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Modelagem de Séries Temporais e Real-Time Analytics com Apache Spark e Databricks

A importância de desenvolver habilidades em análise e modelagem de séries temporais nunca foi tão crítica. Em um mundo cada vez mais orientado a dados, a capacidade de interpretar e prever tendências, padrões e anomalias em dados temporais pode ser o diferencial entre o sucesso e o fracasso em inúmeros setores, desde finanças até energia, comércio eletrônico e agronegócio. Com isso, a capacidade de extrair insights acionáveis dos dados e criar modelos preditivos robustos é uma habilidade inestimável para qualquer Cientista de Dados. E fazer isso em tempo real é um desafio adicional. Aceita o desafio? Então veja abaixo o que preparamos para você!

Formato

Curso Online

Data de Início

Imediato

Carga Horária

96 h/a

Prazo de Acesso

24 meses

Investimento

O pagamento pode ser feito à vista ou em até 12x sem juros no cartão de crédito.

Pré-Requisitos

Recomendamos ter concluído o Curso Gratuito de Python aqui na DSA.


Descrição do Curso

Neste curso você vai mergulhar no universo da análise de dados, explorando técnicas de modelagem de séries temporais e analytics em tempo real. Este curso foi desenhado para equipar os alunos com habilidades práticas e teóricas, permitindo-lhes aplicar Apache Spark e Databricks em uma variedade de contextos de negócios.

Desde a previsão de usuários ativos em websites até a otimização de cadeias de suprimentos e a análise de movimentações no mercado de ações, o curso cobre um amplo espectro de aplicações práticas. Os alunos aprenderão a manipular grandes volumes de dados, implementar modelos preditivos e realizar análises complexas com eficiência e precisão.

Através de uma abordagem hands-on, o curso guia os alunos através de projetos reais, como a análise e visualização de dados de vendas, previsão da demanda de energia elétrica em indústrias e monitoramento de tráfego de sites de e-commerce em tempo real.


Os alunos também serão desafiados a desenvolver soluções inovadoras para a detecção de anomalias em dados de sensores IoT e para modelar o crescimento de culturas agrícolas sob diferentes condições ambientais.

O projeto final envolve a criação de uma API para um web app de sistema de recomendação em tempo real, consolidando o aprendizado e demonstrando a aplicabilidade direta das habilidades adquiridas no curso.

Este curso é uma oportunidade única para aqueles que desejam avançar suas carreiras, dominando ferramentas de ponta em análise de dados e modelagem preditiva.



Este curso une teoria e prática na medida certa com atividades práticas que levam você para o dia a dia do Cientista de Dados.

Confira o Logbook das principais atividades práticas do curso:

  • Projeto 1 - Modelagem de Séries Temporais Para Prever Usuários Ativos em Um Web Site ao Longo do Tempo
  • Projeto 2 - Análise e Visualização de Dados de Vendas ao Longo do Tempo com PySpark
  • Projeto 3 - Otimização de Cadeias de Suprimentos com Modelagem de Séries Temporais
  • Projeto 4 - Análise Estatística e Previsão de Movimentações no Mercado de Ações
  • Projeto 5 - Previsão da Demanda Mensal de Energia Elétrica em Indústria de Alimentos
  • Projeto 6 - Modelagem Preditiva de Séries Temporais Irregulares
  • Projeto 7 - Monitoramento e Análise do Tráfego de Um Web Site de E-Commerce em Tempo Real
  • Projeto 8 - Detecção de Anomalias em Dados de Sensores IoT em Tempo Real
  • Projeto 9 - Modelagem do Crescimento de Agriculturas em Diferentes Condições Usando LLMs
  • Projeto Final - API Para Web App de Sistema de Recomendação em Tempo Real


Cada projeto foi selecionado para representar desafios reais do mundo dos negócios, garantindo que, ao concluir este curso, os alunos estejam preparados para fazer a diferença em suas respectivas áreas de atuação.

Pronto(a) para começar sua jornada como Cientista de Dados?