Domina Forecasting con Python: ARIMA y Prophet — Curso en español, ¡Empieza ahora!

¿Quieres anticipar ventas, precios o demanda con confianza y precisión? En este Curso en español aprenderás de forma práctica cómo aplicar dos de los modelos más utilizados en forecasting: ARIMA y Prophet, usando Python y SQL sobre datos reales. El tono es práctico y orientado a negocio, con ejemplos claros y un proyecto final para consolidar lo aprendido.

Comenzarás por los fundamentos de las series temporales (tendencia, estacionalidad y ruido) y la limpieza de datos: tratamiento de outliers, nulos y duplicados. Avanzarás al modelado con ARIMA —incluyendo auto_arima y validaciones de supuestos— y aprenderás a usar Prophet para manejar estacionalidades, changepoints y efectos de variables exógenas. También verás métricas clave (MAPE, RMSE, AIC, BIC) y buenas prácticas para presentar forecasts al negocio.

El curso combina teoría, práctica y casos reales: exportación de modelos, automatización de notebooks o scripts recurrentes y almacenamiento de resultados. Es ideal para quienes buscan transformar datos en decisiones mediante predicciones robustas. Aprovecha el material paso a paso y mejora tus pronósticos con técnicas aplicables desde el primer proyecto.

Lo que aprenderás:

• Comprender los conceptos de series temporales, tendencia, estacionalidad y ruido.
• Detectar y corregir outliers y problemas comunes en datos de negocio.
• Construir modelos de forecasting con ARIMA y Prophet desde cero.
• Incorporar variables exógenas como precios o campañas para mejorar predicciones.
• Evaluar modelos con métricas clave: MAPE, RMSE, AIC y BIC.
• Exportar y automatizar predicciones en notebooks o scripts programados.

Contenido del curso:

• Secciones: 8
• Clases: 39
• Duración: 2h 51m de duración total

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?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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