8 lecciones • 3 horas
Curso teórico-práctico donde aprenderás a generar pronósticos de Series de Tiempo usando técnicas de suavizado exponencial.
Al final del curso habrás aprendido
- Cómo funcionan los métodos de Suavizado Exponencial (“exponential smoothing”) simple, con tendencia y con estacionalidad para la generación de pronósticos de Series de Tiempo
- Cómo usar Python y la librería StatsForecast para abordar diferentes problemas de generación de pronósticos de Series de Tiempo usando técnicas de Suavizado Exponencial
Requisitos
- 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 cursos Series de Tiempo: pre-procesamiento y Series de Tiempo: Análisis Exploratorio
- Se sugiere haber tomado el módulo 1 del curso Pronósticos de Series de Tiempo con -Regresión
Contenido
1 – Suavizado exponencial simple
2 – Suavizado exponencial simple en StatsForecast
3 – Suavizado exponencial con tendencia
4 – Suavizado exponencial con tendencia en StatsForecast
5 – Suavizado exponencial con estacionalidad
6 – Suavizado exponencial con estacionalidad en StatsForecast
7 – Las familias de métodos de suavizado exponencial
8 – Selección de modelos en el suavizado exponencial
