Análisis de Series de Tiempo con Python

Aprende a modelar una secuencia de datos ordenados cronológicamente, identifica los patrones y predice el futuro.

Una serie de tiempo es un modo estructurado de representar datos. Por lo que visualmente, es una curva que evoluciona a lo largo del tiempo. En general, se pueden representar cualquier tipo de datos cronológicamente almacenados.

El objetivo central de trabajar con series de tiempo en cualquier sector es identificar los patrones de los datos, lo que se busca es entender el acontecimiento a medida que avanza el tiempo para predecir y pronosticar el futuro. Es importante mencionar que los análisis de series de tiempo suelen seguir algunas características especiales, entre ellas que suelen tener una tendencia, estar auto-correlacionadas y son dependientes del tiempo.

En este curso aprenderás a manipular, desplazar, descomponer y visualizar las series de tiempo para obtener resultados utilizando técnicas tales como Medias Móviles, ARIMA, entre otros.

Suscríbete al curso y construye un modelo paso a paso, que te permita predecir la variable en estudio. Además, aprenderás a realizar visualizaciones dinámicas para presentar en reportes formales.


Tu Instructor


David Soler
David Soler

Hola, mi nombre es David Soler

Científico de datos apasionado por descubrir tendencias e insights en datos. Tengo experiencia en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y profundo, orientados a la resolución de problemas en visión por computadora, inteligencia artificial y predicción de valores.

Mi objetivo es transformar datos complejos en soluciones efectivas y accionables.

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Plan de Estudios


  Bienvenida al curso
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  Introducción a las Series de Tiempo
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  Preprocesamiento y Limpieza de Datos
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  Exploración y Análisis de Series de Tiempo
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  Métodos Clásicos de Series de Tiempo
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  Modelos Avanzados de Series de Tiempo
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  Evaluación y Validación de Modelos
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  Proyecto Integrador Final
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Preguntas Frecuentes (FAQ)


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