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

La predicción de series temporales es esencial para anticipar ventas, precios y demanda en entornos de negocio. En este curso aprenderás, de forma práctica y guiada, a aplicar dos de los modelos más usados en forecasting: ARIMA y Prophet. Empezarás por entender los fundamentos —componentes de una serie temporal, limpieza de datos y preparación usando SQL y Python— y avanzarás hasta la validación y comparación de modelos con métricas reales.

Combina teoría, ejemplos reales y ejercicios paso a paso: identificar outliers, manejar valores nulos, aplicar auto_arima, ajustar parámetros en Prophet, incorporar variables exógenas y generar visualizaciones claras para comunicar resultados al negocio. Como proyecto final automatizarás predicciones exportando modelos y programando procesos recurrentes, lo que te permitirá llevar soluciones reproducibles a producción.

Lo que aprenderás:

• Comprender los fundamentos de las series temporales: tendencia, estacionalidad y ruido.
• Preparar y limpiar datos de ventas usando Python y SQL, corrigiendo outliers y nulos.
• Construir y ajustar modelos ARIMA, interpretando p, d, q y validando supuestos.
• Usar auto_arima y calcular métricas como MAPE y RMSE para evaluar precisión.
• Crear modelos con Prophet, incluyendo variables exógenas, changepoints y holidays.
• Comparar modelos con métricas avanzadas (AIC, BIC) y escoger el mejor enfoque.
• Visualizar resultados y componentes para presentar forecasts claros al negocio.
• Automatizar predicciones exportando modelos (pickle) y programando scripts o notebooks recurrentes.

Contenido del curso:

• Secciones: 9
• Clases: 36
• 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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