Domina Forecasting con Python: ARIMA y Prophet - Curso en español

La predicción de series temporales es una de las habilidades más valiosas en la analítica de negocios moderna, permitiéndote anticipar ventas, demanda y cualquier variable que evolucione con el tiempo. Con este programa práctico, aprenderás a dominar dos de los modelos más potentes de la industria: ARIMA y Prophet, aplicándolos directamente sobre datos reales para obtener predicciones precisas que impulsarán la toma de decisiones estratégicas.

A lo largo del recorrido, te sumergirás en el ciclo completo de un proyecto de forecasting: desde la limpieza y preparación de datos utilizando SQL y Python, hasta la validación rigurosa de modelos estadísticos. Entenderás profundamente los componentes de una serie temporal, calcularás métricas críticas como MAPE y RMSE, y descubrirás cómo Prophet facilita la incorporación de factores externos como promociones y festivos para mejorar la exactitud de tus resultados.

Más allá de la teoría, el enfoque es totalmente profesional y orientado a resultados. Aprenderás a automatizar tus predicciones, exportar modelos y presentar informes claros a niveles ejecutivos. Ya sea que busques comparar métodos clásicos con enfoques modernos o integrar estas técnicas en tu flujo de trabajo actual, este entrenamiento te proporciona las herramientas necesarias para destacar en el campo de la ciencia de datos aplicada a negocios.

Lo que aprenderás:

• Dominar los fundamentos de series temporales y sus componentes clave.
• Implementar modelos ARIMA ajustando parámetros p, d, q y validando supuestos estadísticos.
• Utilizar Prophet para realizar predicciones avanzadas con variables exógenas.
• Limpiar y preparar datos de ventas utilizando Python y consultas SQL.
• Evaluar y comparar modelos usando métricas como AIC, BIC, MAPE y RMSE.
• Automatizar flujos de trabajo de predicción y exportar modelos para entornos productivos.

Contenido del curso:

• Secciones: 8
• Clases: 45
• Duración: 6 horas

Requisitos:

• Conocimientos básicos de estadística y series temporales.
• Familiaridad con Python y SQL (nivel básico).
• Tener instalado Python y librerías como statsmodels, pmdarima y prophet.
• Nociones de analítica de negocios (opcional, pero recomendable).
• El curso está pensado para estudiantes y profesionales que buscan aplicar forecasting a problemas de negocio reales.

¿Para quién es este curso?

• Analistas de datos, científicos de datos y profesionales de BI.
• Equipos de marketing, ventas y finanzas que necesitan proyecciones confiables.
• Estudiantes o autodidactas interesados en machine learning aplicado a series temporales.
• Profesionales que quieran comparar métodos clásicos (ARIMA) con modernos (Prophet).

¿Qué esperas para comenzar?

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