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Curso Python: Series Temporales con Pandas

Last updated on January 29, 2025 7:31 pm
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Description

What you’ll learn

  • Crear y manipular series temporales utilizando la librería pandas en Python.
  • Aplicar técnicas de resampling para modificar la frecuencia de los datos.
  • Implementar window functions como medias móviles y ventanas personalizadas.
  • Realizar un análisis exploratorio, incluyendo visualización y detección de anomalías.
  • Descomponer una serie temporal en sus componentes principales para entender patrones y tendencias.
  • Llevar a cabo un proyecto final de análisis de una serie temporal real utilizando todas las técnicas aprendidas.

¿Quieres dominar el análisis de series temporales y llevar tus habilidades de Python al siguiente nivel? Este curso está diseñado para equiparte con las herramientas y técnicas necesarias para trabajar con datos temporales, uno de los desafíos más frecuentes y emocionantes en el análisis de datos.

Aprenderás desde lo básico hasta lo avanzado, explorando conceptos como la creación y manipulación de series temporales con pandas, técnicas de resampling, y el uso de window functions para análisis más profundos. Además, realizaremos un análisis exploratorio que incluye visualización, detección de anomalías y la descomposición de series para identificar patrones ocultos.

Con ejercicios prácticos y un proyecto final basado en un caso real, este curso te ayudará a aplicar tus nuevos conocimientos en áreas como finanzas, ventas, logística, meteorología y mucho más. La combinación de teoría y práctica te permitirá abordar proyectos complejos con confianza y precisión.

No importa si eres un principiante o un profesional con experiencia, este curso está diseñado para que puedas aprender a tu propio ritmo. Al finalizar, tendrás las habilidades necesarias para trabajar con datos temporales de manera eficiente y estructurada, transformando tu conocimiento en un activo valioso.

¡Inscríbete hoy y lleva tu análisis de datos al siguiente nivel con series temporales en Python!

Who this course is for:

  • Analistas de datos interesados en profundizar su conocimiento en análisis de series temporales.
  • Científicos de datos que desean mejorar sus habilidades en manipulación de datos temporales.
  • Profesionales en finanzas, marketing o logística que trabajan con datos dependientes del tiempo.
  • Estudiantes o entusiastas de la programación en Python que buscan un desafío adicional.

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