Pronóstico de Series Temporales con Python

¿Qué es exactamente el pronóstico de series temporales?

Una serie temporal implica examinar puntos de datos recolectados en intervalos sucesivos, como días, semanas, años o incluso días comerciales específicos. Tener en cuenta el tiempo es esencial para un análisis de datos eficaz, y las técnicas de series temporales te ayudan a aprovechar este aspecto para obtener información.

Probablemente ya conozcas el pronóstico. Piensa en tu pronóstico del tiempo diario: se trata de intentar anticipar el futuro de la manera más precisa posible.

En esencia, el pronóstico de series temporales consiste en aplicar datos y técnicas de series temporales para estimar lo que probablemente suceda en el futuro.

Bastante útil, ¿verdad?

Al igual que un pronosticador del clima, aunque la perfección en predecir el futuro es elusiva, usar los datos correctos, herramientas y métodos analíticos puede mejorar significativamente la confiabilidad de tus pronósticos.

¿Por qué elegir el aprendizaje basado en proyectos?

Trabajar en un proyecto es uno de los métodos más efectivos para adquirir conocimiento. En ZTM, enfatizamos el aprendizaje a través de la práctica. Este enfoque práctico te prepara para los desafíos del mundo real.

Además, para asegurar tu trabajo ideal, necesitarás mostrar proyectos de portafolio que demuestren tu experiencia a posibles empleadores. Este proyecto en particular será una adición fantástica a tu portafolio, impresionando a futuros empleadores y ayudándote a alcanzar tus aspiraciones profesionales.

¿Qué habilidades me proporcionará este proyecto?

A través de este proyecto, obtendrás conocimientos sobre los cuatro modelos de pronóstico clave que actualmente prefieren los Analistas de Datos Empresariales, junto con las herramientas más recientes necesarias para su implementación.

Además, explorarás:

1. Facebook Prophet: una herramienta de pronóstico confiable de Meta (Facebook) que ayuda en la planificación y establecimiento de metas para las empresas.

2. Modelado SARIMAX en Python: ¿Qué es SARIMAX? Significa "Modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil Estacional con Factores Exógenos"—¡bastante complicado! En pocas palabras, SARIMAX es un excelente recurso para el análisis de series temporales, parte de la familia de modelos ARIMA.

3. LinkedIn Silverkite: ¡Otra robusta herramienta de pronóstico de LinkedIn, Silverkite! Muchos argumentan que es incluso superior a Facebook Prophet, ya que emplea modelado automatizado para mejorar la precisión de los pronósticos.

4. Redes Neuronales Recurrentes: Explora y aplica redes neuronales avanzadas para el pronóstico de series temporales, incluyendo Long Short-Term Memory, ¡un modelo de pronóstico de aprendizaje profundo altamente solicitado!

5. Metodología de Ensamblaje: un enfoque popular que combina predicciones de varios modelos para aumentar la precisión.

Uno de los mejores aspectos de este proyecto (y de todos los cursos de ZTM) es que no navegarás esta jornada solo.

Al inscribirte hoy, tendrás acceso a nuestro exclusivo salón de clases en línea en vivo, lo que te permitirá aprender junto a miles de compañeros, antiguos alumnos, mentores, asistentes de enseñanza e instructores.

¿Listo para dominar el pronóstico de series temporales y mejorar tus habilidades predictivas? Haz clic en Comenzar a Aprender Ahora para unirte a la Academia y comenzar a trabajar en este cautivador proyecto de portafolio. ¡Estamos ansiosos por verte adentro!