O curso apresenta os fundamentos da análise e modelagem de séries temporais, abordando seus conceitos básicos e aplicações em diferentes contextos. Os participantes aprenderão técnicas de pré-processamento de dados temporais, incluindo tratamento de valores ausentes e ruídos, transformação, normalização e análise exploratória. O conteúdo contempla a construção de modelos preditivos utilizando ARIMA e SARIMA, abrangendo a seleção de modelos, decomposição de séries temporais, divisão dos dados para treinamento, validação e teste, além da avaliação de desempenho por meio de métricas como RMSE, MAE e MAPE. A formação é complementada por estudos de casos reais, que permitem analisar desafios, metodologias e soluções aplicadas, proporcionando uma compreensão prática das técnicas de previsão e análise de séries temporais.
Ao final do curso, você será capaz de aplicar técnicas avançadas de modelagem e avaliação de séries temporais para prever tendências e padrões, bem como analisar criticamente os resultados obtidos, visando fornecer insights valiosos e embasar decisões estratégicas.
