Séries Temporais com Python_ O Curso Completo _ Udemy

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Séries Temporais com Python: O Curso Completo
Domine a Ciência de Prever o Futuro com Técnicas Estatísticas usando Python
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4,6 (241 classificações) 1.219 alunos
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Última atualização em 3/2021
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O que você aprenderá
Prever series temporais com técnicas sofisticadas, como Arima, Suavização Exponencial,
Decomposição e Redes Neurais
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
Requisitos
Noções básicas de Python e Estatística
Descrição
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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.
Bem vindo ao mundo da análise de séries temporais!
Para quem é este curso:
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.
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Para quem é este curso:
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ML, análises preditivas e Métodos no
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Learning: O Curso Completo!
17 horas no total ● Atualizado 03/2021
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https://www.udemy.com/course/engenheiro-de-deep-learning/
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https://www.udemy.com/course/estatistica-descritiva-com-python/
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Conteúdo do curso
8 seções • 53 aulas • Duração total: 8h 43m
Material para Download
Exemplos de Séries Temporais
Componentes de uma Série Temporal
Autocorrelação
Residuais, Valores Ajustados e Erros
Avaliando Resíduais
Decomposição
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5,5 horas no total ● Atualizado 05/2020
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Domine AutoML: Machine Learning
Automatizado
3,5 horas no total ● Atualizado 03/2021
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Introdução
Instruções Gerais
Orientações Gerais do Curso
Apresentação
Importando Dados
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Introdução ao Pandas
Importando CSV
Importando Excel
Importando HTML
Importando JSON
O Básico de Data e Hora
Exemplo de Série Temporal
Mais sobre Data e Hora
Tipos de Dados e Visualização
Pré-Processamento de Dados
Gráficos de Linhas
Visualização de Resumos e Agregações
Gráficos com Múltiplas Linhas
Histogramas
Exibindo Variações em Séries
Métricas de Desempenho
Métricas de Erros
Séries Estacionárias
Médias Móveis
Médias Móveis, prática
Componentes e Decomposição de uma Série Temporal
Teste de Estacionariedade
Uso de Log para Estacionariedade
p
Preprocessamento e Visualização
Características e Condições de Séries Temporais
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Diferenciação
Diferenciação com Log
Remoção de Tendência com Regressão
Considerações Gerais
Suavização Exponencial
Arima
Média Móvel Observando Variações de Ações
Suavização Exponencial Simples
Suavização Exponencial Simples e Amortecida
Holt Winters
Arima
Auto Arima
Random Forest para Seleção de Atributos
Prophet
Introdução ao Keras
Redes Neurais Artificiais
Multilayer Perceptron
LTSM
LTSM para prever Preço de Ações
Certificado e Cursos Complementares
Princípios de Previsão de Series Temporais
Machine Learning com Series Temporais
Deep Learning e Machine Learning para Séries Temporais
Aula Bônus - Certificado Complementar e Mais
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Séries Temporais com Python: O Curso Completo
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Fernando Amaral
Cientista de Dados, Escritor e Professor
4,6 Classificação do instrutor
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Fernando Amaral atua há mais de 10 anos com Inteligência Artificial e Ciência de Dados. É autor de
vários livros na área, como Aprenda Mineração de Dados e Introdução a Ciência de Dados. CEO da Evoluth,
empresa especializada em projetar e implementar projetos de Inteligência Artificial em diversos segmentos.
Tem dezenas de artigos e vídeos publicados. É palestrante sobre o tema. Professor de Inteligência Artificial 
em instituições e universidades. Nos últimos anos tem atuado em vários projetos de  Inteligência Artificial e
Ciência de Dados em varias empresas brasileiras.
Minerva Singh
Bestselling Instructor & Data Scientist(Cambridge Uni)
4,3 Classificação do instrutor
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Feedback do aluno
4.6Avaliação do curso
Avaliações
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Clébio Marques de Oliveira Júnior
há um mês
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Bruno Henrique Bariotto
há 3 meses
I completed a PhD (University of Cambridge, UK) in 2017 where I focussed on implementing data science
techniques for quantifying the impact of forest loss on tropical ecosystems. I hold an MPhil (School of
Geography and Environment) and an MSc (Department of Engineering) from Oxford University. I have more
than 10 year's experience in conducting academic research (published in high level peer-reviewed
international scientific journals such as PLOS One) and advising both non-governmental and industry
stakeholders in data science, deep learning and earth observation (EO) related topics. 
I have a strong track record in implementing machine learning data visualization spatial data analysis deep
I completed a PhD (University of Cambridge, UK) in 2017 where I focussed on implementing data science
techniques for quantifying the impact of forest loss on tropical ecosystems. I hold an MPhil (School of
Geography and Environment) and an MSc (Department of Engineering) from Oxford University. I have more
than 10 year's experience in conducting academic research (published in high level peer-reviewed
international scientific journals such as PLOS One) and advising both non-governmental and industry
stakeholders in data science, deep learning and earth observation (EO) related topics. 
I have a strong track record in implementing machine learning data visualization spatial data analysis deep
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30%
19%
5%
2%
Todas as classificações
O curso é muito bom para iniciar no mundo das séries temporais. Mesmo eu não tendo muita familiaridade
com o tema, consegui entendê-lo. Porém algumas partes do curso o professor não explica muito bem
algumas funções e a sintaxe de alguns códigos achei muito confusa. Mas não atrapalha a pegar a ideia do
que está sendo elaborado no código.
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O curso é bom, mas poderia ser muito melhor. Eu já fiz curso Séries Temporais e Análises Preditivas: O curso
completo em R do mesmo professor e este curso me pareceu que as explicações, desde conceitos até
codigos, estava muito mais superficial.
O curso é bom, mas poderia ser muito melhor. Eu já fiz curso Séries Temporais e Análises Preditivas: O curso
completo em R do mesmo professor e este curso me pareceu que as explicações, desde conceitos até
codigos, estava muito mais superficial.
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Alexandre Cardoso Antunes
há 4 meses
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Fernando Amaral
Resposta do instrutor • há 4 meses
Dionisio Uendro Carlos
há 9 meses
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Fernando Amaral
Resposta do instrutor • há 6 meses
Adriana Bortolozi
há 4 meses
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Rafael Fernandes de Proença Cordeiro
Durante a programação em Python mesmo tendo uma boa noção da linguagem senti algumas dificuldadesDurante a programação em Python mesmo tendo uma boa noção da linguagem senti algumas dificuldades
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Esta caminhando como esperado e tem detalhes para um iniciante.
Excelente abordagem do tema
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Obrigado Alexandre!
Agradeço ao Professor Fernando Amaral pela maneira didática de ensinar. Excelente o seu curso de Séries
Temporais com Python.
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Obrigado Dionisio!
Gostei bastante do curso, só senti falta de explicações do professor sobre os parâmetros utilizados nos
comandos e o motivo dele estar utilizando os valores dos parâmetros, isso ajudaria muito mais no
entendimento do assunto.
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há 2 meses
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Carlos Maciel
há 6 meses
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Fernando Amaral
Resposta do instrutor • há 6 meses
Eleutério Farias
há 9 meses
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Fabio Domingues MacHado
há 5 meses
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Os tópicos teóricos são muito bons e didáticos.
Achei os tópicos que envolveram o Prophet e Redes Neurais muito superficiais.
De forma geral, um bom curso.
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No geral o curso é razoável e complementar. Para iniciantes talvez não seja o melhor curso, pois acho que
para quem não sabe nada de Times Series, vai terminar o curso meio confuso.
O curso possui os seguintes gaps que o instrutor pode melhorar nos próximos cursos:
GAPS:
No geral o curso é razoável e complementar. Para iniciantes talvez não seja o melhor curso, pois acho que
para quem não sabe nada de Times Series, vai terminar o curso meio confuso.
O curso possui os seguintes gaps que o instrutor pode melhorar nos próximos cursos:
GAPS:
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Obrigado pelo feedback e pelas dicas Carlos!
Foi bom o aprendizado. Acredito que para ficar melhor, o código poderia ser comentado / documentação
de forma simples mesmo! Isso para que no aprendizado conforme a gente for passando por tópicos novos /
repetidos possa haver a fixação do que faz determinada função, ou código.
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A parte teorica e de graficos foi muito boa porem o final para criacao dos modelos de machine learn e de
redes neurais deixou a desejar..nao foi bem objetivo e explicativo.. sugestao para melhorar o curso é refazer
esta parte.
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Carlos Henrique Silva
há 9 meses
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Fernando Amaral
Resposta do instrutor • há 8 meses
Diogo Miranda de Azevedo
há 6 meses
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Fernando Amaral
Resposta do instrutor • há 6 meses
Yanko Sarzedas da Costa
há 4 semanas
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O cursa chaga ao final mostrando como se faz as tais séries temporais, mas fica bem difícil reproduzir esse
conhecimento em outros cenários porque não houve muito enfoque em dizer exatamente o que estávamos
fazendo nos códigos, principalmente nos parâmetros de entrada dos treinamentos. A validação dos
modelos ficou a desejar, penso que para cada modelo apresentado poderia se mostrar a avaliação de sua
eficacia, mesmo que de forma rápida.
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Obrigado pelo feedback e pela avaliação Carlos!
Muita codificação e pouca explicação do porquê dos códigos.
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Obrigado pelo feedback Diogo!
Sim! Está Excelente!
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