentes e Decomposição de uma Série Temporal
2
Teste de Estacionariedade
Uso de Log para Estacionariedade
2
Diferenciação
Diferenciação com Log
Remoção de Tendência com Regressão
5.Métodos Estatísticos de Previsão de Séries Temporais
Considerações Gerais
Suavização Exponencial
Arima
Média Móvel Observando Variações de Ações
Suavização Exponencial Simples
Suavização Exponencial Simples e Amortecida
Holt Winters
2
Arima
2
Auto Arima
2
6.Deep Learning e Machine Learning para Séries Temporais
Introdução ao Keras
Redes Neurais Artificiais
LTSM
Random Forest para Seleção de Atributos
Multilayer Perceptron
4
LTSM para prever Preço de Ações
4
GRUs
7.Transformers
Introdução aos Transformers
Pytorch
Transformers com Pytorch
2
8.Detecção de Anomalias
Introdução
Anomalias para Séries Temporais
Médias Móveis
2
Exponencial Smoothing
2
Seasonal-Trend decomposition (STD)
Arima
2
Séries Temporais e Análises Preditivas com Python
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1.Introdução
Orientações Gerais do Curso
Material para Download
Apresentação
Exemplos de Séries Temporais
Componentes de uma Série Temporal
Autocorrelação
Residuais, Valores Ajustados e Erros
Avaliando Resíduais
Decomposição
2
Ambiente
Apresentação do Google Colab
2.Importando Dados
Introdução ao Pandas
Importando CSV
Importando Excel
Importando HTML
Importando JSON
3.Preprocessamento e Visualização
O Básico de Data e Hora
Exemplo de Série Temporal
2
Mais sobre Data e Hora
Tipos de Dados e Visualização
Pré-Processamento de Dados
Gráficos de Linhas
Visualização de Resumos e Agregações
4
Gráficos com Múltiplas Linhas
Histogramas
Exibindo Variações em Séries
4.Características e Condições de Séries Temporais
Métricas de Desempenho
Métricas de Erros
Séries Estacionárias
Médias Móveis
Médias Móveis, prática
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2
Teste de Estacionariedade
Uso de Log para Estacionariedade
2
Diferenciação
Diferenciação com Log
Remoção de Tendência com Regressão
5.Métodos Estatísticos de Previsão de Séries Temporais
Considerações Gerais
Suavização Exponencial
Arima
Média Móvel Observando Variações de Ações
Suavização Exponencial Simples
Suavização Exponencial Simples e Amortecida
Holt Winters
2
Arima
2
Auto Arima
2
6.Deep Learning e Machine Learning para Séries Temporais
Introdução ao Keras
Redes Neurais Artificiais
LTSM
Random Forest para Seleção de Atributos
Multilayer Perceptron
4
LTSM para prever Preço de Ações
4
GRUs
7.Transformers
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2
8.Detecção de Anomalias
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Anomalias para Séries Temporais
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2
Exponencial Smoothing
2
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2