Data Science: análisis y predicción de series temporales

Resumen del curso

• Implementar técnicas de limpieza y procesamiento de datos.
• Explorar variables mediante gráficos y obtener información relevante para el análisis.
• Formular hipótesis estadísticas pertinentes y comprobar su validez mediante métodos adecuados.
• Realizar análisis de series temporales para identificar patrones y tendencias significativas.
• Utilizar la biblioteca Prophet para desarrollar un modelo predictivo.
• Interpretar los resultados de los pronósticos generados por el modelo.
• Evaluar el rendimiento del modelo mediante métricas adecuadas.
• Implementar técnicas para gestionar valores atípicos que puedan afectar la calidad de los pronósticos.
• Analizar interactivamente los pronósticos generados, lo que permite una comprensión más profunda y dinámica de los resultados.

Público Objetivo

Personas interesadas en el análisis de datos y el desarrollo de modelos predictivos para comprender y predecir patrones en conjuntos de datos temporales.

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Última actualización

4/28/2026

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