Introducción a la modelación y series de tiempo

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Descripción

A través del estudio de la asignatura Introducción a la Modelación y Series de Tiempo:

  • Conocerás sobre la importancia del análisis y modelado de las series de tiempo y cómo construir modelos predictivos basados en series de tiempo, las series de tiempo son secuencias de datos que representan el comportamiento de procesos de negocio a lo largo del tiempo: ventas, comportamiento de precios de productos, manufactura de productos, comportamiento del consumidor a lo largo del año, evolución de variables financieras, entre otros ejemplos.
  • Aprenderás a seleccionar aquellas variables y atributos que poseen mayor relevancia en un conjunto de datos para ser utilizados en la construcción de modelos predictivos, a caracterizar las series de tiempo para identificar qué modelo se ajusta mejor a dichas características, identificarás las técnicas para el manejo de la incertidumbre en los datos, y el uso de modelos de pronósticos basados en autoregresión y promedios móviles. La base de este conocimiento es el análisis y modelado estadístico y probabilístico de los datos.

Objetivo general

Al finalizar el curso, el estudiante podrá:

Manejar herramientas a partir de la identificación de conocimientos necesarios, tales como ganancia informativa, estimación probabilística y sobreajuste de funciones, para la extrapolación de hallazgos estadísticos hacia modelos útiles de predicción y pronóstico en series de tiempo con la finalidad de solucionar problemas de negocio.

Características de la lección

  • Lecciones 12
  • Cuestionarios 5
  • Duración 50 horas
  • Nivel de habilidad Todos los niveles
  • Idioma Español
  • Estudiantes 2
  • Reconocimiento No
  • Evaluaciones Autocalificables
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