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DataV
Brazil
เข้าร่วมเมื่อ 21 มี.ค. 2021
Educação Tech
Informações para contato: data.vikingx@gmail.com
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Time Series Analysis with Python - #05 Time Series Decomposition
🚀 Bem-vindo à Aula 5 do curso de Séries Temporais com Python!
Nesta aula, vamos explorar a decomposição de séries temporais, uma técnica essencial para entender os componentes dos dados e melhorar previsões.
📈 O que você vai aprender?
✔ Como separar uma série temporal em tendência, sazonalidade e resíduo 🔍
✔ Diferença entre modelos aditivos e multiplicativos 📊
✔ Como identificar padrões sazonais em dados reais 📆
✔ Aplicação da função seasonal_decompose() do Statsmodels para análise 🔧
✔ Casos de uso na economia, no varejo e na Fórmula 1 🏎
🔥 Ferramentas utilizadas: Pandas, Matplotlib, Statsmodels
Código: colab.research.google.com/drive/1oNhpkhURtgFRsfGXwR2KW0Fd0R2mMdg3?usp=drive_link
Dados do Projeto: drive.google.com/drive/folders/1bThdxf32x7M2BNGIYvzBYv-ooUrizeTC?usp=drive_link
Siga nossas redes sociais:
Professor: Odemir Depieri Jr
www.linkedin.com/in/odemir-depieri-jr/
DataV
www.linkedin.com/company/data-viking/
Podcast no Spotify
open.spotify.com/show/0BhNYsbSOkOOuVt5aOa5nc
Artigos de Ciência de Dados
www.dataviking.com.br/blog
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มุมมอง: 81
วีดีโอ
Time Series Analysis with Python - #04 Time Series Smoothing
มุมมอง 797 ชั่วโมงที่ผ่านมา
🚀 Bem-vindo à Aula 4 do curso de Séries Temporais com Python! Nesta aula, você vai aprender como suavizar séries temporais para identificar padrões mais claros, reduzir ruídos e melhorar suas análises. 📈 O que você vai aprender? ✔ O que é suavização de séries temporais e por que ela é importante 🔍 ✔ Como aplicar a Média Móvel Simples (SMA) para suavizar flutuações 📊 ✔ Diferença entre Média Móve...
Time Series Analysis with Python - #03 Series Cleaning and Treatment
มุมมอง 154วันที่ผ่านมา
🚀 Bem-vindo à Aula 3 do curso de Séries Temporais com Python! Nesta aula, vamos focar no pré-processamento de dados temporais, abordando técnicas essenciais para garantir análises mais precisas e confiáveis. 📈 O que você vai aprender? ✔ Como limpar e tratar séries temporais para evitar erros na análise 🧼 ✔ Métodos para lidar com valores nulos e dados ausentes 📉 ✔ Técnicas para transformar série...
Time Series Analysis with Python - #02 Time Scale, Categorical Series
มุมมอง 144วันที่ผ่านมา
Introdução às Séries Temporais com Python | Análise e Visualização de Dados 🚀 Bem-vindo à Aula 2 do curso de Séries Temporais com Python! Nesta aula, vamos explorar a importância da escala de tempo e como lidar com séries temporais categóricas, que são essenciais para entender padrões e tendências nos dados. 📈 O que você vai aprender? ✔ O que são escalas de tempo e como afetam a análise tempora...
Time Series Analysis with Python - #01 Introduction to time series
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Introdução às Séries Temporais com Python | Análise e Visualização de Dados 🚀 Bem-vindo à Aula 1 do curso de Séries Temporais com Python! Nesta introdução, você aprenderá os conceitos básicos de séries temporais, tipos de dados temporais e como visualizar tendências e padrões usando Python. 📈 O que você vai aprender? ✔ O que são Séries Temporais e como elas funcionam 🔍 ✔ Tipos de séries tempora...
Guia de Carreira em Data Science | Cientista de Dados - Episódio 2/5
มุมมอง 3872 หลายเดือนก่อน
Guia de Carreira em Data Science | Cientista de Dados - Episódio 2/5 Neste segundo episódio da série Guia de Carreira em Data Science, vamos explorar o papel do Cientista de Dados e como você pode se tornar um profissional de destaque na área. Além disso, vamos detalhar as Hard Skills essenciais para quem deseja se destacar: Programação: habilidades em linguagens como Python ou R. Banco de Dado...
Guia de Carreira em Data Science | Introdução - Episódio 1/5
มุมมอง 3402 หลายเดือนก่อน
Guia de Carreira em Data Science | Introdução - Episódio 1/5 Neste primeiro episódio da série Guia de Carreira em Data Science, vamos explorar uma introdução ao tema e destacar os principais números e tendências dessa área que não para de crescer. Além disso, vamos aprofundar a importância de Soft Skills e Hard Skills para quem deseja se destacar. 💡 Um bom profissional de Ciência de Dados não s...
Spark / PySpark usando Databricks + Machine Learning - pt 2
มุมมอง 5496 หลายเดือนก่อน
Introdução ao Databricks e PySpark: Processamento e Modelagem de Dados - Aula 2 Olá e bem-vindo(a) à segunda aula do nosso curso de Spark / PySpark usando Databricks! 🎉 Nesta segunda aula do curso de Spark / PySpark usando Databricks, vamos aprofundar o aprendizado com foco na criação de modelos de Machine Learning. Aqui, você aprenderá como aplicar técnicas de regressão e classificação em ambi...
Spark / PySpark usando Databricks + Machine Learning - pt 1
มุมมอง 1.6K6 หลายเดือนก่อน
Introdução ao Databricks e PySpark: Processamento e Modelagem de Dados - Aula 1 Olá e bem-vindo(a) à primeira aula do nosso curso de Spark / PySpark usando Databricks! 🎉 Nesta aula, você aprenderá os fundamentos essenciais para começar a utilizar o Databricks e a API Spark com PySpark. Vamos explorar juntos: - Funcionamento do Databricks: Descubra como essa plataforma revolucionária pode transf...
1º Desafio de dados - Projeto Benchmark
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1º Desafio de dados - Projeto Benchmark O Paulo Mota (Estudante de dados) realizou um estudo para a tese de seu mestrado, convidamos ele para mostrar como realizou esse projeto. Na apresentação, temos boas dicas como: - Metodologia - Parte técnica - Análises - Conclusão - muito mais! Linkedin do Paulo www.linkedin.com/in/pmota/ Informações uteis para participar do evento, abaixo. LINK DA BASE D...
Bootcamp BI - Dashboard com Python (A arte dos dados!)
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🔥 PYTHON para automatizar rotinas de dados #07 - Contexto da Infra
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🔥 PYTHON para automatizar rotinas de dados #06 - Execução
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🔥 PYTHON para automatizar rotinas de dados #00 - Introdução
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Nossa que demais! Comecei em 2025, dois anos depois e só posso agradecer pela oportunidade de ter um material como este de graça! Deu abençoe vocês!
Bom dia professor, não entendi bem esse comentário com três aspas, isso é para fazer um texto e incluir o comentário no me print da tela?
Ótima iniciativa Odemir! Séries temporais é um dos temas que me interessam bastante.
👊
Bah muito bem explicado
Excelente! Parabéns Odemir por sua didática simples e obrigado por compartilhar conhecimento!
Dificuldade para baixar e começar a manipular não sei como faco
Parabens. Gostei muito. Você dá aulas particulares?
Muito bom o treinamento. Bem prático e fácil de ir fazendo um pouco todos os dias!
Excelência esse treinamento. Didática sem igual. Parabéns Odemir e obrigado por seu nobre trabalho de divulgar conhecimento!
esse canal é mt top
bota muito curso caro no chinelo, muito obrigado!
Aulão!
Parabéns pelo conteúdo, pratico e objetivo!! Sigo para as próximas playlists!
Gostaria de pedir o link para baixar o material ou a base de dados
Muito chique! Quanto aprendizado. Você é demais! Obrigado Odemir por compartilhar conhecimentos!
Muito boa a série! Iniciei minha transição alguns meses atrás e mesmo tendo uma boa base, principalmente na área de negócios, confesso que por vezes me vi um pouco perdido sobre quais passos seguir, o que priorizar, etc. O seu guia está sendo muito útil e estou aguardando o próximo vídeo. abs
Documentário top! essa trilha sonora tântrica deixou mais tesão ainda.
Seus vídeos são muito didáticos. Você é muito bom!
Adorei as aulas, finalmente consegui entender a aplicação e funcionamento da regressão logística. Muito obrigada!!!
01:54 Eu desisti!! "Várias Parte" ? Estuda pra caramba e não teve tempo de aprender português básico? Me desculpe mas não passa credibilidade...
Agradeço pela sua observação, vamos nos atentar nos próximo vídeos. Porém discordo da credibilidade, Odemir é dos maiores profissionais de ciência do dados do País, depois analisa o Linkedin dele. www.linkedin.com/in/odemir-depieri-jr/ Sucesso!
A melhor explicação de regressão linear que eu ja vi até hoje, muito obrigado!
onde posso ter acesso aos artigos que tu publicou?
Odemir publica no Linkedin, www.linkedin.com/posts/odemir-depieri-jr_llm-pequeno-porte-by-odemir-depieri-jr-activity-7214228893740724224-ycpx? www.linkedin.com/posts/odemir-depieri-jr_paper-compara%C3%A7%C3%A3o-de-modelos-by-odemir-activity-7213287299785060352-fNYg?
assistida
assistida
Aula assistida !
gugudada
Aula assistida
eu quero muito trabalhar na area de analise de dados, para isso preciso aprender python. estou animada para começar na area de TI, estou no 2 semestre da faculdade de sistemas.
Como está indo na preparação?
Aprecio a análise detalhada! Só uma pergunta fora do tópico: Minha carteira OKX contém USDT e eu tenho a frase-semente. (alarm fetch churn bridge exercise tape speak race clerk couch crater letter). Como devo proceder para transferi-los para Binance?
Dados = sql_curso Valeu = aula_data_viking() Valeu.curso_sql_python(*dados)
Boa noite! Acabei de postar um comentário, em relação às suas aulas. No "PS" eu estava lhe fazendo uma pergunta , mas acabei dando enter e ela saiu incompleta. Resumindo, a pergunta seria se você já teria disponibilizado algum material sobre SQL. No aguardo de um retorno, por gentileza, agradeco! Regina (drica66)
Dom de ensinar!
Só tenho que agradecer por deixar este material gratuito, vcs fazem parte do meu futuro e outras pessoas também .Parabéns por este projeto sensacional!
Começando este curso hoje , no final estarei dando o veredito , no entanto , esse conteúdo é grátis , o que torna esse canal ainda mais importante para educação brasileira , parabéns adm !
Valeu pelo curso, que você continue trazendo mais conteúdo ,pois pretendo assistir todas as playlist e compartilhar o canal com meus amigos .Abraços...
Nunca aprendi tanto quanto estou agora; muito obrigado por isso!
Show:DeBola(!)
muito bom esse colab. dá pra estudar em qualquer lugar sem instalar nada.
Esse curso ta muito bom, parabéns
df.mad() não está funcionando no colab
Faz com 2 variáveis independentes.
O cara explicou legal o paranauê!! SHOW DE BOLA, PROFESSOR!! 👋👋👋👋 Aula mestre demais.
muito bom, minha prof laura de banco de dados me recomendou este vídeo.
por que passar 'j' pra complex?
Como o python sabe diferenciar uma tupla de uma variável convencional? Já que ambas são feitas entre parênteses
eu acho que não diferencia, porque fui fazer o teste aqui e o que ele afirma é que tuplas são imutaveis, mas nos 3 teste que fiz eu consegui mudar as minhas, por isso acho que o python automaticamente considerou meu parentese como variavel convencional.
Aula muito boa, só o audio q ficou um pouquinho ruim, mas deu pra entender sim. obrigada pela generosidade