From 3db3428a0319cda2f705befebfd61057fa0bb25f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: FranciscoFoz <64700794+FranciscoFoz@users.noreply.github.com> Date: Wed, 10 Jul 2024 05:34:56 -0300 Subject: [PATCH 1/2] Add card time-series-forecasting in the data-science guide --- _data/guides/pt_BR/data-science.yaml | 2 ++ 1 file changed, 2 insertions(+) diff --git a/_data/guides/pt_BR/data-science.yaml b/_data/guides/pt_BR/data-science.yaml index 80650421b..602681222 100644 --- a/_data/guides/pt_BR/data-science.yaml +++ b/_data/guides/pt_BR/data-science.yaml @@ -47,6 +47,8 @@ expertise: priority: 7 - natural-language-processing: priority: 7 + - time-series-forecasting: + priority: 7 - mlops: priority: 6 collaboration: From 567399ae4a5b9cf7cf788d90dba2a9ee0c65f582 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: FranciscoFoz <64700794+FranciscoFoz@users.noreply.github.com> Date: Wed, 10 Jul 2024 05:40:05 -0300 Subject: [PATCH 2/2] docs: update downloadable files for data-science --- _data/downloadFiles/PT_BR/data-science.md | 2 ++ 1 file changed, 2 insertions(+) diff --git a/_data/downloadFiles/PT_BR/data-science.md b/_data/downloadFiles/PT_BR/data-science.md index 4e6fca87b..dada6672c 100644 --- a/_data/downloadFiles/PT_BR/data-science.md +++ b/_data/downloadFiles/PT_BR/data-science.md @@ -144,6 +144,8 @@ - Utilizar Regex em PLN - Conhecer o Word2Vec - Combinar vetores de palavras para representar textos e classificá-los +- [ ] **Previsão de Séries temporais**: + - A previsão de séries temporais (Time series Forecasting), também conhecida como previsão temporal, é uma técnica de análise estatística que envolve a previsão de valores futuros ou padrões com base em dados históricos ordenados no tempo. Em uma série temporal, os dados são coletados sequencialmente em intervalos regulares, como horários, diários, mensais ou anuais, e exibem dependências temporais. - [ ] **MLOps**: - O MLOps permite que os modelos de Machine Learning sejam implantados de maneira rápida e confiável, o que é especialmente importante em empresas que lidam com grandes volumes de dados. - Ajuda a garantir a qualidade e confiabilidade dos modelos de Machine Learning em produção, além de facilitar a manutenção e atualização desses modelos.