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Séries Temporais com Linguagem R

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Luciano Galdino

Com este curso você irá dominar as principais técnicas de análises de séries temporais, tanto teoricamente como na prática, utilizando a linguagem R, uma das ferramentas mais poderosa e popular em análises estatísticas.

O diferencial desse curso é que iremos obter o embasamento teórico das séries temporais, faremos na prática todos os tratamentos e testes estatísticos necessários. Não é um curso onde somente serão apresentados os comandos utilizados, tudo será explicado detalhadamente.

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Com este curso você irá dominar as principais técnicas de análises de séries temporais, tanto teoricamente como na prática, utilizando a linguagem R, uma das ferramentas mais poderosa e popular em análises estatísticas.

O diferencial desse curso é que iremos obter o embasamento teórico das séries temporais, faremos na prática todos os tratamentos e testes estatísticos necessários. Não é um curso onde somente serão apresentados os comandos utilizados, tudo será explicado detalhadamente.

Para atender a todos os alunos, sem importar a área e o nível de conhecimento, as duas primeiras seções são referentes aos fundamentos da Linguagem R e fundamentos de Estatística.

O curso é apresentado no sistema operacional Windows, mas usuários do Linux e Mac acompanham tranquilamente.

Todas as aulas são explicadas passo a passo, de forma clara e objetiva. A análise de série temporal, além de ser um estudo sensacional, está cada dia mais presente no mercado de trabalho e em pesquisas científicas. Diversas áreas que trabalham com análise de dados, necessitam de análises de séries temporais com o objetivo de previsão e entendimento dos dados, e aplicar corretamente as séries temporais é fundamental para obter as melhores previsões.

Tenho certeza que a sua visão sobre séries temporais irá mudar após esse curso.

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What's inside

Learning objectives

  • Conceitos de séries temporais
  • Modelos ar, arma, ma, arima, sarima...
  • Suavização por média móvel
  • Covariância
  • Processo estocástico
  • Estacionaridade
  • Passeio aleatório
  • Autocorrelação e ruído branco
  • Decomposição e suavização
  • Transformação e diferenciação
  • Fundamentos da linguagem r
  • Conceitos de estatística descritiva, inferencial e probabilística
  • Show more
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Syllabus

Introdução
Boas vindas e apresentação do instrutor
Apresentação do curso e da plataforma de estudos
Conceitos Básicos da Linguagem R
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Traffic lights

Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
Uses R, a popular and powerful tool for statistical analysis, making it highly relevant for professionals in data science and statistics
Covers AR, ARMA, MA, ARIMA, and SARIMA models, which are essential for time series analysis and forecasting in various fields
Includes sections on R fundamentals and basic statistics, providing a solid foundation for learners with varying levels of prior knowledge
Explores time series concepts such as covariance, stochastic processes, stationarity, and autocorrelation, which are crucial for understanding time series data
Features hands-on projects using time series models, allowing learners to apply their knowledge and develop practical skills in time series analysis
Requires learners to install and use R and RStudio, which may require some initial setup and configuration for those unfamiliar with these tools

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Reviews summary

Análise de séries temporais com r

Segundo os alunos, este curso oferece uma excelente combinação entre teoria e prática de Análise de Séries Temporais, utilizando a linguagem R. Muitos destacam a clareza das explicações do instrutor, tornando conceitos complexos acessíveis. Os projetos práticos são frequentemente mencionados como um ponto forte, ajudando a solidificar o aprendizado e aplicar as técnicas ensinadas. As seções de fundamentos de R e Estatística são vistas como úteis, embora alguns mencionem que podem ser rápidas para iniciantes absolutos. No geral, a maioria dos alunos considera que o curso fornece uma base sólida e aplicável para trabalhar com séries temporais.
Seções introdutórias úteis, mas podem ser rápidas para novatos.
"As seções iniciais sobre R e Estatística são um bom ponto de partida, mas requerem atenção se você for iniciante."
"Achei a introdução a R e Estatística um pouco rápida, precisei revisar outros materiais."
"Para quem já tem alguma base em R ou Estatística, as primeiras aulas são revisão útil."
"Bom ter a base de R e Estatística incluída, mas para leigos talvez seja necessário mais tempo."
Os projetos ajudam a aplicar o conhecimento e fixar o conteúdo.
"A parte dos projetos é ótima para colocar a mão na massa e ver como tudo funciona na prática."
"Os exemplos e projetos no final do curso são muito bons para consolidar o aprendizado."
"Gostei muito dos exercícios práticos e do projeto final, que aplicam o que foi ensinado."
"Os projetos são relevantes e mostram a aplicação real das técnicas de séries temporais em R."
Curso fornece uma base forte para trabalhar com séries temporais.
"Sinto que tenho uma base muito boa em séries temporais depois de completar este curso."
"Excelente para quem quer começar e ter uma base sólida em séries temporais com R."
"Me deu o embasamento necessário para entender e aplicar as principais técnicas."
"O curso cumpre o que promete e entrega uma base sólida para futuras análises."
As explicações do instrutor são muito claras e didáticas.
"O instrutor explica de forma muito clara e didática, facilitando o entendimento de tópicos complexos."
"Gostei muito da didática do professor, ele explica tudo passo a passo e tira as dúvidas."
"Excelente curso, o professor tem uma didática incrível e deixa o assunto muito mais fácil."
"A clareza nas explicações é um grande diferencial, mesmo em partes mais complexas."
Curso equilibra bem os fundamentos teóricos e a aplicação prática em R.
"Achei que o curso conseguiu balancear bem a parte teórica com a prática em R, o que é essencial."
"Muito bom o curso, consegue aliar bem a teoria por trás das séries temporais e como implementar em R."
"Gostei muito da forma como a teoria é apresentada e depois aplicada imediatamente com a linguagem R."
"O curso oferece uma excelente combinação de teoria e prática, essencial para quem trabalha com dados."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Séries Temporais com Linguagem R with these activities:
Revisar Estatística Descritiva
Refresque seus conhecimentos em estatística descritiva para entender melhor os conceitos de séries temporais.
Show steps
  • Revise os conceitos de média, mediana e moda.
  • Estude as medidas de dispersão como desvio padrão e variância.
  • Pratique com exercícios de estatística descritiva.
Praticar Manipulação de Dados em R
Aprimore suas habilidades de manipulação de dados em R para trabalhar eficientemente com séries temporais.
Show steps
  • Crie e manipule data frames usando o pacote `dplyr`.
  • Importe dados de diferentes formatos de arquivo (CSV, Excel).
  • Realize operações de filtragem, seleção e transformação de dados.
Sessão de Prática com Colegas
Participe de sessões de prática com colegas para discutir e resolver problemas relacionados a séries temporais.
Show steps
  • Forme um grupo de estudo com outros alunos do curso.
  • Escolham tópicos específicos para discutir e praticar.
  • Resolvam exercícios e problemas em conjunto.
  • Compartilhem seus conhecimentos e aprendam uns com os outros.
Four other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all seven activities
Criar um Blog Post sobre Modelos ARIMA
Escreva um post de blog explicando os modelos ARIMA para consolidar seu entendimento e compartilhar conhecimento.
Show steps
  • Pesquise e organize informações sobre modelos ARIMA.
  • Escreva uma introdução clara e concisa sobre o tema.
  • Explique os componentes dos modelos ARIMA (AR, I, MA).
  • Forneça exemplos práticos de aplicação dos modelos ARIMA.
  • Publique o post em uma plataforma de blog ou rede social.
Previsão de Vendas com Séries Temporais
Inicie um projeto de previsão de vendas usando técnicas de séries temporais para aplicar seus conhecimentos na prática.
Show steps
  • Obtenha dados históricos de vendas de uma empresa.
  • Realize a análise exploratória dos dados.
  • Aplique modelos de séries temporais (ARIMA, SARIMA) para prever as vendas futuras.
  • Avalie o desempenho dos modelos e ajuste os parâmetros.
  • Apresente os resultados e as previsões em um relatório.
Análise de Séries Temporais
Leia este livro para aprofundar seus conhecimentos sobre modelos ARIMA e suas aplicações.
View Time Series Analysis on Amazon
Show steps
  • Leia os capítulos sobre modelos ARIMA.
  • Resolva os exercícios propostos no livro.
  • Compare os resultados com os exemplos do curso.
Previsão com R
Use este livro como um guia prático para implementar modelos de previsão em R.
View Forecasting: Principles and Practice on Amazon
Show steps
  • Leia os capítulos sobre modelos de séries temporais em R.
  • Execute os exemplos de código fornecidos no livro.
  • Adapte os exemplos para seus próprios projetos.

Career center

Learners who complete Séries Temporais com Linguagem R will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Analista de Previsão
Um Analista de Previsão utiliza modelos estatísticos e de séries temporais para prever tendências futuras. Este curso, com foco em técnicas de análise de séries temporais e uso da linguagem R, ajuda a construir uma base sólida para realizar previsões precisas. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados como AR, ARMA, ARIMA e SARIMA. O conhecimento prático adquirido no curso, incluindo o tratamento e testes estatísticos necessários, permite que um Analista de Previsão desenvolva habilidades para aplicar as séries temporais de forma eficaz no mercado de trabalho e em pesquisas científicas.
See salaries and explore the career path for Analista de Previsão
Cientista de Dados
Um Cientista de Dados utiliza técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para extrair insights de dados. Este curso, com sua abrangente cobertura de séries temporais e linguagem R, ajuda a construir uma base sólida para analisar e modelar dados temporais. Como Cientista de Dados, o curso se mostra útil porque abrange desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados de séries temporais. As habilidades práticas adquiridas no curso, incluindo tratamento e testes estatísticos, ajudam o Cientista de Dados aplicar as séries temporais de forma eficaz em diversos projetos e áreas de pesquisa.
See salaries and explore the career path for Cientista de Dados
Analista Quantitativo
O Analista Quantitativo cria modelos matemáticos e estatísticos para analisar dados financeiros e de mercado. Com um foco em técnicas de análise de séries temporais e uso da linguagem R, este curso ajuda a construir uma base sólida para realizar previsões e análises complexas. Este curso é valioso porque aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados como AR, ARMA, ARIMA e SARIMA. O conhecimento prático adquirido no curso, incluindo o tratamento e testes estatísticos necessários, permite que o Analista Quantitativo aplique as séries temporais de forma eficaz para otimizar estratégias financeiras.
See salaries and explore the career path for Analista Quantitativo
Estatístico
Um Estatístico aplica métodos estatísticos para coletar, analisar e interpretar dados. Este curso, com foco em técnicas de análise de séries temporais e uso da linguagem R, ajuda a construir uma base sólida para modelar e prever dados temporais. Este curso é útil pois abrange desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados como AR, ARMA, ARIMA e SARIMA. O conhecimento prático adquirido no curso, incluindo o tratamento e testes estatísticos necessários, permite que um Estatístico aplique as séries temporais de forma eficaz em diversas áreas, como saúde, economia e meio ambiente. Um Estatístico normalmente precisa de um mestrado ou doutorado.
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Analista de Risco
Um Analista de Risco avalia e mitiga os riscos financeiros e operacionais de uma organização. Através do estudo de técnicas de análise de séries temporais e uso da linguagem R, este curso ajuda a construir uma base sólida para modelar e prever riscos ao longo do tempo. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados como AR, ARMA, ARIMA e SARIMA. O conhecimento prático adquirido no curso, incluindo o tratamento e testes estatísticos necessários, permite que o Analista de Risco aplique as séries temporais de forma eficaz para identificar e gerenciar riscos complexos.
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Consultor de Análise de Dados
O Consultor de Análise de Dados ajuda empresas a tomar decisões baseadas em dados. Este curso, com foco em técnicas de análise de séries temporais e uso da linguagem R, pode ser útil para construir uma base sólida para analisar dados temporais e fornecer insights valiosos. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados como AR, ARMA, ARIMA e SARIMA. O conhecimento prático adquirido no curso, incluindo o tratamento e testes estatísticos necessários, permite que o Consultor de Análise de Dados aplique as séries temporais de forma eficaz para resolver problemas de negócios.
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Analista de Marketing
Um Analista de Marketing analisa dados de mercado e comportamento do consumidor para otimizar campanhas e estratégias de marketing. Este curso, com foco em técnicas de análise de séries temporais e uso da linguagem R, ensina a construir uma base sólida para prever tendências de mercado e comportamento do cliente. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados como AR, ARMA, ARIMA e SARIMA. O conhecimento prático adquirido no curso, incluindo o tratamento e testes estatísticos necessários, pode ajudar um Analista de Marketing a aplicar séries temporais de forma eficaz para melhorar o retorno sobre o investimento em marketing.
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Econometrista
O Econometrista usa métodos estatísticos para analisar dados econômicos e desenvolver modelos de previsão. Este curso, com foco em técnicas de análise de séries temporais e uso da linguagem R, pode ser útil para construir uma base sólida para modelar e prever variáveis econômicas ao longo do tempo. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados como AR, ARMA, ARIMA e SARIMA. O conhecimento prático adquirido no curso, incluindo o tratamento e testes estatísticos necessários, pode ajudar o Econometrista a aplicar as séries temporais de forma eficaz para entender e prever fenômenos econômicos. Um Econometrista normalmente precisa de um mestrado ou doutorado.
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Analista Financeiro
Um Analista Financeiro avalia investimentos e fornece recomendações financeiras. Este curso, com foco em técnicas de análise de séries temporais e uso da linguagem R, pode construir uma base sólida para prever o desempenho de ativos financeiros. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados como AR, ARMA, ARIMA e SARIMA. O conhecimento prático adquirido no curso, incluindo o tratamento e testes estatísticos necessários, pode ajudar a aplicar séries temporais de forma eficaz para tomar decisões de investimento mais informadas.
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Pesquisador de Mercado
O Pesquisador de Mercado coleta e analisa dados sobre consumidores e mercados para ajudar empresas a tomar decisões informadas. Este curso, com foco em técnicas de análise de séries temporais e uso da linguagem R, pode ser útil para construir uma base sólida para analisar tendências de mercado ao longo do tempo. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados como AR, ARMA, ARIMA e SARIMA. O conhecimento prático adquirido no curso, incluindo o tratamento e testes estatísticos necessários, pode ajudar o Pesquisador de Mercado a aplicar as séries temporais de forma eficaz para identificar oportunidades de mercado.
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Engenheiro de Dados
Um Engenheiro de Dados desenvolve e mantém a infraestrutura de dados de uma organização. Este curso, com foco nos fundamentos da linguagem R, pode ser útil para aprender a manipular e analisar dados de forma eficiente. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados de séries temporais. O conhecimento prático adquirido no curso, incluindo o tratamento e testes estatísticos necessários, pode ajudar o Engenheiro de Dados a preparar os dados para análise e modelagem.
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Analista de Operações
Um Analista de Operações otimiza processos e operações de uma empresa. Este curso, com foco em técnicas de análise estatística e uso da linguagem R, pode ajudar a construir uma base sólida para analisar dados operacionais e identificar áreas de melhoria. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados de séries temporais. O conhecimento prático adquirido no curso pode ser útil para o Analista de Operações aplicar as séries temporais de forma eficaz para prever demandas e otimizar o uso de recursos.
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Analista de Recursos Humanos
Um Analista de Recursos Humanos analisa dados relacionados a funcionários e processos de RH. Com um foco em estatística e uso da linguagem R, este curso pode ajudar a construir uma base sólida para analisar dados de RH e identificar tendências. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados de séries temporais. O conhecimento prático adquirido no curso pode ser útil para o Analista de Recursos Humanos aplicar as séries temporais de forma eficaz para prever rotatividade de funcionários e otimizar programas de treinamento.
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Professor de Estatística
Um Professor de Estatística ensina conceitos e métodos estatísticos em um ambiente acadêmico. Este curso, com foco em técnicas de análise de séries temporais e uso da linguagem R, pode ser útil para reforçar o conhecimento teórico e prático em séries temporais. Este curso, com foco em técnicas de análise de séries temporais e uso da linguagem R, aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística até modelos avançados como AR, ARMA, ARIMA e SARIMA. O professor de estatística pode usar o conhecimento prático adquirido para ensinar séries temporais de forma eficaz.
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Analista de Sistemas
Um Analista de Sistemas analisa e projeta sistemas de informação. Este curso, com foco nos conceitos básicos da linguagem R, pode ser útil para aprender a manipular e analisar dados de forma eficiente. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem R e estatística. O conhecimento prático adquirido no curso pode ajudar o Analista de Sistemas a entender a importância da análise de dados e a colaborar com cientistas de dados em projetos relacionados a sistemas de informação.
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We've selected two books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Séries Temporais com Linguagem R.
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Time Series Analysis
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Este livro é um clássico na área de análise de séries temporais. Ele fornece uma cobertura abrangente dos modelos ARIMA e suas aplicações. É uma referência valiosa para entender os fundamentos teóricos e práticos da análise de séries temporais, e é frequentemente usado como um livro de texto em cursos universitários.
Time Series Analysis
Paperback
Check
Time Series Analysis
Kindle Edition
Check
Cover image
Forecasting
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Este livro oferece uma introdução prática à previsão usando a linguagem R. Ele cobre uma variedade de métodos de previsão, incluindo modelos de séries temporais. É um recurso útil para aprender a implementar modelos de previsão em R e interpretar os resultados. O livro é especialmente útil como leitura complementar, pois fornece exemplos práticos e código R para implementar os modelos discutidos no curso.
(English) Forecasting: Principles and Practice
Paperback
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(English) Forecasting: principles and practice
Paperback
$$$
(English) Forecasting: principles and practice
Paperback
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Luciano Galdino
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Português
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Includes sections on R fundamentals and basic statistics, providing a solid foundation for learners with varying levels of prior knowledge
Explores time series concepts such as covariance, stochastic processes, stationarity, and autocorrelation, which are crucial for understanding time series data
Features hands-on projects using time series models, allowing learners to apply their knowledge and develop practical skills in time series analysis
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