Modele Rapidamente Qualquer Série Temporal Usando Machine Learning

Um campeão do Kaggle te ensina, passo-a-passo, como criar modelos de machine learning para prever os próximos valores de uma ou múltiplas time series.

Você consegue pensar em algum fenômeno, algum tipo de dado, que não tenha qualquer variação pelo tempo?

Vamos pensar em alguns exemplos:

  • Preços de ações no mercado financeiro, claramente variam com o tempo.
  • Interesses de pessoas que assistem filmes, ouvem músicas em serviços de streaming, também.
  • Imagens? Sim! Afinal, a qualidade das câmeras, filtros e formatos de imagem estão sempre mudando.

Praticamente todos os dados que a gente encontra para modelar na prática têm alguma estrutura temporal.

E após este workshop você saberá explorar essa estrutura para conseguir criar modelos de alta performance.

Como funciona?

Vou mostrar, na prática, como criar um modelo de machine learning para time series usando dados públicos da ANP (Agência Nacional do Petróleo).

Nosso modelo vai prever preços de combustíveis nas semanas futuras baseado nos padrões históricos de variação.

Este é só um exemplo, este método funciona para time series de qualquer período.

Já usei este mesmo método para prever desde variações de preço de ativos financeiros nos próximos microsegundos até vendas de e-commerce nos próximos meses.

São 3 aulas práticas:

  • Criando uma baseline
  • Criando o modelo
  • Otimizando o modelo

E mais uma aula bônus mostrando como usar este método para prever vendas de mais de 800 produtos.

E claro, você tem acesso a todos os materiais e dados mostrados nos vídeos.

Quais são os pré-requisitos?

No curso vamos usar Python, você precisa saber:

  • Abrir e navegar por um Jupyter Notebook
  • Usar funções básicas do Numpy (ex: sqrt, log)
  • Manipular dados com Pandas (ex: pd.read_csv, groupby)
  • Treinar um modelo com scikit-learn (ex: model.fit e model.predict)

E se eu não gostar?

Você tem 7 (sete) dias de garantia incondicional a partir da compra para avaliar e decidir se este workshop é o que você espera.

Se você, por qualquer razão, quiser cancelar a compra, basta enviar um e-mail para suporte@mariofilho.com e pedir o reembolso.

Caso você decida permanecer no curso, seu acesso não expira. É "vitalício". Você pode sempre voltar e assistir as aulas novamente.

Quanto custa?

O preço oficial desse workshop será R$ 97,00.

Mas por tempo limitado você pode fazer sua inscrição por

Apenas R$ 19,00

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Aprenda com Mario Filho

  • Considerado o 12º melhor cientista de dados do mundo em 2016 no ranking do Kaggle
  • Lead Data Scientist na TOTVS (2017) e Upwork Inc (2018-2019)
  • 100+ sessões de mentoria com avaliação máxima (5 estrelas) na Codementor
  • Mais de 1.000 horas trabalhadas e US$ 200 mil faturados em trabalhos freelance na Upwork
  • Kaggle Grandmaster: parte do grupo de elite dos 200 cientistas de dados mais bem-sucedidos em competições de Machine Learning
  • Mais de R$ 100 mil em prêmios em competições de Data Science.