Modelagem de Séries Temporais e Real-Time Analytics com Apache Spark e Databricks
Desvende o futuro modelando o presente com a arte da análise de séries temporais e real-time analytics.
Formato
Online
Data de Início
Imediato
Carga Horária
96 h/a
Prazo de Acesso
24 meses
Parcelado
12x no cartão
Pré-requisitos
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