Qualificação universitária
Porquê estudar no TECH?
Aplique os fundamentos da modelagem de séries temporais e da metodologia de previsão e se destaque profissionalmente em um campo que está em alta demanda em nível empresarial”
A TECH é a maior escola de negócios 100% online do mundo. Trata-se de uma Escola de Negócios de elite, com o mais alto nível acadêmico. Um centro internacional de alto desempenho e de capacitação intensiva das habilidades de gestão.
A TECH é uma universidade na vanguarda da tecnologia, que coloca todos os seus recursos à disposição do aluno para ajudá-lo a alcançar o sucesso empresarial”
Na TECH Universidade Tecnologica
”Caso de Sucesso Microsoft Europa” por incorporar aos cursos um inovador sistema interativo de multivídeo.
O critério de admissão da TECH não é econômico. Você não precisa fazer um grande investimento para estudar nesta universidade. No entanto, para concluir os cursos da TECH, os limites de inteligência e capacidade do aluno serão testados. O padrão acadêmico desta instituição é muito alto...
95% dos alunos da TECH finalizam seus estudos com sucesso.
+100.000 gestores capacitados a cada ano, +200 nacionalidades diferentes
+500 Acordos de colaboração com as melhores empresas
Este programa é uma proposta única para revelar o talento do aluno no mundo dos negócios. Uma oportunidade para demonstrar suas inquietudes e sua visão de negócio.
Ao concluir este programa, a TECH ajuda o aluno a mostrar ao mundo o seu talento.
Ao estudar na TECH, o aluno irá desfrutar de uma experiência única. Estudará em um contexto multicultural. Em um curso com visão global, através do qual poderá aprender sobre a forma de trabalhar em diferentes partes do mundo, reunindo as informações mais atuais que melhor se adaptam à sua ideia de negócio.
A TECH conta com alunos de mais de 200 nacionalidades.
Em sala de aula, a equipe de professores da TECH explica o que os levou ao sucesso em suas empresas, trabalhando a partir de um contexto real, animado e dinâmico. Professores que se envolvem ao máximo para oferecer uma capacitação de qualidade, permitindo que o aluno cresça profissionalmente e se destaque no mundo dos negócios.
Professores de 20 nacionalidades diferentes.
A TECH prima pela excelência e, para isso, conta com uma série de características que a tornam uma universidade única:
A TECH explora o lado crítico do aluno, sua capacidade de questionar as coisas, suas habilidades interpessoais e de resolução de problemas.
A TECH coloca à disposição do aluno a melhor metodologia de aprendizagem online. A universidade combina o método Relearning (a metodologia de aprendizagem de pós-graduação mais bem avaliada internacionalmente) com o Estudo de Caso. Tradição e vanguarda em um equilíbrio desafiador, com o itinerário acadêmico mais rigoroso.
Na TECH você terá acesso aos estudos de casos mais rigorosos e atuais do mundo acadêmico”
Estrutura e conteúdo
O Curso de Curso de Séries Temporais e Forecast para Análise de Dados é a oportunidade ideal para aprender sobre modelos que permitem a análise de fenômenos estocásticos. Graças à aliança com um excelente grupo de especialistas, a TECH elaborou um programa que atende a todos os requisitos e demandas de um setor em expansão. Dessa forma, o aluno poderá entender melhor os modelos mais usados para prever o comportamento de uma série temporal, melhorando o desempenho econômico de sua empresa.
Você levará sua empresa ao sucesso graças às técnicas de análise de dados que adquirirá no desenvolvimento deste Curso”
Plano de estudos
Nesta nova era, é essencial ter profissionais capazes de explorar e extrair conhecimentos que agreguem valor e fundamentem as decisões que tomam em qualquer área profissional. Nesse sentido, a análise de fenômenos estocásticos tornou-se o principal objetivo dos modelos de séries temporais. Neste Curso, será dada ênfase especial aos modelos que representam a maior versatilidade e adaptação para a análise desses sistemas.
Assim, durante o desenvolvimento desse programa, os fundamentos teóricos da análise espectral de séries temporais univariadas podem ser estudados em profundidade, bem como os aspectos fundamentais relacionados à inferência com base no eriodograma e sua interpretação.
Todo o conhecimento contido neste programa é respaldado pela experiência de uma excelente equipe de professores que, de forma dinâmica e prática, apresentará vários exemplos aplicáveis ao trabalho diário do aluno.
Por esses motivos, este Curso é perfeito para os profissionais que desejam agregar valor às suas empresas, com base na análise profunda, detalhada e precisa dos dados.
Este Curso se desenvolve ao longo de 6 semanas e é composto de 1 módulo:
Módulo 1. Séries Temporais e Forecast para Análise de Dados
Onde, quando e como é ensinado?
A TECH oferece a possibilidade de desenvolver este Curso de Curso de Séries Temporais e Forecast para Análise de Dados totalmente online. Durante as 6 Semanas de capacitação você poderá acessar todo o conteúdo deste programa a qualquer momento, o que lhe permitirá administrar o seu tempo de estudo
Módulo 1. Séries Temporais e Forecast para Análise de Dados
1.1. Séries temporais
1.1.1. Objetivos
1.1.2. Aplicabilidade
1.2. Componentes de uma série temporal
1.2.1. Componente de tendência - Sazonal
1.2.2. Ciclo
1.2.3. Resíduos
1.3. Tipos de séries temporais
1.3.1. Séries temporais estacionárias
1.3.2. Séries não estacionárias
1.3.3. Transformação Box-Cox
1.4. Métodos básicos de forecast
1.4.1. Mídia
1.4.2. Naïve
1.4.3. Naïve sazonal
1.4.4. Comparação de métodos
1.5. Análise de resíduos
1.5.1. Autocorrelação
1.5.2. ACF de resíduos
1.5.3. Teste de correlação
1.6. Modelos preditivos de séries cronológicas
1.6.1. ARIMA
1.6.2. RMA
1.6.3. Suavização exponencial
1.7. Medidas de precisão da previsão
1.7.1. MAE
1.7.2. MSE
1.7.3. RMSE
1.7.4. MAPE
1.8. Etapas Forecasting
1.8.1. Identificação do modelo
1.8.2. Estimativa
1.8.3. Verificação-Previsão
1.9. Manipulação e Análise de Séries Temporais com R
1.9.1. Preparação dos dados
1.9.2. Identificação de padrões
1.9.3. Análise do modelo
1.9.4. Previsão
1.10. Análise gráfica combinada com R
1.10.1. Aplicação da análise gráfica combinada com R
Se sua empresa precisa de uma mudança, aqui está a resposta: consolide sua carreira em análise de séries temporais e agregue valor às suas decisões de negócios”
Curso de Séries Temporais e Forecast para Análise de Dados.
As séries temporais são uma ferramenta para análise de dados utilizada para estudar a evolução de um conjunto de dados ao longo do tempo. Isso envolve o estudo da regularidade e das tendências dos dados, bem como a projeção para o futuro.
O objetivo das séries temporais é identificar padrões e tendências, como o aumento ou a diminuição das vendas ou da produção de uma empresa ao longo dos anos. Esses padrões podem ser analisados por meio de técnicas estatísticas e modelos matemáticos, com o objetivo de fazer previsões sobre as tendências futuras.
Um dos modelos mais utilizados para o análise de séries temporais é o modelo ARIMA (Média Móvel Integrada Autorregressiva). Esse modelo utiliza informações históricas para prever os valores futuros de uma série temporal. O modelo ARIMA pode ser utilizado para analisar diferentes tipos de dados, como vendas, produção, preços, estoques, entre outros.
A análise de séries temporais também é fundamental na gestão de negócios, pois permite fazer projeções e previsões importantes para a tomada de decisões estratégicas. Por exemplo, saber em quais meses há maior demanda por um produto ajuda a empresa a planejar sua produção e a gestão de inventário.
A técnica de forecasting ou previsão baseia-se na análise de séries temporais para prever eventos futuros. Por exemplo, pode-se utilizar a análise de séries temporais para prever o crescimento futuro de uma empresa, a evolução do mercado, o comportamento dos clientes, entre outros.
As séries temporais e as previsões são essenciais para a análise de dados nos negócios. Essas técnicas utilizam modelos matemáticos e estatísticos para analisar a evolução temporal dos dados e fazer previsões relevantes para a tomada de decisões nas empresas.
Os alunos aprendem técnicas para prever o comportamento futuro de uma variável, incluindo técnicas como suavização exponencial, modelo de regressão linear e projeção de tendências.