Domina Time Series Analysis & Forecasting — Curso en inglés | ¡Inscríbete Gratis!

Presentación

Bienvenido a un recorrido práctico y completo por el análisis y pronóstico de series temporales. Este curso en inglés te ofrece las herramientas teóricas y la experiencia práctica necesaria para interpretar datos dependientes del tiempo y generar predicciones confiables aplicables en finanzas, operaciones, marketing y más.

Con un enfoque conversacional y profesional, aprenderás desde los fundamentos—tendencias, estacionalidad y ciclos—hasta modelos avanzados como ARIMA, SARIMA y la librería Prophet. Todas las lecciones incluyen ejemplos en Python y casos reales para que construyas proyectos transferibles a tu trabajo o portafolio.

Metodología

El curso combina explicaciones claras con ejercicios prácticos: limpiarás y prepararás datos con Pandas y NumPy, modelarás con Statsmodels y Scikit-learn, y comprenderás cómo seleccionar, evaluar y comunicar modelos de pronóstico. Al finalizar, serás capaz de tomar decisiones basadas en pronósticos sólidos y justificar la elección de técnicas según el contexto de negocio.

Lo que aprenderás:

• Identificar y descomponer componentes de series temporales: tendencia, estacionalidad y ciclos.
• Construir y ajustar modelos clásicos ARIMA y SARIMA con Python.
• Implementar modelos modernos de pronóstico como Facebook Prophet.
• Preparar y limpiar datos temporales usando Pandas y NumPy.
• Evaluar y comparar el rendimiento de modelos de pronóstico con métricas adecuadas.
• Aplicar casos prácticos y buenas prácticas para desplegar pronósticos en entornos reales.

Contenido del curso:

• Secciones: 15
• Clases: 75
• Duración: 10 horas

Requisitos:

• Conocimientos básicos de Python (sintaxis y manejo de librerías).
• Conceptos elementales de estadística (media, varianza, autocorrelación).
• Tener instalado Python y un entorno como Jupyter Notebook o VSCode.

¿Para quién es este curso?

• Analistas de datos que desean ampliar sus habilidades hacia analítica predictiva.
• Científicos de datos interesados en profundizar en modelos de series temporales.

¿Qué esperas para comenzar?

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