Curso Udemy en español de Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R
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Requisitos para el curso de Pedro Daniel Alcalá Rojas
Para hacer este curso necesitas:Conocimientos previos de R y RStudio
Te contamos más sobre el curso Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R
La era digital ha traído múltiples herramientas a las empresas para facilitar la toma de decisiones, también ha generado la posibilidad de acceder a muchos datos, ya sean propios o externos y que pueden ser utilizados para mejorar la gestión y la rentabilidad empresarial, pero solemos pensar que estas herramientas están disponibles para grandes empresas y para profesionales altamente técnicos y especializados.La realidad es que estas herramientas, conocimientos y posibilidades están disponibles para todos, tanto para empresas chicas como para las grandes y para nuevos profesionales y también para los expertos.Una serie temporal, serie de tiempo o serie cronológica, pues de cualquiera de estas formas puede llamársele, se define como el conjunto de mediciones sobre el estado de una variable ordenados en el tiempo.Las series temporales son muy importantes en economía, por lo tanto, en los negocios, Ya que casi todas las variables se recogen a lo largo del tiempo, por ejemplo: ventas, demanda, llamadas, etc. Para analizarla es interesante ver la evolución de la variable a lo largo del tiempo, no el valor concreto en un determinado instante.Esta es una importante herramienta para todo analista y científico de datos, ya que tiene muchas aplicaciones en las empresas de muchos modelos de negocios, y eso lo puedes aprender ya que todo Científico de datos experto también fue principiante.En este curso práctico, directo y 100% aplicables, en él usamos el software estadístico R y su interfaz RStudio para crear un informe RMarkdown para analizar la serie de precios promedio mensuales del Oro por onza Troy de forma histórica para crear un pronóstico de los próximos 6 periodos.Vamos a utilizar Web Scraping para traer los datos RStudio, elementos de data wrangling, pruebas formales de estacionalidad, de cambios estructurales, uso de variables dummy, Modelado ARIMA, análisis de residuales y forecast, con gráficos dinámicos en R, y esto corresponde a los pasos que aplicaríamos en la empresa para crear pronósticos adecuados.Este curso es perfecto para:Analistas de datosAnalistas de Inteligencia de NegociosInteresados en Ciencia de DatosAnalistas de negociosProfesionales o empresas interesados en pronósticos sobre datos temporales, como ventas, contactos, etc.ladefensaib.org
Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R
Pedro Daniel Alcalá Rojas es el autor/a del curso Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R.
El objetivo del curso es que todos aquellos interesados en la temática puedan sumar nuevos conocimientos para desempeñarse en el mundo profesional de la mejor manera.
Curso práctico para analizar series temporales con ARIMA y variable dummy sobre datos reales del precio del oro por onza
Información sobre Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R
Sobre el autor del curso Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R en Udemy:
Pedro Daniel Alcalá Rojas
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¿Qué conocimientos te brindará el curso?
Usar R para analizar series temporalesExtraer datos de la web con RManipular datos con RRealizar test formales de análisis de series de tiempo en RA realizar pruebas de cambios estructurales.Usar variables dummy en pronósticos de modelos ARIMAA crear gráficos dinámicos en R con dygraphsA crear el informe de resultados con RMarkdownConocimientos previos de R y RStudio4.3 Puntaje del instructor3,270 Opiniones31,403 Estudiantes que tomaron el curso35 Cursos
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Última actualización del curso:
Última modificación 9/2021
