Séries Temporais e Analises Preditivas com Python (Udemy.com)

Excelente curso de séries temporais com Python, super prático e hands-on. Já fiz vários cursos do mestre Fernando Amaral na plataforma, além de seus cursos serem extremamente aplicáveis ao mundo real, a didática dele é fantástica. Super recomendo não só esse curso, mas todos os demais cursos do mestre Fernando Amaral.

Curso bastante completo com muita aplicação prática e a agregação de conceitos importantes de Estatística e Inteligência Artificial associadas à Linguagem Python!

Consegui aprender muita coisa nova, por isso avalio o curso como bom. Parabéns! Como melhoria, deixo algumas sugestões. Senti que em algumas aulas, onde eu mais esperava aprender, faltou mais detalhes, como por exemplo na aplicação do MLP e LSTM. Não ficou muito claro pq defasar os dados em um lag e usar como se fosse uma regressão dentro do MLP. Tentei muito reproduzir algo realmente aplicável em cenários reais, mas não consegui. E numa aplicação real? Pela teoria, basicamente se eu submeter um dado de hoje eu prevejo (x) o valor de amanha (y), mas isso na prática não funcionou.

O curso é muito bom, mas os códigos poderiam ser explicados com mais detalhes, o professor simplesmente vai escrevendo sem explicar muito bem o que está fazendo. Fora isso é um ótimo curso.

A primeira parte Series temporais foi muito boa. Equilibrio entre teoria e prática; gostei muito. A segunda parte (Inteligencia Artificial, julgo mais fraca que a primeira. Não ficou claro para mim como os parametros dos modelos funcionam (parte teórica) e também há muitos detalhes na parte prática (preparação dos dados) que também não foca muito claro o set final que se deseja obter. Nesse ponto fica muito 'receita de bolo': faça assim, mesmo sem saber o que está fazendo. Assim a nota é uma média de 9 para a primeira parte e 5 para a segunda.

Acho que o curso deveria ter listas de exercícios para consolidar tanto a teoria como também a parte prática. No entanto, tudo que foi apresentado no curso é uma boa base para se começar a testar em outros dados e assim consolidar o conhecimento.

O curso é muito bom, porém deve ser assistido com o auxílio de outros materiais, sejam eles livros ou outros sites. DIgo isso pois muitos detalhes técnicos estatísticos não estão presentes aqui e são de suma importância para a compreensão profunda dos resultados. Pelo valor, vale muito a pena, ainda mais considerando o amplo material de apoio fornecido pelo professor. Um outro problema que percebi é a falta de explicação para alguns códigos principalmente na parte de pré-processamento e preparação de dados. Talvez expandir os notebooks presentes no material com comentários ao longo do código pode ajudar bastante o entendimento.

Ótimo curso, estou gostando. Vou continuar a fazer outros cursos de python na a´rea de ciência de dados. Agradeço a oportunidade de estar aprendendo esta ferramenta.

Eu achei o curso bom, recomendo, é mostra vários aspectos e exemplos. No entanto, achei que vários princípios deixaram de ser explicados de forma mais clara, como por exemplo, a leitura dos gráficos ACF e PACF. Na parte de machine learning e deep learning, os hyperparâmetros não foram explicados, e eu senti falta disso. Para o futuro, seria interessante adicionar explicações mais detalhadas sobre os fundamentos envolvidos. No geral é sim um bom curso, especialmente para se ter um contato inicial com Séries Temporais.

Curso muito bom mesmo. Tive um erro apenas nos últimos 10 minutos do tutorial com relação ao shape do output para a LSTM. Vou verificar com o Fernando o que pode ser esse erro. Acredito que tenha algo haver com a versão do TensorFlow. Recomento o curso!!!