A disciplina aborda os principais conceitos e técnicas para a análise de séries temporais, combinando fundamentos teóricos com métodos avançados voltados à extração de padrões, predição, detecção de eventos e desvio de conceito. São explorados os componentes das séries temporais, técnicas de pré-processamento, métodos estatísticos e baseados em aprendizado de máquina. Inclui ainda a análise em fluxo (online), a avaliação de desempenho dos métodos utilizados e a implementação prática com ferramentas computacionais. A disciplina enfatiza tanto o embasamento conceitual quanto o desenvolvimento de soluções computacionais aplicadas a dados reais.
Slides
1 – Introdução à detecção de eventos
Harbinger
Harbinger é uma estrutura (framework) para detecção de eventos em séries temporais. Ela oferece um ambiente integrado para detecção de anomalias, pontos de mudança e descoberta de motivos em séries temporais. Disponibiliza uma ampla variedade de métodos de detecção de eventos, além de funções para visualização e avaliação das detecções realizadas.
https://cefet-rj-dal.github.io/harbinger/