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Data Science: Introducción al análisis de series temporales

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Discusiones sobre este curso

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 actualización

9/28/2022

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8h

p/ conclusión

43

Actividades

130

Minutos de video

108

Alumnos en este curso

8.9

Nota del curso

Certificado de participación

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Composición de series temporales

    • Introducción
    • Introducción y composición de series temporales
    • Tendencia de ventas

  2. 2. Tendencia, descomposición y autocorrelación

    • Generación de gráficos
    • Descomposición
    • Comparación de gráficos
    • Autocorrelación

  3. 3. Agrupamiento y Estacionalidad

    • Agrupamiento
    • Estacionalidad
    • Statsmodels

  4. 4. Series estacionarias

    • Qué son las series estacionarias
    • Prueba estacionária
    • Trabajando con series estacionarias (Autocorrelación)

  5. 5. Componente Aleatorio y Médias Móviles

    • Componente Aleatorio
    • Médias móviles
    • Conclusión

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