Análisis de series temporales, pronósticos y aprendizaje automático en Python

Este curso de Python le guiará paso a paso a través del proceso de análisis y pronóstico de datos de series temporales, lo que le permitirá comprender cómo los datos temporales pueden ayudar a tomar decisiones de negocios informadas, predecir las tendencias del mercado y optimizar las operaciones. Avanzará desde la comprensión de los conceptos estadísticos fundamentales hasta la implementación de modelos avanzados de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.Trabajando a través de explicaciones claras, desgloses conceptuales y ejercicios prácticos de código escrito, obtendrá las habilidades necesarias para construir tuberías de pronóstico robustas para aplicaciones del mundo real como ventas, finanzas y planificación de la demanda. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de las series temporales, incluida la estacionalidad, la estacionalidad, la autocorrelación y la descomposición de tendencias. - Aplicar modelos de pronóstico estadístico clásicos como ARIMA, SARIMA y Exponential Smoothing a conjuntos de datos temporales. - Construya tuberías de aprendizaje automático para pronósticos usando Regresión de vectores de soporte, Bosques aleatorios y aumento de gradiente moderno. - Implementar arquitecturas de aprendizaje profundo, incluidas las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes de memoria a corto plazo (LSTM) para la predicción de secuencias complejas. - Utilice bibliotecas de pronóstico modernas como Prophet y API basadas en la nube como AWS Forecast para agilizar los flujos de trabajo de producción. - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando técnicas de validación robustas como la validación de avance y las métricas de series temporales especializadas. El curso comienza con definiciones estadísticas esenciales y técnicas de preparación de datos utilizando el ecosistema de ciencia de datos moderno de Python.Desde allí, explorará el modelado estadístico clásico, la transición a los enfoques de aprendizaje automático y concluirá con arquitecturas de aprendizaje profundo y herramientas de pronóstico a escala de nube. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, analistas y desarrolladores que desean especializarse en datos temporales.No se requiere experiencia previa con el modelado de series de tiempo, aunque es útil una familiaridad básica con la programación de Python. Comience a dominar el análisis de series temporales y desbloquee el poder predictivo de sus datos históricos hoy mismo.