Forecasting con Python

$324.00

*Precio en dólares.

Duración: 4 de julio al 28 de julio 2022.

Horarios: Clases sincrónicas martes y jueves en horario de 18h30 a 20h30 (GTM-5: ECU, CO, MEX, PE)
Duración: 30 horas (24 horas clases sincrónicas y 6 horas clases asincrónicas)

¡Inscripciones abiertas!

Resumen

Aprende 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.

Beneficios
  • Metodología innovadora de enseñanza con enfoque práctico y dinámico (Learning by doing).

  • Recibe una certificación open badge validada mediante tecnología blockchain.

  • Camino de aprendizaje enfocado en una de las profesiones con mayor demanda laboral en la actualidad.

  • Emplea herramientas en la nube de Analítica de Datos sin la necesidad de instalar software en tu ordenador.

  • Revisa el contenido de las sesiones al acceder a las grabaciones y materiales (presentaciones, scripts, bases de datos, entre otros).

  • Trabaja con datos de múltiples fuentes, utilizando datasets para los sectores: telecomunicaciones, iot, financiero, retail, entre otros.

  • Interactúa de forma dinámica con los instructores y otros estudiantes, realizando consultas a través de un canal de comunicación privado en Slack.

  • Forma parte de nuestra comunidad de profesionales en Ciencia de Datos que te ayudarán en tu camino de aprendizaje.

 

Lecciones

  • Introducción a las series temporales y librerías de Python
    • Asimila las nociones básicas al trabajar sobre datos temporales por medio del manejo de librerías de Python.

  • Análisis exploratorio de series temporales

    • Ejecuta la descomposición de las series de tiempo para identificar aspectos como: estacionalidad, tendencia y residuos. Emplea visualizaciones interactivas para analizar el comportamiento de los datos temporales en diversos conjuntos de datos.

  • Modelos de suavizado exponencial
    • Implementa el modelo de suavizado exponencial para el pronóstico de series temporales.

  • Modelo autorregresivo integrado de promedio móvil

    • Despliega el modelamiento con los métodos ARIMA y auto ARIMA en función de la estadística tradicional.

  • Modelos lineales de Machine Learning

    • Aplica los modelos Ridge y Lasso que manejan los supuestos de linealidad para la generación de las predicciones.

  • Modelos avanzados de Machine Learning

    • Ejecuta los modelos de Random Foresst y LightGMB basados en el método de “ensemble” para obtener un mejor rendimiento predictivo.

  • Modelo aditivo Prophet

    • Implementa el modelo creado por Facebook que se fundamenta en una regresión aditiva con una tendencia de curva de crecimiento.

  • Proyecto Final

    • Trabajarás con datos reales, para poner en práctica los conceptos aprendidos durante los módulos anteriores.

Revisa el curso

Requerimientos técnicos

El participante deberá contar con:

  • Un navegador Chrome o Firefox

  • Acceso a internet

Requisitos de hardware y software:

  • Un equipo con al menos: 4GB de RAM y 2 CPUs

  • Espacio libre en disco de al menos: 20GB

  • Sistema operativo Windows, MacOS o Linux

Detalles Importantes

Modalidad: Masterclass online en vivo y a tu ritmo.

Dirigido a: Profesionales con formación en carreras: Negocios, Informática, Economía, Inteligencia de Negocios, Estadística, Ingenierías, Análisis de datos y áreas afines.

Preguntas frecuentes

Si tienes dudas, siempre puedes revisar nuestra sección de preguntas frecuentes.

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