¡Bienvenidos al Curso Forecasting con Python!
En este curso aprenderás a realizar pronósticos de series temporales mediante de la implementación de código Python. Domina técnicas estadísticas tradicionales y modelos de machine learning para predecir el valor futuro de múltiples fuentes de datos. Profundiza tus conocimientos sobre datos temporales, pruebas estadísticas, modelos de aprendizaje automático y métricas de evaluación.
Este curso emplea librerías de código abierto de Python que facilitan la ejecución de tareas estándar dentro de los proyectos de machine learning.
Por medio de la escritura de pocas líneas de código trabaja de punta a punta en la implementación de modelos predictivos para series temporales. Adicionalmente, evalúa y compara las estimaciones de múltiples modelos para obtener las mejores predicciones.
Automatiza la ejecución de modelos: ARIMA, Suavizado exponencial, Ridge, Lasso, Random Forest, Light Gradient Boosting y Prophet.
Finalmente, ejecuta un proyecto en donde pondrás en práctica los conocimientos adquiridos simulando un entorno productivo.
Los contenidos de este curso los trabajaremos con la guía y ayuda del instructor Kevin Nalvarte.
Indicaciones iniciales
• Al ser un curso práctico con clases sincrónicas, las sesiones en vivo se las impartirá a través de la plataforma Zoom.
Desde: Lunes 11 de abril 2022
Hasta: Lunes 09 de mayo 2022
Horario: 18h30 a 20h30 (GTM-5: Bogotá, Lima, Quito)
Para ingresar a estas sesiones de clases en vivo, haz clic en el siguiente botón.
• Para las clases sincrónicas , en la sección Materiales de cada sesión se encontrarán los medios para trabajar durante las horas de clase en vivo, y fuera de ellas. Estos medios pueden incluir presentaciones PPT, archivos PDF, grabaciones de audio y video, lecturas, entre otros.
• Dentro de cada sesión se podrá visualizar las grabaciones de las clases en vivo. Estos videos estarán disponibles en la plataforma una vez finalice la clase del día. Podrás acceder a ellos en el momento que desees.
Recuerda que cualquier duda referente al curso, la podrás realizar a través de nuestro canal de Slack. En donde también publicaremos comunicados importantes, y podrás interactuar con el grupo de trabajo y el instructor durante todo el curso.
NOTA: El acceso al contenido de este curso en la plataforma, se encontrará habilitado durante 3 meses.
¡Empecemos!
A continuación, da clic en la primera lección Introducción a las series temporales y librerías de Python, para comenzar con el curso.