Modelagem de Séries Temporais e Real-Time Analytics com Apache Spark e Databricks
Este curso une duas competências essenciais para empresas orientadas a dados: prever o futuro com modelagem de séries temporais e agir no presente com Real-Time Analytics, usando Apache Spark e Databricks. Ao longo de 10 projetos práticos, você aplica essas técnicas em cenários como previsão do mercado de ações, otimização de cadeias de suprimentos, previsão de demanda de energia elétrica, Machine Learning em tempo real para e-commerce, detecção de anomalias em sensores IoT e modelagem do crescimento de culturas agrícolas com PySpark e LLM. O projeto final consolida a jornada com o deploy de um modelo PySpark e a criação de uma API para um sistema de recomendação em tempo real.
Online
Imediato
96 h/a
Prazo de Acesso
24 meses
12x no cartão
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.
Logbook das Principais Atividades Práticas
- 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 com Python e PySpark
- Projeto 7 - Machine Learning em Tempo Real Para Previsão de Tráfego de Um Web Site de E-Commerce
- Projeto 8 - IA Para Detecção de Anomalias em Dados de Sensores IoT em Tempo Real
- Projeto 9 - Modelagem do Crescimento de Agriculturas em Diferentes Condições Usando PySpark e LLM
- Projeto 10 - Deploy de Modelo PySpark e API Para Web App de Sistema de Recomendação em Tempo Real
Ementa do Curso
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