In this course you learn to build, refine, extrapolate, and, in some cases, interpret models designed for a single, sequential series. There are three modeling approaches presented. The traditional, Box-Jenkins approach for modeling time series is covered in the first part of the course. This presentation moves students from models for stationary data, or ARMA, to models for trend and seasonality, ARIMA, and concludes with information about specifying transfer function components in an ARIMAX, or time series regression, model. A Bayesian approach to modeling time series is considered next. The basic Bayesian framework is extended to accommodate autoregressive variation in the data as well as dynamic input variable effects. Machine learning algorithms for time series is the third approach. Gradient boosting and recurrent neural network algorithms are particularly well suited for accommodating nonlinear relationships in the data. Examples are provided to build intuition on the effective use of these algorithms.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Analyzing Time Series and Sequential Data
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Informações sobre o curso
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Programa - O que você aprenderá com este curso
12 minutos para concluir
Specialization Overview (Review)
12 minutos para concluir
1 vídeo (Total 2 mín.), 1 leitura
23 minutos para concluir
Course Overview
23 minutos para concluir
1 vídeo (Total 3 mín.), 2 leituras, 1 teste
1 hora para concluir
Introduction to Time Series
1 hora para concluir
11 vídeos (Total 34 mín.)
2 horas para concluir
ARIMAX Models
2 horas para concluir
26 vídeos (Total 104 mín.)
Sobre Programa de cursos integrados Analyzing Time Series and Sequential Data

Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
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