Análisis de series temporales y pronósticos con Python

Los datos con fecha y hora están en todas partes, desde los precios de las acciones y las tendencias de ventas hasta el tráfico de sitios web y las lecturas de sensores de IoT. Este curso basado en texto lo guiará desde los conceptos fundamentales de los datos de series temporales hasta la construcción de modelos predictivos avanzados.Obtendrá las habilidades prácticas necesarias para limpiar datos históricos, identificar patrones estacionales e implementar modelos de pronóstico robustos utilizando el poderoso ecosistema de ciencia de datos de Python. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de las series temporales, incluidas la tendencia, la estacionalidad, el ruido y la estacionalidad - Manipule y limpie los conjuntos de datos con marca de tiempo usando Pandas y NumPy - Aplique modelos de pronóstico estadístico como ARIMA, SARIMA y Holt-Winters usando Statsmodels - Implemente flujos de trabajo modernos de aprendizaje automático para pronósticos usando Prophet - Explore arquitecturas de aprendizaje profundo para datos secuenciales utilizando Redes Neurales Recurrentes (RNN) - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando técnicas y métricas de validación modernas Comenzará dominando los conceptos básicos de manipulación de datos y análisis exploratorio antes de pasar a modelado estadístico y redes neuronales avanzadas.A través de explicaciones escritas, fragmentos de código claros y ejercicios prácticos, construirá una base sólida en análisis predictivo. Este curso está diseñado para principiantes en el análisis de datos, programadores que buscan especializarse en series de tiempo y aspirantes a científicos de datos.No se requiere experiencia previa con el modelado de series de tiempo, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comience a leer hoy mismo para desbloquear el poder predictivo de sus datos con marca de tiempo.