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Programa del Curso
Modelos ARIMA para Series de Tiempo Forecasting
Técnicas Avanzadas Forecasting
Evaluación y Ajuste de Modelos de Pronóstico
Exploratorio Data Analysis para Series de Tiempo
Introducción a Prophet para Series de Tiempo Forecasting
Introducción al Análisis de Series de Tiempo
Aplicaciones Reales del Análisis de Series de Tiempo
Resumen y Próximos Pasos
- Estudios de casos en pronóstico de series de tiempo
- Ejercicios prácticos con conjuntos de datos reales
- Próximos pasos para el análisis de series de tiempo en Python
- Manejo de datos faltantes en series de tiempo
- Pronóstico de series de tiempo multivariante
- Personalización de pronósticos con regresores externos
- Visión general del Prophet para el pronóstico de series de tiempo
- Implementación de modelos Prophet en Google Colab
- Manejo de vacaciones y eventos especiales en el pronóstico
- Visión general de datos de series de tiempo
- Componentes de las series de tiempo: tendencia, estacionalidad, ruido
- Configuración de Google Colab para el análisis de series de tiempo
- Métricas de rendimiento para pronóstico de series de tiempo
- Ajuste fino de modelos ARIMA y Prophet
- Validación cruzada y retrotesting
- Comprendiendo ARIMA (Media Móvil Autorregresiva Integrada)
- Elección de parámetros para modelos ARIMA
- Implementación de modelos ARIMA en Python
- Visualización de datos de series de tiempo
- Descomposición de componentes de series de tiempo
- Detección de estacionalidad y tendencias
Requerimientos
Público Objetivo
- Analistas de datos
- Científicos de datos
- Profesionales que trabajan con series temporales de datos
- Conocimientos intermedios de Python programación
- Familiaridad con estadísticas básicas y técnicas de análisis de datos
21 Horas
Testimonios (5)
Ejemplos prácticos nos permitieron obtener una sensación real de cómo funciona el programa. Explicaciones claras e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática
Todos los temas que cubrió, incluyendo ejemplos. También explicó cómo son útiles en nuestro trabajo diario.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Aplicación real de Spotfire y todas sus funciones básicas.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
Curso - Introduction to Spotfire
Traducción Automática
Lo que más me gustó del entrenamiento fue la organización y la ubicación
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Curso - ArcGIS for Spatial Analysis
Traducción Automática
La voluntad por parte del locutor a explicar y que uno entendiera todo.
