13 lecciones • 6 horas
Curso teórico-práctico donde aprenderás a generar pronósticos de Series de Tiempo usando técnicas de regresión lineal y no lineal.
Al final de este curso habrás aprendido
- Cuál es la metodología básica que se debe seguir siempre que queramos realizar pronósticos de Series de Tiempo
- Cómo funcionan los métodos de Regresión (lineal y no lineal) para la generación de pronósticos
- Cómo usar Python para abordar diferentes problemas de generación de pronósticos de Series de Tiempo usando modelos de Regresión
Requisitos
Se sugiere tener experiencia en la programación en Python y haber tomado los cursos Series de Tiempo: pre-procesamiento y Series de Tiempo: Análisis Exploratorio, disponibles acá en la Academia Online.
Contenido
MÓDULO 1: PRINCIPIOS BÁSICOS PARA PRONÓSTICOS DE SERIES DE TIEMPO
1 – Metodología para generar pronósticos
2 – Métodos simples para generación de pronósticos
4 – Los intervalos de predicción
5 – Pronósticos con descomposiciones
6 – Midiendo la calidad de los pronósticos
7 – Validación cruzada en Series de Tiempo
MÓDULO 2: PRONÓSTICOS CON MODELOS DE REGRESIÓN
8 – Pronósticos con Regresión Lineal Simple
9 – Pronósticos con Regresión Lineal Múltiple
10 – Evaluación de pronósticos con Regresión
11 – Selección de variables predictoras
12 – Pronósticos con Regresión No Lineal
13 – Correlación y multicolinealidad en los pronósticos
