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Data Science: análisis y predicción de series temporales

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Discusiones sobre este curso

Data Science: análisis y predicción de series temporales

Resumen del curso

  • Implementar técnicas de limpieza y procesamiento de datos.
  • Explorar variables mediante gráficos y obtener información relevante para el análisis.
  • Formular hipótesis estadísticas pertinentes y comprobar su validez mediante métodos adecuados.
  • Realizar análisis de series temporales para identificar patrones y tendencias significativas.
  • Utilizar la biblioteca Prophet para desarrollar un modelo predictivo.
  • Interpretar los resultados de los pronósticos generados por el modelo.
  • Evaluar el rendimiento del modelo mediante métricas adecuadas.
  • Implementar técnicas para gestionar valores atípicos que puedan afectar la calidad de los pronósticos.
  • Analizar interactivamente los pronósticos generados, lo que permite una comprensión más profunda y dinámica de los resultados.

Público Objetivo

Personas interesadas en el análisis de datos y el desarrollo de modelos predictivos para comprender y predecir patrones en conjuntos de datos temporales.

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Última actualización

4/28/2026

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8h

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58

Actividades

146

Minutos de video

1

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Nota del curso

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Preparación y procesamiento de datos

    • Presentación
    • Importación de datos
    • Gestión de datos nulos
    • Identificación y eliminación de datos duplicados

  2. 2. Explorando datos numéricos

    • Obtención de estadística descriptiva
    • Análisis de distribuciones
    • Investigación de las relaciones entre variables
    • Examen de la correlación entre variables

  3. 3. Explorando datos categóricos

    • Obtención de estadísticas descriptivas
    • Comparación de días normales, festivos y fines de semana
    • Investigación sobre cómo el clima afecta la demanda
    • Análisis de distribuciones por temporada

  4. 4. Análisis de datos a lo largo del tiempo

    • Conversión de tipos de datos
    • Análisis de la demanda por franja horaria
    • Análisis de la demanda por día y mes

  5. 5. Construyendo el modelo predictivo

    • Realizando la previsión
    • Explorando los resultados de la previsión
    • Entrenando y probando el modelo
    • Métricas de evaluación

  6. 6. Melhorando as previsões

    • Ajustando el modelo
    • Gestión de valores atípicos
    • Tratando outliers y remodelando
    • Conclusión

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