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Este capítulo apresenta o básico de Machine Learning, dados de séries temporais e onde esses dois temas se encontram.
A maneira mais simples de incorporar séries temporais ao seu pipeline de Machine Learning é usá-las como atributos em um modelo. Este capítulo aborda atributos comuns extraídos de séries temporais para fazer Machine Learning.
Se você quer prever padrões em dados ao longo do tempo, há cuidados especiais na escolha e construção do modelo. Este capítulo mostra como extrair insights dos dados antes de ajustar o modelo, além de boas práticas no uso de modelos preditivos para séries temporais.
Depois de ter um modelo para prever dados de séries temporais, você precisa decidir se ele é bom ou ruim. Este capítulo cobre o básico de gerar previsões com modelos para validá-los em dados de “teste”.
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