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Series temporales en Python

Los datos de series temporales son uno de los tipos de datos más comunes y entender cómo trabajar con ellos es una habilidad crítica de la ciencia de datos si quieres hacer predicciones e informar sobre tendencias. En este tema, aprenderás a manipular datos de series temporales con pandas, a trabajar con bibliotecas estadísticas como NumPy y statsmodels para analizar datos, y a desarrollar tus habilidades de visualización con Matplotlib, SciPy y seaborn. A continuación, aplicarás tus conocimientos sobre series temporales utilizando datos del mundo real, como datos de acciones financieras, avistamientos de UFO, niveles de CO2 en Maui, producción mensual de caramelos en US, y sonidos de latidos del corazón. Al final de este tema, sabrás cómo predecir el futuro utilizando modelos de clase ARIMA y generar predicciones y perspectivas utilizando modelos de aprendizaje automático.

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Manipulación de datos de series temporales en Python

En este curso aprenderás lo básico sobre el trabajo con datos de series temporales.

4 hours

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Stefan Jansen

Founder & Lead Data Scientist at Applied Artificial Intelligence

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