Ementa
Análise de Séries Temporais. Conceitos fundamentais e componentes estruturais das séries temporais. Técnicas de pré-processamento e representação de dados temporais. Avaliação em tarefas temporais. Métodos estatísticos e computacionais para análise de séries temporais. Detecção de eventos, incluindo anomalias, pontos de mudança, desvio de conceito e padrões recorrentes. Análise de séries temporais em fluxo e em tempo real. Implementação prática de métodos e avaliação de desempenho em dados reais.
Objetivos
Fundamentar os conhecimentos indispensáveis à análise e modelagem de dados temporais, com foco na identificação de padrões, eventos relevantes e comportamentos dinâmicos ao longo do tempo. Para isso, é realizado um estudo sistemático dos conceitos fundamentais de séries temporais, das técnicas de pré-processamento e representação, bem como dos métodos estatísticos e computacionais voltados à detecção de anomalias, pontos de mudança, desvio de conceito e predição. O curso busca proporcionar um sólido embasamento teórico aliado à prática computacional, capacitando o aluno a selecionar, aplicar, avaliar e interpretar métodos de análise de séries temporais em diferentes contextos, incluindo cenários offline e online, e a desenvolver soluções computacionais aplicadas a dados temporais reais.
Slides e Materiais Adicionais
https://github.com/eogasawara/series-temporais/wiki
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