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Temario del curso
Introducción al Análisis de Series Temporales
- Visión general de los datos de series temporales
- Componentes de las series temporales: tendencia, estacionalidad, ruido
- Configuración de Google Colab para el análisis de series temporales
Exploratorio Data Analysis para Series Temporales
- Visualización de datos de series temporales
- Descomposición de componentes de las series temporales
- Detección de estacionalidad y tendencias
Modelos ARIMA para Series Temporales Forecasting
- Comprensión de los modelos ARIMA (Autoregresivo Integrado Media Móvil)
- Selección de parámetros para los modelos ARIMA
- Implementación de modelos ARIMA en Python
Introducción a Prophet para Series Temporales Forecasting
- Visión general del uso de Prophet para la predicción de series temporales
- Implementación de modelos Prophet en Google Colab
- Manejo de festividades y eventos especiales en la predicción
Técnicas Avanzadas Forecasting
- Manejo de datos faltantes en series temporales
- Predicciones de series temporales multivariadas
- Personalización de pronósticos con regresores externos
Evaluación y Afinamiento de los Modelos de Pronóstico
- Métricas de rendimiento para la predicción de series temporales
- Afinamiento de modelos ARIMA y Prophet
- Validación cruzada y prueba retroactiva
Aplicaciones Reales del Análisis de Series Temporales
- Estudios de casos de predicción de series temporales
- Ejercicios prácticos con conjuntos de datos reales
- Próximos pasos para el análisis de series temporales en Python
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos intermedios de programación en Python
- Familiaridad con estadísticas básicas y técnicas de análisis de datos
audiencia
- Analistas de datos
- Científicos de datos
- Profesionales que trabajan con series temporales de datos
21 Horas
Testimonios (2)
Haciendo Ejercicio
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Los ejemplos prácticos nos permitieron tener una idea real de cómo funciona el programa. Buenas explicaciones e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática
