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Data Science: Introducción al análisis de series temporales

Resumen del curso

  • Aprenda las principales técnicas de análisis de Series temporales
  • Entenda en la practica cuales son los principales elementos presentes en las time series
  • Conozca como aplicar la función de autocorrelación en tus datos
  • Apliques la media móvil para normalizar tus datos
  • Desenrolle tus conocimientos en Pandas, Seaborn y Matplotilib

Público Objetivo

Personas con interés en ciencia de datos, interesadas en extraer valor de los datos con el tiempo. Aprenda las principales técnicas de análisis de time series.

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Última atualização

28/09/2022

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Instructores

  • Mauricio actualmente se desempeña como consultor de políticas de crédito y cobranza. Es formado en Negócios Internacionales con énfasis en finanzas, ha desempeñado gran parte de su carrera profesional en empresas del sector financiero o contribuyendo a la creación de productos financieros en empresas de otros sectores. Para el desarrollo de sus actividades y proyectos profesionales se ha basado en gran medida en lenguajes de programación como SQL y Python.

Contenido Detallado

  1. Composición de series temporales

    • Introducción
    • Introducción y composición de series temporales
    • Tendencia de ventas
  2. Tendencia, descomposición y autocorrelación

    • Generación de gráficos
    • Descomposición
    • Comparación de gráficos
    • Autocorrelación
  3. Agrupamiento y Estacionalidad

    • Agrupamiento
    • Estacionalidad
    • Statsmodels
  4. Series estacionarias

    • Qué son las series estacionarias
    • Prueba estacionária
    • Trabajando con series estacionarias (Autocorrelación)
  5. Componente Aleatorio y Médias Móviles

    • Componente Aleatorio
    • Médias móviles
    • Conclusión

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