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Data Science: Introducción al análisis de series temporales
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Discusiones sobre este curso
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 actualización
9/28/2022
¿Ya eres alumno?
8h
p/ conclusión
43
Actividades
130
Minutos de video
112
Alumnos en este curso
9
Nota del curso
Certificado de participación
Instructores
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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