Lección 1 del curso Series de Tiempo: Pre-procesamiento.
En este primer módulo del curso veremos una introducción general a las Series de Tiempo así como una ruta de aprendizaje que iremos desarrollando poco a poco en los diferentes cursos sobre Series de Tiempo acá en la Academia Online.
Y en esta primera lección comenzaremos con lo básico: entendiendo qué son las Series de Tiempo y por qué resultan importantes en Ciencia de Datos y Machine Learning.
Además veremos algunos ejemplos de series de tiempo que nos permitirán entender este concepto y también vamos a entender qué es lo que hace tan particulares a las Series de Tiempo en comparación con otros tipos de datos.
Y para finalizar hablaremos de las principales áreas de aplicación que tienen las series de tiempo en Ciencia de Datos y machine Learning:
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Una Serie de Tiempo es un tipo de dato cuya característica principal es el hecho de que las observaciones han sido tomadas de forma secuencial en el tiempo y por tanto están correlacionadas. Y esto hace que tengamos que usar técnicas específicas para su pre-procesamiento y análisis así como para la generación de pronósticos a partir de estas series.
Con esto ya tenemos un panorama general de lo que son las Series de Tiempo y del rol que desempeñan en la Ciencia de Datos y el Machine Learning.
Así que en la próxima lección veremos una ruta de aprendizaje sugerida para abordar el aprendizaje de técnicas para el procesamiento, análisis y generación de pronósticos con Series de Tiempo.
Todas las lecciones del curso Series de Tiempo: Preprocesamiento