Series Temporales con Pycaret y Python

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Entrenar diferentes modelos como Xgboost, Catboost o random forest para predecir series temporales

Predecir datos futuros en base a series de tiempo

Entrenar modelos avanzados de Machine Learning para series temporales

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

En este proyecto aplicado y práctico aprenderás a entrenar modelos capaces de predecir series temporales. Para ello utilizaremos la librería de Pycaret con Python y entrenaremos modelos como: XGBoost, Catboost o Random forest. También aprenderemos a generar modelos más avanzados con lñas diferentes técnicas de ensamblado de modelos. Al finalizar este curso habrás aprendido a entrenar tus propios modelos y a aplicarlos en tus propios proyectos.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Time Series
  • Machine Learning
  • Xgboost
  • PyCaret

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. Clases de modelos de series de tiempo

  3. Fundamentos de Pycaret

  4. Series temporales univariantes. Pre-procesamiento

  5. Ejercicio aplicado. Pre-procesamiento de datos

  6. Series temporales univariantes. Entrenamiento del modelo

  7. Ejercicio aplicado. Entrenamiento de un modelo para predecir series de tiempo

  8. Series temporales univariantes. Evaluación del modelo

  9. Ejercicio aplicado. Evaluación del modelo

  10. Series temporales univariantes. Modelos avanzados

  11. Series temporales múltiples. Pre-procesamiento

  12. Ejercicio aplicado. Series temporales múltiples

  13. Series temporales múltiples. Entrenamiento y evaluación del modelo

  14. Ejercicio aplicado. Series temporales múltiples. Parte II

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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