El análisis de series temporales es una técnica utilizada para comprender cómo cambian las variables a lo largo del tiempo. Las series temporales se utilizan ampliamente en muchos campos, como la economía, la meteorología, la psicología y la ciencia de datos.
Aprender el análisis de series de tiempo puede requerir un poco de esfuerzo: hemos tratado de presentar estas ideas de “misión crítica” de una manera que le brinde suficientes matemáticas para sentirse cómodo y al mismo tiempo poder actuar de inmediato.
Muchos de nosotros somos analistas de datos “accidentales”. Estamos capacitados en ciencias, negocios o ingeniería, y luego nos enfrentamos a datos para los que no tenemos capacitación formal en el análisis.
En el análisis de series temporales reales, observamos conjuntos de datos que representan información secuencial, como los precios de las acciones, las precipitaciones anuales, la actividad de las manchas solares, los precios de los productos básicos agrícolas, etc.
Lo que aprenderás:
- Pronóstico de series de tiempo
- Series de tiempo
- Modelos de series temporales
Este curso está dirigido a personas con cierta capacidad técnica que prefieren un enfoque de ‘libro de cocina’ pero que aún necesitan concentrarse en los tipos de presentaciones y análisis regulares que profundizan su comprensión de nuestros temas especializados.
Discutimos varios modelos matemáticos que se pueden usar para describir dicho proceso de generación de datos.
También observamos representaciones gráficas que brindan información sobre los datos. Finalmente, también aprendemos a pronosticar y hacer predicciones razonables sobre nuestras expectativas futuras.
Este curso se encuentra disponible en la plataforma de Coursera.
Si quieres acceder al curso puedes usar este enlace.