Curso en español: Domina Forecasting con ARIMA y Prophet — ¡Inscríbete y aprende ya!

La predicción de series temporales es clave para anticipar ventas, precios y demanda en entornos de negocio. En este curso en español aprenderás de forma práctica y paso a paso a aplicar dos de los modelos más utilizados en forecasting: ARIMA y Prophet. Comenzarás con los fundamentos de las series temporales, identificación de componentes (tendencia, estacionalidad y ruido) y técnicas de preparación de datos como corrección de outliers, tratamiento de valores nulos y manejo de duplicados, usando SQL y Python sobre datos reales de ventas.

Avanzarás hacia el modelado con ARIMA, comprendiendo los parámetros p, d, q, el uso de auto_arima y la validación de supuestos (autocorrelación, estacionariedad y normalidad de residuos). Verás cómo calcular métricas clave como MAPE y RMSE y a visualizar predicciones frente a datos reales. Posteriormente exploraremos Prophet, la herramienta de Meta, para incorporar variables exógenas, ajustar changepoints, personalizar estacionalidades y holidays, y generar gráficos explicativos de componentes.

El curso incluye comparación entre modelos mediante métricas avanzadas (AIC, BIC), buenas prácticas para presentar forecasts al negocio (intervalos de confianza y visualizaciones claras) y opciones para almacenar y automatizar resultados (exportar modelos con pickle y programar notebooks o scripts recurrentes). Combina teoría, práctica y casos reales, ideal para quienes desean dominar forecasting aplicado a problemas de negocio.

Lo que aprenderás:

• Comprender los fundamentos de las series temporales: tendencia, estacionalidad y ruido.
• Preparar y limpiar datos de series temporales con Python y SQL, corrigiendo outliers y valores nulos.
• Construir y validar modelos ARIMA: identificación de p,d,q, auto_arima y diagnóstico de residuos.
• Evaluar precisión con métricas como MAPE y RMSE, y comparar modelos con AIC y BIC.
• Modelar series con Prophet: incluir variables exógenas, ajustar changepoints y parametrizar estacionalidades y holidays.
• Presentar forecasts al negocio con intervalos de confianza, visualizaciones claras y reportes exportables.
• Automatizar predicciones: exportar modelos, programar scripts y gestionar outputs en CSV o bases de datos.

Contenido del curso:

• Secciones: 8
• Clases: 42
• 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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