Análise prática de séries temporais
predição com estatística e aprendizado de máquina

análise de dados, tecnologia, inovação, ciência de dados, python

Sinopse

A análise de dados de séries temporais é cada vez mais importante devido à enorme produção desses dados por meio da Internet das Coisas, da digitalização da assistência médica e do advento de cidades inteligentes. À medida que o monitoramento contínuo e a coleta de dados se tornam mais comuns, a necessidade de uma análise competente de séries temporais, com técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina, aumenta. Ao abordar as inovações na análise de dados de séries temporais e casos de uso do mundo real, este guia prático o ajudará a solucionar os desafios mais comuns de engenharia e análise de dados em séries temporais, usando estatísticas tradicionais e técnicas modernas de aprendizado de máquina. A autora Aileen Nielsen disponibiliza uma introdução acessível e completa às séries temporais nas linguagens R e Python para cientistas de dados, engenheiros de software e pesquisadores, que podem aplicá-las com rapidez

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