Livro "Séries temporais com Prophet: Análise e previsão de dados com Python" de Allan Spadini é uma obra fundamental para quem está interessado em se aprofundar no estudo de séries temporais. Nele o autor aborda de forma acessível e prática diversos assuntos relacionados ao tema. A obra traz conceitos básicos sobre previsões e análises de séries temporais, mostrando como usar a biblioteca Python Prophet para realizar tais tarefas. Além disso, o autor ainda detalha outros conceitos básicos sobre séries temporais, de forma que o leitor possa se aprofundar no conhecimento.
Os assuntos abordados nessa obra são muito interessantes e são importantes para quem trabalha com séries temporais. Entre eles, estão os conceitos básicos sobre como interpretar e prever os dados, bem como como usar a biblioteca Python Prophet para realizar as análises e previsões. Além disso, o autor também detalha sobre outros conceitos relacionados ao assunto, que permitem que o leitor possa aprofundar seus conhecimentos.
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Você já pensou em prever algum comportamento futuro? Quando analisamos dados que são colhidos sequencialmente durante um intervalo de tempo, é possível extrair estatísticas significativas para prever situações futuras. Quando fazemos isso, estamos trabalhando com Séries Temporais. Seus métodos de análise podem ser aplicados nas mais diversas áreas, como o mercado financeiro, meteorologia, vendas, marketing e até mesmo número de casos de uma doença.Neste livro, Allan Spadini e Valquíria Alencar mostram como trabalhar com séries temporais utilizando Prophet, uma biblioteca personalizável e intuitiva desenvolvida pelo Facebook. Com ela, você poderá modelar, treinar e testar um modelo de machine learning em um conjunto de dados para produzir previsões de alta qualidade. Por meio de um projeto prático, você vai aprender como aplicar conceitos de tendência, changepoints, sazonalidade, outliers, hiperparâmetros e validação-cruzada em qualquer situação que envolva uma ou mais variáveis dependentes do tempo.Leia mais
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Autor: Allan Spadini
