Pre-requisito: Conocimientos de Python a nivel básico u otro lenguaje de programación.

Objetivo General:

Implementar algoritmos en Python para predecir el comportamiento de diferentes series de datos e indicadores, considerando las propiedades y características de cada una de ellas a fin de realizar las correcciones y adaptaciones que mejoren la precisión de los modelos.

Objetivos Específicos:

• Conocer los conceptos generales en torno a las series de tiempo y al lenguaje Python, los tipos de datos que maneja, las variables, las estructuras y los elementos básicos de la programación orientada a objetos.
• Conocer los fundamentos del Pronóstico (Forecast) de indicadores y emplear el lenguaje Python para estimarlo a partir de métodos matemáticos sencillos.
• Emplear el lenguaje Python para implementar y analizar algoritmos de machine learning orientados a los pronósticos de casos reales.

Resumen del contenido:

• Introducción a Series Temporales.
• Programación Orientada a Objetos.
• Análisis de Datos con Pandas.
• Pronósticos Simples (Promedios, Naive).
• Identificación de Patrones.
• Corrección de Estacionalidad.
• Implementación de Modelos de Pronósticos.
• Análisis de Modelos de Pronósticos.
• Tuning mediante Ajuste de Hiperparámetros.
• Desarrollo de un Caso Práctico.