Séries Temporais com Python from Udemy

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

O diferencial desse curso é que iremos obter o embasamento teórico das séries temporais, faremos na prática todos os tratamentos e testes estatísticos necessários e serão desenvolvidos projetos reais. 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 Python 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.

What's inside

Learning objectives

Conceitos de séries temporais
Modelos ar, arma, ma, arima, sarima...
Aplicação de séries temporais em projetos reais.
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
Métricas de comparação e desempenho
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Conceitos de séries temporais
Modelos ar, arma, ma, arima, sarima...
Aplicação de séries temporais em projetos reais.
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
Métricas de comparação e desempenho
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Syllabus

Introdução

Boas vindas e apresentação do instrutor

Apresentação do curso e da plataforma de estudos

Utilizar a linguagem Python para várias aplicações.

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Covers AR, ARMA, MA, ARIMA, and SARIMA models, which are essential for time series forecasting and analysis in various domains

Includes hands-on projects using Python, allowing learners to apply theoretical knowledge to real-world time series problems and datasets

Begins with fundamentals of Python and statistics, providing a solid foundation for learners with varying levels of prior knowledge

Explores concepts like covariance, stochastic processes, stationarity, and autocorrelation, which are crucial for understanding time series data

Examines time series decomposition and smoothing techniques, enabling learners to extract meaningful patterns and trends from noisy data

Emphasizes practical application and statistical testing, ensuring learners understand the theoretical underpinnings and can implement time series analysis effectively

Reviews summary

Análise de séries temporais com python prática

De acordo com os estudantes, este curso oferece uma sólida base teórica e prática para análise de séries temporais utilizando Python. Muitos consideram o instrutor didático e as explicações claras e detalhadas . Os projetos práticos são frequentemente elogiados por ajudarem na aplicação dos conceitos. Embora inclua fundamentos de Python e Estatística , alguns alertam que um conhecimento prévio pode ser benéfico para acompanhar o ritmo. No geral, é visto como um curso abrangente e relevante para o mercado de trabalho .

Equilíbrio entre teoria e implementação prática valorizado.

"O curso consegue equilibrar muito bem a teoria por trás dos modelos com a aplicação prática em Python."

"Não é só código, a explicação teórica é profunda e necessária para entender o 'porquê' das coisas."

"Excelente por não focar apenas na ferramenta (Python), mas também nos conceitos estatísticos."

"A combinação de teoria e prática me deu confiança para aplicar as técnicas."

Curso cobre diversos tópicos de séries temporais e fundamentos.

"Curso muito completo, abrange desde os fundamentos até modelos avançados como ARIMA e SARIMA."

"Gostei da inclusão dos módulos de Python e Estatística no início, refrescou meus conhecimentos."

"O conteúdo é bem extenso e cobre os principais conceitos necessários para começar com séries temporais."

"Excelente visão geral sobre os modelos e técnicas mais usadas."

Projetos ajudam a aplicar a teoria e consolidar o conhecimento.

"A parte de projetos é fantástica, colocar a mão na massa é fundamental para aprender de verdade."

"Gostei muito dos exemplos práticos e dos projetos, me ajudaram a entender como usar as técnicas na vida real."

"Os exercícios e projetos práticos são o ponto forte, solidificam o aprendizado teórico."

"Os projetos são muito bem estruturados e desafiadores na medida certa."

Explicações claras e didáticas, facilitando o aprendizado.

"Didática do professor é excelente e a forma que explica os conteúdos facilita muito o aprendizado."

"O instrutor explica muito bem os conteúdos, tornando temas complexos mais fáceis de entender."

"A forma como as aulas são apresentadas é muito clara, consegui seguir passo a passo sem dificuldades."

"Professor com ótima didática e profundo conhecimento sobre o tema."

Base prévia em Python/Estatística ajuda, ritmo pode ser rápido.

"Mesmo com a base inicial, senti que um conhecimento prévio em Python seria muito útil para acompanhar."

"Para quem está começando do zero em programação ou estatística, o ritmo pode ser um pouco acelerado."

"As seções de introdução são boas, mas não substituem totalmente uma base sólida anterior."

"Recomendo ter alguma familiaridade com Python antes de iniciar para aproveitar melhor."

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 Python with these activities:

Revisar Estatística Descritiva e Inferencial

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Refresque seus conhecimentos em estatística descritiva e inferencial para entender melhor os conceitos de séries temporais e os testes estatísticos utilizados no curso.

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Revise os conceitos de média, mediana, desvio padrão e variância.
Relembre os testes de hipóteses e intervalos de confiança.
Resolva exercícios práticos de estatística descritiva e inferencial.

Praticar Fundamentos de Python

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Pratique os fundamentos da linguagem Python, incluindo estruturas de dados, funções e bibliotecas, para facilitar a implementação de modelos de séries temporais.

Browse courses on Python

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Reescreva os exemplos de código do curso.
Crie pequenos programas para manipular dados e realizar cálculos estatísticos.
Explore as bibliotecas Pandas e NumPy.

Ler 'Estatística Aplicada usando Python'

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Leia um livro sobre estatística aplicada usando Python para aprofundar seus conhecimentos estatísticos e aprender a aplicar esses conceitos na prática.

View Data Exploration in Python on Amazon

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Leia os capítulos relevantes sobre estatística descritiva e inferencial.
Execute os exemplos de código do livro e experimente com diferentes conjuntos de dados.
Resolva os exercícios propostos no livro.

Four other activities

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Implementar Modelos AR, MA e ARMA

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Pratique a implementação de modelos AR, MA e ARMA em Python para consolidar seu entendimento dos conceitos e aprimorar suas habilidades de modelagem.

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Gere dados de séries temporais simulados com diferentes características.
Ajuste modelos AR, MA e ARMA aos dados simulados.
Avalie o desempenho dos modelos usando métricas apropriadas.
Compare os resultados com as previsões teóricas.

Analisar Dados de Ações com Séries Temporais

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Inicie um projeto de análise de dados de ações usando técnicas de séries temporais para prever preços futuros e identificar padrões.

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Colete dados históricos de preços de ações de uma fonte confiável.
Realize análise exploratória dos dados para identificar tendências e sazonalidades.
Ajuste modelos ARIMA aos dados e avalie seu desempenho.
Compare os resultados com outras técnicas de previsão.

Criar um Blog Post sobre Modelos ARIMA

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Crie um post de blog explicando os modelos ARIMA de forma clara e concisa, incluindo exemplos práticos e dicas para implementação.

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Pesquise e organize informações sobre modelos ARIMA.
Escreva um rascunho do post, incluindo exemplos de código em Python.
Revise e edite o post para garantir clareza e precisão.
Publique o post em um blog ou plataforma de mídia social.

Ler 'Análise de Séries Temporais e suas Aplicações'

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Leia um livro sobre análise de séries temporais para aprofundar seus conhecimentos teóricos e práticos.

View Time Series Analysis and Its Applications on Amazon

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Leia os capítulos relevantes sobre modelos ARIMA, SARIMA e outros modelos avançados.
Estude os exemplos de aplicação apresentados no livro.
Tente implementar os modelos em Python usando os dados do livro.

Career center

Learners who complete Séries Temporais com Python will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Estatístico

Um Estatístico desenvolve e aplica métodos estatísticos para coletar, analisar e interpretar dados. Este curso é muito relevante para quem deseja seguir essa carreira, pois oferece um conhecimento aprofundado em análise de séries temporais, uma técnica estatística fundamental para modelar e prever dados sequenciais. O curso ensina desde os fundamentos da linguagem Python e estatística, até a aplicação de modelos como AR, MA, ARIMA e SARIMA em projetos reais. O estudo de conceitos como estacionaridade, autocorrelação, decomposição e suavização, além do uso de métricas de desempenho, capacita o Estatístico a realizar análises mais precisas e tomar decisões mais informadas.

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Analista de Previsão

Um Analista de Previsão utiliza modelos estatísticos, incluindo séries temporais, para prever tendências futuras e auxiliar na tomada de decisões. Este curso pode ser muito útil para quem deseja seguir essa carreira, pois aborda as principais técnicas de análise de séries temporais utilizando Python. O curso ensina desde os fundamentos da linguagem Python e estatística, até a aplicação de modelos como AR, MA, ARIMA e SARIMA em projetos reais. O conhecimento adquirido nas aulas sobre tratamento de dados, testes de estacionariedade, autocorrelação e suavização por média móvel são importantes para o dia a dia de um Analista de Previsão.

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Econometrista

Um Econometrista aplica métodos estatísticos para analisar dados econômicos e testar teorias. Este curso pode ser muito útil para quem deseja seguir essa carreira, pois oferece um conhecimento aprofundado em análise de séries temporais, uma técnica econométrica fundamental para modelar e prever variáveis macroeconômicas, como inflação, taxa de juros e crescimento do Produto Interno Bruto. O curso ensina desde os fundamentos da linguagem Python e estatística, até a aplicação de modelos como AR, MA, ARIMA e SARIMA em projetos reais. O estudo de conceitos como estacionaridade, autocorrelação, decomposição e suavização, além do uso de métricas de desempenho, capacita o Econometrista a realizar análises mais precisas e tomar decisões mais informadas.

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Cientista de Dados

Um Cientista de Dados trabalha com grandes volumes de dados para extrair insights e soluções para problemas complexos. O curso pode ser útil um Cientista de Dados, pois aborda em detalhes a análise de séries temporais, uma técnica essencial para prever tendências e padrões em dados sequenciais. O curso ensina não apenas a teoria por trás das séries temporais, mas também a sua aplicação prática utilizando Python, com projetos reais. O estudo de modelos como AR, ARMA, MA, ARIMA e SARIMA, além dos tratamentos e testes estatísticos, pode ser muito relevante para um Cientista de Dados que busca aprimorar suas habilidades em análise preditiva.

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Técnico em Estatística

Um Técnico em Estatística auxilia estatísticos na coleta, organização e análise de dados. Para alguém que busca uma carreira como Técnico em Estatística, este curso pode ser útil, pois ele oferece um conhecimento prático em análise de séries temporais utilizando Python. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem Python e estatística, até a aplicação de modelos como AR, MA, ARIMA e SARIMA em projetos reais. O conhecimento adquirido nas aulas sobre tratamento de dados, testes de estacionaridade, autocorrelação e suavização por média móvel pode ser valioso para um Técnico em Estatística, pois permite auxiliar na criação de modelos de previsão e na análise de dados sequenciais.

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Analista Financeiro

Um Analista Financeiro examina dados financeiros, acompanha o desempenho do mercado e faz previsões. Para quem deseja ser um Analista Financeiro, este curso pode ser muito útil, pois cobre técnicas de análise de séries temporais, que são essenciais para prever tendências de mercado e flutuações de preços. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem Python e estatística, até a aplicação de modelos como AR, MA, ARIMA e SARIMA em projetos reais. O conhecimento adquirido nas aulas sobre tratamento de dados, testes de estacionariedade, autocorrelação e suavização por média móvel são valiosas para um Analista Financeiro, pois permitem a criação de modelos de previsão mais precisos e eficazes.

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Pesquisador

Um Pesquisador utiliza métodos científicos para investigar e solucionar problemas em diversas áreas. Este curso é relevante para um pesquisador pois oferece um conhecimento teórico e prático em análise de séries temporais, uma técnica essencial para modelar e prever dados sequenciais em diversas áreas como economia, saúde e meio ambiente. O curso ensina desde os fundamentos da linguagem Python e estatística, até a aplicação de modelos como AR, MA, ARIMA e SARIMA em projetos reais. O estudo de conceitos como estacionaridade, autocorrelação, decomposição e suavização, além do uso de métricas de desempenho, capacita o pesquisador a realizar análises mais rigorosas e obter resultados mais confiáveis.

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Analista de Marketing

Um Analista de Marketing usa dados para entender o comportamento do consumidor e otimizar as estratégias de marketing. Este curso pode ser interessante para um Analista de Marketing, pois ele se concentra na análise de séries temporais, uma ferramenta poderosa para prever tendências de vendas, flutuações de demanda e o impacto de campanhas de marketing ao longo do tempo. O curso ensina não apenas a teoria por trás das séries temporais, mas também a sua aplicação prática utilizando Python, com projetos reais. O estudo de modelos como AR, ARMA, MA, ARIMA e SARIMA, além dos tratamentos e testes estatísticos, podem ser muito relevantes para um Analista de Marketing que busca aprimorar suas habilidades em análise preditiva.

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Engenheiro de Machine Learning

Um Engenheiro de Machine Learning desenvolve e implementa modelos de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos. Para quem deseja ser um Engenheiro de Machine Learning, este curso pode ser muito útil, pois aborda a análise de séries temporais, uma técnica importante para modelar e prever dados sequenciais em diversas aplicações. O curso ensina desde os fundamentos da linguagem Python e estatística, até a aplicação de modelos como AR, MA, ARIMA e SARIMA em projetos reais. O conhecimento adquirido nas aulas sobre tratamento de dados, testes de estacionaridade e métricas de desempenho são essenciais para o desenvolvimento de modelos de machine learning mais eficazes.

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Analista de Inteligencia de Mercado

Um Analista de Inteligência de Mercado coleta e analisa informações sobre o mercado para auxiliar na tomada de decisões estratégicas. Este curso pode ser um bom complemento para um Analista de Inteligência de Mercado, pois ele ensina técnicas de análise de séries temporais, que são importantes para prever tendências de mercado, identificar oportunidades e avaliar a concorrência. O curso ensina não apenas a teoria por trás das séries temporais, mas também a sua aplicação prática utilizando Python, com projetos reais. O estudo de modelos como AR, ARMA, MA, ARIMA e SARIMA, além dos tratamentos e testes estatísticos, podem ser relevantes para um Analista de Inteligência de Mercado que busca aprimorar suas habilidades em análise preditiva e oferecer insights mais valiosos para a empresa.

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Analista de Operações

Um Analista de Operações otimiza processos e melhora a eficiência operacional de uma organização. Para quem deseja trabalhar como um Analista de Operações, este curso pode fornecer ferramentas valiosas, pois aborda técnicas de análise de séries temporais, que são úteis para prever a demanda, otimizar o estoque e melhorar o planejamento da produção. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem Python e estatística, até a aplicação de modelos como AR, MA, ARIMA e SARIMA em projetos reais. O conhecimento adquirido nas aulas sobre tratamento de dados, testes de estacionaridade, autocorrelação e suavização por média móvel pode auxiliar o Analista de Operações a tomar decisões mais assertivas e melhorar o desempenho da empresa.

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Analista de Risco

Um Analista de Risco avalia e gerencia os riscos em diversas áreas, como finanças, seguros e operações. Para quem deseja trabalhar como um Analista de Risco, este curso pode ser útil, pois cobre técnicas de análise de séries temporais, que são importantes para prever eventos futuros e avaliar a probabilidade de ocorrência de riscos. O curso aborda desde os fundamentos da linguagem Python e estatística, até a aplicação de modelos como AR, MA, ARIMA e SARIMA em projetos reais. O conhecimento adquirido nas aulas sobre tratamento de dados, testes de estacionaridade, autocorrelação e suavização por média móvel pode ser valioso para um Analista de Risco, pois permitem a criação de modelos de avaliação de risco mais precisos e eficazes.

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Consultor

Um Consultor assessora empresas e organizações na solução de problemas e na melhoria de processos. Este curso pode ser útil para alguém que trabalha como Consultor, pois ele se concentra na análise de séries temporais, uma habilidade valiosa para prever tendências, identificar padrões e otimizar processos em diversas áreas. O curso ensina não apenas a teoria por trás das séries temporais, mas também a sua aplicação prática utilizando Python, com projetos reais. O estudo de modelos como AR, ARMA, MA, ARIMA e SARIMA, além dos tratamentos e testes estatísticos, podem ser muito relevantes para um Consultor que busca aprimorar suas habilidades em análise preditiva e oferecer soluções mais eficazes para seus clientes.

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Analista de Sistemas

Um Analista de Sistemas estuda os sistemas de informação de uma empresa e propõe soluções para otimizar o seu funcionamento. Este curso pode ajudar um Analista de Sistemas, pois oferece um conhecimento em análise de séries temporais, que pode ser útil para prever a demanda por recursos de TI, identificar gargalos e otimizar o desempenho dos sistemas. O curso ensina desde os fundamentos da linguagem Python e estatística, até a aplicação de modelos como AR, MA, ARIMA e SARIMA em projetos reais. O conhecimento adquirido nas aulas sobre tratamento de dados, testes de estacionaridade e métricas de desempenho pode ser valioso para o Analista de Sistemas.

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Professor

Um Professor leciona e orienta alunos em diversas áreas do conhecimento. Este curso pode ajudar um Professor, pois oferece um conhecimento em análise de séries temporais, que pode ser útil para ensinar métodos de previsão e análise de dados em cursos de estatística, economia e áreas afins. O curso ensina desde os fundamentos da linguagem Python e estatística, até a aplicação de modelos como AR, MA, ARIMA e SARIMA em projetos reais. O conhecimento adquirido nas aulas sobre tratamento de dados, testes de estacionaridade e métricas de desempenho pode ser valioso para o Professor que busca aprimorar seus conhecimentos e oferecer um ensino mais completo e atualizado.

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