Machine Learning para series temporales con ARIMA, SARIMA...

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Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Conocer los fundamentos de las series temporales

Entrenar diferentes modelos estadísticos de series temporales como AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA

Predecir datos futuros en base a series de tiempo

Clock2 horas
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsSpanisch
LaptopNur Desktop

Proyecto aplicado y práctico para aprender a entrenar modelos de Machine Learning como: AR, MA, ARMA, ARIMA, autoARIMA, SARIMA y autoSARIMA para predecir series temporales con Python.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • ARMA
  • Machine Learning
  • Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
  • Time Series
  • SARIMA

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Introducción a las series temporales

  2. Tipos de datos de series temporales

  3. Preprocesamiento y análisis de series temporales

  4. Ejercicio aplicado. Preprocesamiento y análisis

  5. Técnicas para transformar series en estacionarias

  6. Modelo de autoregresión (AR) y métricas de evaluación

  7. Ejercicio aplicado. Modelo AR

  8. Modelo de media móvil (MA) y media móvil autorregresiva (ARMA)

  9. Ejercicio aplicado MA y ARMA

  10. Modelo de ARIMA y autoARIMA

  11. Modelo de SARIMA y auto SARIMA

  12. Ejercicio aplicado. ARIMA y SARIMA

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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