Análisis y pronóstico de series de tiempo con Python

09/11/2021

Analisis y pronostico de series de tiempo con Python
Índice
  1. Análisis y pronóstico de series de tiempo con Python
    1. Aprenda Python para Pandas, Statsmodels, ARIMA, SARIMAX, Deep Learning, LSTM y Forecasting to Future

Análisis y pronóstico de series de tiempo con Python

Aprenda Python para Pandas, Statsmodels, ARIMA, SARIMAX, Deep Learning, LSTM y Forecasting to Future

Lo que aprenderás

Análisis y pronóstico de series de tiempo con Python

  • Paquetes básicos, NumPy, Pandas y Matplotlib
  • Serie temporal con pandas (creación de índice de fecha y hora, remuestreo,…)
  • Análisis de datos de series temporales mediante el paquete Statsmodels
  • El concepto del método ARIMA y SARIMAX y cómo predecir el futuro usándolos
  • El concepto de aprendizaje profundo de AZ
  • Pronóstico del futuro utilizando el modelo LSTM para variante única
  • Pronóstico del futuro utilizando el modelo LSTM para múltiples variantes

Requisitos

  • Habilidades generales y básicas de Python

Descripción

El curso “Análisis y pronóstico de series de tiempo con Python” es una fuente fundamental para aprender los conceptos de Series de tiempo y pronosticar el futuro.
En este curso se explican en detalle los métodos más famosos como los métodos estadísticos (ARIMA y SARIMAX) y el Método de Aprendizaje Profundo (LSTM). Además, varios proyectos del mundo real se desarrollan en un entorno Python y se han explicado línea por línea.

Si usted es un investigador, un estudiante, un programador o un entusiasta de la ciencia de datos que está buscando un curso que le muestre todo sobre las series de tiempo y la predicción de AZ, está en el lugar correcto.

Solo mira lo que aprenderás en este curso a continuación:

  • Bibliotecas básicas (NumPy, Pandas, Matplotlib)
  • Cómo usar la biblioteca de Pandas para crear un índice DateTime y cómo configurarlo como su índice de conjunto de datos
  • ¿Qué son los modelos estadísticos?
  • ¿Cómo pronosticar el futuro utilizando el modelo ARIMA?
  • ¿Aprende cómo capturar la estacionalidad usando el modelo SARIMAX?
  • ¿Cómo utilizar variables endógenas y predecir el futuro?
  • ¿Qué es el aprendizaje profundo (conceptos muy básicos)?
  • ¡Todo sobre redes neuronales artificiales y recurrentes!
  • ¡Cómo funciona el método LSTM!
  • ¿Aprenda a desarrollar un modelo LSTM con una única variante?
  • Cómo desarrollar un modelo LSTM usando múltiples variables (multivariante)
LEER
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Como mencioné anteriormente, en este curso tratamos de explicar cómo puede desarrollar un modelo LSTM cuando tiene varios predictores (variables) por primera vez y puede usar eso para varias aplicaciones y usar el código fuente para su proyecto también.

¡Este curso es para todos! si todo el mundo! que quiere aprender las series de tiempo y la predicción del futuro mediante el uso de estadísticas e inteligencia artificial con cualquier tipo de experiencia. Incluso si no eres un programador, ¡te muestro cómo codificar y desarrollar tu modelo línea por línea!

Si también desea dominar los conceptos básicos del aprendizaje automático en Python, ¡puede consultar mis otros cursos!

Más Información

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