Programa 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

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (5)

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