Análisis de Series de Tiempo con Python
En este este curso aprenderás a manipular, desplazar, descomponer y visualizar las series de tiempo para obtener resultados utilizando técnicas tales como Medias Móviles, ARIMA, entre otros.
Modalidad
Puedes elegir entre nuestras tres modalidades:
Herramienta o Software
Google Colab, plataforma en la que se encuentran integradas la mayoría de librerías necesarias para el desarrollo del curso y la construcción de modelos de Machine Learning con Python..
¿A quién va dirigido?
Personas interesadas en analizar datos históricos y desarrollar modelos de predicción basados en series de tiempo utilizando Python. Ideal para analistas, investigadores, profesionales de finanzas, operaciones, negocios y personas que desean fortalecer sus habilidades en análisis predictivo y comportamiento temporal de datos.
Requisitos
Haber aprobado el curso Introducción a Python para Ciencia de Datos o contar con conocimientos básicos en programación con Python y manipulación de datos.
Métodos de Evaluación
Presentación de Proyecto, tareas y entregables clase a clase.
Requisitos para Aprobar
El curso se aprueba con una nota mayor a 70, en dicho caso se hace entrega del certificado de aprovechamiento.
Análisis de Series de Tiempo con Python
En este este curso aprenderás a manipular, desplazar, descomponer y visualizar las series de tiempo para obtener resultados utilizando técnicas tales como Medias Móviles, ARIMA, entre otros.
Modalidad
Puedes elegir entre nuestras tres modalidades:
Herramienta o Software
Google Colab, plataforma en la que se encuentran integradas la mayoría de librerías necesarias para el desarrollo del curso y la construcción de modelos de Machine Learning con Python..
Análisis de Series de Tiempo con Python
En este este curso aprenderás a manipular, desplazar, descomponer y visualizar las series de tiempo para obtener resultados utilizando técnicas tales como Medias Móviles, ARIMA, entre otros.