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Análisis de Series de Tiempo en R
Intro
0.0 Bienvenida al curso (6:40)
Módulo 1
1.1 Intro Modulo 1 (8:54)
1.2 Propiedades de las series de Tiempo (12:22)
1.3 Carga y Visualizacion de Series de Tiempo (20:11)
1.4 Estadísticas y Exportación de Series de Tiempo (27:52)
Quiz 1
Módulo 2
2.1 Intro Modulo 2 (8:33)
2.2 Carga de Datos (3:46)
2.3 Visualización de Datos y Estándar de Fechas (8:49)
2.4 Imputación de Datos (22:23)
2.5 Manejo de Outliers (12:29)
2.6 Transformaciones de series de tiempo (13:53)
2.7 Resampling de Series (11:01)
2.8 Smoothing (9:49)
Quiz 2
Módulo 3
3.1 Intro Modulo 3 (16:14)
3.2 Visualización de Datos (7:48)
3.3 Descomposición de Series (10:01)
3.4 Autocorrelación y Autocorrelación Parcial (5:19)
3.5 Complementos de Estudio de Series (4:33)
Quiz 3
Módulo 4
4.1 Intro Modulo 4 (8:47)
4.2 ARIMA y SARIMA (11:07)
4.3 ARIMAX y SARIMAX (7:20)
4.4 Comparación y animacion de Modelos (5:05)
Quiz 4
Módulo 5
5.1 Intro a Modulo 5 (10:24)
5.2 Modelo GARCH para volatilidad (7:46)
5.3 Modelo LGBMR para Comportamiento (10:07)
5.4 Modelo Prophet para Modelado por Componente (5:14)
Quiz 5
Módulo 6
6.1 Intro a Modulo 6 (9:45)
6.2 Metricas y Rolling Origin en Validación Cruzada (14:44)
6.3 Rolling Origin y Backtesting (14:25)
6.4 Animaciones en R (7:17)
Quiz 6
Módulo 7
7.1 Intro Proyecto Final (2:55)
7.2 Creación de Proyecto Shiny (4:37)
7.3 Creación de la App (10:26)
7.4 Mejorando Funciones de la App (11:43)
7.5 Forecasting en nuestra App (15:08)
Cierre del curso
8.1 Cierre del curso (1:37)
5.3 Modelo LGBMR para Comportamiento
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