Aprenda a usar Python para análise de séries temporais

De preços de ações a dados climáticos, você pode encontrar dados de séries temporais em uma ampla variedade de domínios. Ter a capacidade de trabalhar com esses dados de forma eficaz é uma habilidade cada vez mais importante para os cientistas de dados. Este curso apresentará a você a análise de séries temporais em Python.

Depois de aprender o que é uma série temporal, você explorará vários modelos de séries temporais, desde modelos autorregressivos e de média móvel até modelos de cointegração. Ao longo do caminho, você aprenderá a estimar, prever e simular esses modelos usando bibliotecas estatísticas em Python.

Você verá vários exemplos de como esses modelos são usados, com ênfase especial nas aplicações em finanças.

Descubra como usar os métodos de séries temporais

Você começará abordando os fundamentos dos dados de séries temporais, bem como a regressão linear simples. Você abordará os conceitos de correlação e autocorrelação e como eles se aplicam aos dados de séries temporais antes de explorar alguns modelos simples de séries temporais, como ruído branco e um passeio aleatório. Em seguida, você explorará como os modelos autorregressivos (AR) são usados em dados de séries temporais para prever os valores atuais e como os modelos de média móvel podem ser combinados com os modelos AR para produzir modelos ARMA avançados.

Por fim, você verá como usar modelos de cointegração para modelar duas séries conjuntamente antes de analisar um estudo de caso real.

Explore os modelos e as bibliotecas Python para análise de séries temporais Ao final deste curso, você entenderá como funciona a análise de séries temporais em Python. Você conhecerá alguns dos modelos, métodos e bibliotecas que podem ajudá-lo no processo e saberá como escolher os modelos adequados para sua própria análise.

Este curso faz parte de uma trilha mais ampla de Time Series com Python, que oferece um conjunto de cinco cursos para ajudar você a dominar essa habilidade de ciência de dados.

Correlação de correspondência com a saída de regressão

Análise de séries temporais em Python

exercicio interativo prático