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.
- Aprenderás a limpiar y transformar datos, aplicar modelos clásicos y avanzados, y evaluar su desempeño utilizando métricas clave, todo potenciado con IA.
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Explorarás la automatización de procesos analíticos con herramientas de R, facilitando el procesamiento y análisis de datos a gran escala como también despliegue potenciado con IA.
Dentro de muchas cosas aprenderás:
- Fundamentos de series de tiempo y sus aplicaciones en distintos sectores.
- Métodos de preprocesamiento para mejorar la calidad de los datos.
- Técnicas de visualización y análisis exploratorio.
- Modelos clásicos para predicción.
- Uso de modelos avanzados para predicción de series temporales.
- Evaluación y validación de modelos con métricas de error y técnicas de backtesting.
- Desarrollo de proyectos prácticos aplicados a escenarios del mundo real.
Algunos beneficios del curso:
- Aprendizaje práctico con datasets reales.
- Implementación de modelos predictivos en R.
- Aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos.
- Certificado de finalización y validación de conocimientos.
Programa del curso Análisis de Series de Tiempo en R
- 2.1 Modelo Autoregresivo (13:01)
- 2.2 Modelo Media Móvil (12:09)
- 2.3 Modelos ARMA y ARIMA (14:27)
- Quiz
- 2.4 Pruebas de Estacionariedad 1 (14:31)
- 2.5 Pruebas de Estacionariedad 2 (13:46)
- 2.6 Modelo de Predicción 1 (11:51)
- 2.7 Evaluar el Contraste de Autocorrelación (13:24)
- 2.8 Graficar la Proyección de un Modelo (6:51)
- 2.9 Ejercicio en R - Probar la Estacionariedad (6:56)
- 2.10 Ejercicio en R - Evaluar y Proyectar el Modelo (12:03)
- 2.11 Modelo ARIMA Automático en R (7:38)
- 2.12 Teoría Modelo Estacional ARIMA (SARIMA) (6:10)
- 2.13 Evaluar Gráficamente la Estacionalidad (SARIMA) (9:11)
- 2.14 Evaluar el Modelo con Estacionalidad - SARIMA (7:15)
- 2.15 Predecir tomando en cuenta la Estacionalidad - SARIMA (7:08)
- 2.16 Modelos de Aislamiento Exponencial Enfoque Clásico - Teoría (6:01)
- 2.17 Modelos de Aislamiento Exponencial Enfoque Clásico - Práctica (Parte 1) (9:18)
- 2.18 Modelos de Aislamiento Exponencial Enfoque Clásico - Práctica (Parte 2) (7:22)
- 2.19 Volatilidad (4:15)
- 2.20 Modelo ARCH (5:36)
- 2.21 Ejercicio ARCH en R - Parte 1 (13:30)
- 2.22 Ejercicio ARCH en R - Parte 2 (11:45)
- 2.23 Ejercicio ARCH en R - Parte 3 (11:53)
- 2.24 Modelo GARCH (11:18)
- 2.25 Ejercicio GARCH en R - Parte 1 (14:37)
- 2.26 Ejercicio GARCH en R - Parte 2 (15:00)
- 2.27 Ejercicio GARCH en R - Parte 3 (13:35)
Tu Instructor: 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.
¡Te espero en el curso!
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Cuándo inicia y finaliza el curso?
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?
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?
- Conocimientos intermedios de estadística y R (recomendado).
- Instalación de herramientas como R y R Studio.
¿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 a través de correo para revisar y validar que se hayan completado correctamente.
Dicho 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.