Curso Pronósticos de Series de Tiempo con ARIMA

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8 lecciones • 5 horas

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Curso teórico-práctico donde aprenderás a generar pronósticos de Series de Tiempo usando modelos ARIMA y SARIMA.

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Al final del curso habrás aprendido

• Cómo funcionan los modelos ARIMA y SARIMA, dos de los modelos más comúnmente usados para generar pronósticos de Series de Tiempo
• Cómo funcionan los modelos ARIMAX y SARIMAX que incorporan variables exógenas a los modelos ARIMA y SARIMA
• Cómo usar Python y librerías especializadas para implementar modelos ARIMA, SARIMA, ARIMAX y SARIMAX para abordar problemas de pronósticos de Series de Tiempo

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Requisitos

• Se sugiere tener experiencia en la programación en Python (acá en la Academia encontrarás los cursos Python Nivel Básico, Python Nivel Intermedio y Python Nivel Avanzado)
• Se sugiere haber tomado los anteriores cursos en esta especialización: Series de Tiempo: pre-procesamiento, Series de Tiempo: Análisis Exploratorio, Pronósticos de Series de Tiempo con Regresión y Pronósticos de Series de Tiempo con Suavizado Exponencial

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Contenido

1 – Estacionariedad y diferenciación

2 – Modelos auto-regresivos (AR)

3 – Modelos de media móvil (MA)

4 – Modelos auto-regresivos integrados de media móvil (ARIMA)

5 – Paso a paso para construir un modelo ARIMA

6 – SARIMA: ARIMA estacional

7 – ARIMAX: ARIMA con variables exógenas

8 – SARIMAX: SARIMA con variables exógenas

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