April 2025
Intermediate to advanced
504 pages
15h
Portuguese (Portugal, Brazil)
Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
A análise de dados de séries temporais está a tornar-se cada vez mais importante devido à produção massiva desses dados através da Internet das Coisas, da digitalização dos cuidados de saúde e do surgimento das cidades inteligentes. À medida que a monitorização contínua e a recolha de dados se tornam mais comuns, vai aumentar a necessidade de uma análise competente de séries temporais com técnicas estatísticas e de aprendizagem automática.
Cobrindo inovações na análise de dados de séries temporais e casos de uso do mundo real, este guia prático vai ajudar a resolver os desafios mais comuns de engenharia e análise de dados em séries temporais, usando técnicas estatísticas tradicionais e modernas de aprendizado de máquina. A autora Aileen Nielsen oferece uma introdução acessível e completa às séries temporais em R e Python que vai ajudar cientistas de dados, engenheiros de software e pesquisadores a começarem a trabalhar rapidamente.
Você terá a orientação necessária para, com confiança:
- Encontrar e organizar dados de séries temporais
- Realizar análises exploratórias de dados de séries temporais
- Armazenar dados temporais
- Simular dados de séries temporais
- Gerar e selecionar recursos para uma série temporal
- Medir erros
- Prever e classificar séries temporais com machine learning ou deep learning
- Avaliar a precisão e o desempenho
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