series-temporais

códigos e arquivos do livro Análise de Séries Temporais em R: um curso introdutório.

Eu vou dominar as mais importantes técnicas de Data Science com Python e R para me tornar o profissional mais cobiçado da atualidade.

⏳ Este espaço foi criado com o propósito de compartilhar meu aprendizado na área de análise de séries temporais. Aqui você encontrará os notebooks que desenvolvi durante minha jornada para compreender melhor o assunto.

Projeto do curso Criando modelos com Python e Machine Learning para prever a evolução do COVID-19 no Brasil

O projeto analisa dados do Ibovespa e aplica técnicas de ML para prever valores de fechamento do índice. Explora padrões e tendências em dados financeiros, desenvolvendo modelos preditivos. A análise detalhada visa fornecer insights sobre o comportamento do mercado e criar ferramentas para previsões mais precisas do desempenho futuro do Ibovespa.

Algoritmo para previsão de séries temporais usando as bibliotecas Prophet e NeuralProphet em Python.

TP Série temporelle

Parte de análise macroeconômica do Case de Businnes desenvolvido pela FEA.dev

Dashboard e motores de governanca preditiva para manutencao predial publica, com IA, series temporais, ODS e GitHub Pages.

Trabalho para a disciplina Séries Temporais Aplicadas a Finanças.

Machine learning model for a forecast of taxi orders in the next hour

Buscar séries temporais no sistema SGS do Banco Central do Brasil

Previsão da cotação do dólar até o fim de 2024.

Este projeto analisa a relação entre produção agrícola das principais culturas brasileiras (soja, milho e arroz) e o desmatamento em municípios do país. A análise integra dados oficiais do IBGE e INPE para identificar padrões espaciais e temporais, classificar municípios por risco ambiental e desenvolver modelos preditivos.

O projeto analisa dados do Ibovespa e aplica técnicas de ML para prever valores de fechamento do índice. Explora padrões e tendências em dados financeiros, desenvolvendo modelos preditivos. A análise detalhada visa fornecer insights sobre o comportamento do mercado e criar ferramentas para previsões mais precisas do desempenho futuro do Ibovespa.

Este repositório apresenta um projeto de forecasting (previsão) aplicado aos preços médios de combustíveis no Brasil, com base nos dados disponibilizados pela Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP).

Scripts do curso "Formação cientista de dados com Python e R".

Análise SARIMA da série de CO₂ atmosférico de Mauna Loa (1959–1997): identificação, ajuste, diagnóstico de resíduos e previsão para 1998–1999.

Neste projeto, é realizada a previsão de demanda dos produtos da indústria Adventure Works (AW). 🚵‍♀️