La predicción de series temporales es esencial para anticipar ventas, demanda y precios en contextos de negocio. En este Curso en español aprenderás de forma práctica a preparar datos, construir modelos y presentar resultados claros que aporten valor a decisiones comerciales.
Recorrerás desde la limpieza de datos con Python y SQL hasta el modelado con ARIMA y Prophet, entendiendo parámetros clave, validación de supuestos y métricas como MAPE y RMSE. Además verás cómo incorporar variables exógenas, ajustar estacionalidad y generar visualizaciones y componentes interpretables para comunicar resultados al negocio.
El curso combina teoría, práctica y un proyecto final donde automatizarás predicciones y exportarás modelos para ejecución recurrente. Si buscas mejorar tus pronósticos y aplicarlos en entornos reales, este curso te da las herramientas y buenas prácticas necesarias. ¡Inscríbete y comienza a transformar datos en decisiones!
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
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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