Este curso:

Está diseñado para proporcionar un conocimiento integral sobre el análisis de datos secuenciales.

A través de métodos estadísticos y modelos avanzados, aprenderás a identificar patrones, detectar tendencias y predecir valores futuros con precisión.

Desde la exploración de datos hasta la implementación de modelos como ARIMA, SARIMA y técnicas de Machine Learning, este curso cubre el ciclo completo del análisis de series temporales.

Serás capaz de limpiar y transformar datos, aplicar modelos clásicos y avanzados, y evaluar su desempeño utilizando métricas clave.

Además, podrás explorar automatización de procesos analíticos con herramientas de Python como Pandas, Statsmodels y Scikit-learn, facilitando el procesamiento y análisis de datos a gran escala.

En resumen aprenderás:

  1. Fundamentos de series de tiempo y sus aplicaciones en distintos sectores.
  2. Métodos de preprocesamiento para mejorar la calidad de los datos.
  3. Técnicas de visualización y análisis exploratorio.
  4. Modelos clásicos como ARIMA y SARIMA para predicción.
  5. Uso de modelos avanzados como GARCH y Machine Learning para predicción de series temporales.
  6. Evaluación y validación de modelos con métricas de error y técnicas de backtesting.
  7. Desarrollo de proyectos prácticos aplicados a escenarios del mundo real.

Algunos beneficios que obtendrás al finalizar el curso:

Aprendizaje práctico con datasets reales

Implementación de modelos predictivos en Python

Aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos

Programa del Curso Análisis de Series de Tiempo con Python

  Bienvenida al curso
Disponible en días
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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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Tu instructor: David Soler

Un 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.

¡Te espero en el curso!

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Preguntas frecuentes:


¿Cuándo inicia y finaliza el curso?

¡El curso inicia ahora y nunca finaliza! Este es un curso en línea completamente a tu propio ritmo - tú decides cuando iniciar y cuando terminar.


¿Por cuánto tiempo tengo acceso al curso?

¿Cómo te suena "acceso de por vida"? Después de suscribirse, tendrás acceso ilimitado a este curso por todo el tiempo que gustes - a través de cualquier dispositivo en todos los dispositivos que tengas.


¿Qué sucede si no estoy satisfecho con el curso?

¡No queremos que estés insatisfecho! Si estás insatisfecho con tu compra (para los cursos de pago), solo debes contactarnos en los primeros 14 días y te daremos una devolución total de tu dinero.


¿Cuáles son los requisitos para tomar este curso?

  1. Conocimientos intermedios de estadística y Python (recomendado).
  2. Instalación de herramientas como Pandas, Statsmodels y Scikit-learn.


¿Cómo apruebo el curso y obtengo mi certificado?

Para aprobar el curso y obtener el certificado correspondiente debes completar el 100% de los vídeos y enviar todas las prácticas realizadas durante el curso vía correo electrónico, para revisar y validar que se hayan completado correctamente.

Este certificado validará tu conocimiento en análisis y modelado de series de tiempo, permitiéndote aplicar estas habilidades en análisis financiero, demanda de productos, climatología, entre otros.