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Webinar promovido pela SBA com apoio do CT de Identificação de Sistemas e Ciência de Dados Palestrante: Prof. Leandro dos Santos Coelho (PUC-PR e UFPR) Resumo: A série temporal é uma sequência de valores numéricos ordenados cronologicamente e cuja ordem em que foram realizadas as observações deve ser considerada. Em termos de aplicações, abordagens usando séries temporais podem ser encontradas em ferramentas eficientes de previsão que auxiliam no planejamento e tomada de decisões em várias áreas. A análise da série temporal visa entender a estrutura que gerou a série. A série temporal pode possuir componentes tais como nível, tendência, sazonalidade e ciclo. Além disso, as propriedades de estacionariedade, linearidade e ruídos são relevantes na identificação de padrões de comportamento das séries temporais. Por outro lado, a previsão da série temporal procura construir um modelo matemático a partir do qual seja possível obter valores futuros da série. Na literatura tem sido propostas abordagens eficientes de previsão quantitativa de séries temporais baseadas em métodos/modelos estatísticos e de inteligência artificial. O objetivo deste webinar é apresentar os fundamentos de análise e previsão de séries temporais abrangendo tópicos de estatística e inteligência artificial baseados em processamento de sinais, inteligência computacional e aprendizado de máquina.