Name: Curso Regressão: prevendo séries temporais com Prophet
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prevendo séries temporais com Prophet

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

503

Pessoas nesse curso

9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

"Implemente um modelo de previsão de séries temporais
Analise os componentes de uma série temporal
Avalie a performance do modelo de previsão utilizando métricas apropriadas
Aplique técnicas para melhorar a performance do modelo
Aplique a técnica de validação cruzada para assegurar a robustez do modelo de previsão
Desenvolva uma aplicação web interativa utilizando Streamlit que permite a visualização de dados históricos e previsões de séries temporais
Realize o deploy da aplicação web

Público alvo_

Pessoas que desejam aprimorar suas habilidades em previsão de séries temporais; pessoas interessadas em integrar previsões de séries temporais em aplicações web.

Valquíria Alencar

Sou Especialista em Dados e IA no Insper, onde desenvolvo soluções que transformam dados em inteligência para apoiar decisões estratégicas e acelerar a inovação. Minha trajetória combina pesquisa científica, educação e tecnologia: sou PhD em Biotecnologia, com pós-doutorado na UFABC, e atuei como instrutora na Alura, formando milhares de profissionais em Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

Curso atualizado em 16/10/2024

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Ementa

Realizando a primeira previsão
- Conhecendo os dados
- Realizando uma previsão
- Analisando as componentes da série temporal
Analisando a performance do modelo
- Separando os dados em treino e teste
- Treinando o modelo
- Obtendo métricas de performance
Melhorando o modelo
- Removendo outliers
- Treinando o modelo sem os outliers
- Conhecendo parâmetros do Prophet
- Ajustando os parâmetros do modelo
Validando o modelo
- Aplicando a validação cruzada
- Analisando métricas
- Salvando o modelo
Criando uma aplicação
- Preparando o ambiente do VSCode
- Criando a aplicação com Streamlit
- Finalizando a aplicação
- Colocando a aplicação no ar