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

oferecido por
Coursera Project Network
Neste projeto guiado, você irá:

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
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsEspanhol
LaptopApenas em 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.

Habilidades que você desenvolverá

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

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  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

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.