Diferenças de Regressão e predição de Séries; Modelos aditivos e multiplicativos; Estacionariedade; Tendência; Sazonalizadade; Problema de Datas; Interpolação; Análise de Resíduos; Resampling; Dependência Serial e Ciclos
Suavização Exponencial; Métricas de Aproximação, MEA, MSE, F1, RMSE
Validação Cruzada em Séries Temporais; Auto Correlação; Auto Correlação Total e Parcial; Seleção de Parâmetros do Modelo; detrending
Sazonalidade; Empregando múltiplas séries de dados
Modelos de Aprendizado de Máquina; Regressores Clássicos; Modelos Neurais e de Redes Profundas; Rede LSTM
- Introdução ao Pyhton, Pandas e Matplotlib
- Tratamento de Datas em Python
- Modelo de Regressão Clássico
- Bases de Dados Empregadas