Análise de Séries Temporais

Matricule-se agora
R$ 250,00 R$ 99,00
R$ 250,00
3 x de R$ 33,00 ou R$ 99,00 à vista
    Módulo 01
  • Introdução
    • 01 - Introdução
  • Processos Estocásticos
    • 02 - Processos Estocásticos
  • Cadeias de Markov
    • 03 - O que são as Cadeias de Markov
    • 04 - Conceito formal
    • 05 - Exemplo
  • Séries Temporais
    • 06 - Conceito
    • 07 - Aplicações
    • 07 - Aplicações (respondendo dúvidas)
    • 08 - Aplicações (continuação)
    • 09 - Prática: introduzindo o Colab e a Quandl
    • 10 - Prática: criando gráficos
    • 11 - Prática: visualizações dinâmicas
    • Link com as práticas
  • Estacionariedade
    • 12 - Conceito
    • 13 - Prática
    • 15 - Prática: exemplo
    • 14 - Prática: Teste Augmented Dickey-Fuller
  • Módulo 02
  • Componentes e Decomposição
    • 01 - Conceitos e modelos
    • 02 - Prática
  • Transformações
    • 03 - Conceito
    • 04 - Prática
  • Correlação e autocorrelação
    • 05 - Conceitos
    • 06 - Prática
  • ARIMA e SARIMA
    • 07 - Conceitos
    • 08 - Prática
    • 09 - Prática: análise de resíduo
    • 10 - Prática: predição
    • 11 - Considerações finais

Descrição do curso

Você sempre quis modelar dados de mercado financeiro (ou qualquer outra série temporal) mas não sabia por onde começar?

Aqui é o lugar certo! Esse é o curso ideal para quem deseja iniciar (ou entrar num novo patamar) de aprendizado das séries temporais. Abordamos desde os conceitos formais, passando por exemplos de aplicações no dia-a-dia até exercícios de programação usando Python! Comece hoje mesmo e dê início ao seu aprendizado em séries temporais!

Categoria: Estatística

Informações gerais

Objetivo

Curso ministrado pelo Prof. Robson Fernandes, nos dias 06 e 07 de junho de 2020, abordando os seguintes tópicos:


- Introdução a séries temporais

- Análise exploratória de séries temporais

- Séries estacionárias e não estacionárias

- Componentes de uma série temporal

- Correlação

- Autocorrelação

- Resíduos, valor ajustado e erro

- Decomposição

- Transformações

Público-alvo

Todos aqueles que querem iniciar o aprendizado sobre as séries temporais, de uma forma didática e direta, com foco em aplicações práticas.

Apesar de não ser estritamente necessário, recomendamos que os alunos já tenham algum conhecimento (nível básico) Python e de estatística (conceitos como média, desvio-padrão, etc.).

Metodologia

O curso foi ministrado via internet, através da plataforma Zoom. Os conceitos foram abordados em linguagem Python e usando a ferramenta Colab do Google.

Certificado

Por ter sido uma sessão ao vivo que foi gravada, esse curso não emite certificado.

Professores

Prof. Msc. Robson Fernandes:

Doutorando em Ciência da Computação e Matemática Computacional com ênfase em Inteligência Artificial pela Universidade de São Paulo - (USP). Mestre em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria com ênfase em Inteligência Artificial pela Universidade de São Paulo - (USP). Pós-Graduado em Arquitetura de Software Distribuído pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais - (PUC-MG), MBA em Engenharia de Software Orientado a Serviços pela (METROCAMP).Possui certificação em JavaScript Developer pelo W3C International.

Atualmente atua como Professor no MBA em Data Science & Machine Learning e na Graduação em Ciência da Computação da Universidade Paulista (UNIP), Professor na Pós-Graduação de Engenharia de Software da Universidade do Sagrado Coração (USC), Mentor de Inteligência Artificial do SUPERA - Parque de Inovação e Tecnologia de Ribeirão Preto, Fundador da Scicognos - Artificial Intelligence Consulting - http://scicognos.com.

Comece agora

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