Análisis de series de tiempo en Python 2021 - MOOC- Udemy Verified listing

¿Cómo pronostica un banco comercial el rendimiento esperado de su cartera de préstamos? ¿O cómo estima un gestor de inversiones el riesgo de una cartera de acciones? ¿Cuáles son los métodos cuantitativos utilizados para predecir las propiedades inmobiliarias? Si existe alguna dependencia del tiempo, entonces lo sabe - la respuesta es: análisis de series de tiempo.

Este curso le enseñará las habilidades prácticas que le permitirían conseguir un trabajo como analista financiero cuantitativo, analista de datos o científico de datos.

En poco tiempo, adquirirá las habilidades fundamentales que le permitirán realizar análisis complicados de series de tiempo directamente aplicables en la práctica.

Hemos creado un curso de serie temporal que no solo es atemporal, sino también: Fácil de entender Integral Práctico Hasta el punto Repleto de muchos ejercicios y recursos Pero sabemos que puede que no sea suficiente.

Tomamos las herramientas más destacadas y las implementamos a través de Python, el lenguaje de programación más popular en este momento.

Con eso en mente ¡Bienvenido al análisis de series temporales en Python! La gran pregunta al tomar un curso en línea es qué esperar.

Y nos hemos asegurado de que se le proporcione todo lo que necesita para dominar el análisis de series de tiempo.

Comenzamos explorando la teoría fundamental de series de tiempo para ayudarlo a comprender el modelo que viene después.

Luego, a lo largo del curso, trabajaremos con varias bibliotecas de Python, proporcionándote una capacitación completa.

Usaremos la poderosa funcionalidad de series de tiempo integrada en pandas, así como otras bibliotecas fundamentales como NumPy, matplotlib, StatsModels, yfinance, ARCH y pmdarima.

Con estas herramientas dominaremos los modelos más utilizados que existen: AR (modelo autorregresivo) MA (modelo de media móvil) ARMA (modelo autorregresivo-media móvil) ARIMA (modelo autorregresivo de media móvil integrado) ARIMAX (modelo autorregresivo de media móvil integrado con variables exógenas).

SARIA (modelo de media móvil autorregresiva estacional).

SARIMA (modelo de media móvil integrado autorregresivo estacional).

SARIMAX (modelo de media móvil integrado autorregresivo estacional con variables exógenas) ARCH (modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva) GARCH (modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizada).

VARMA (modelo de media móvil autorregresiva vectorial) Sabemos que la serie temporal es uno de esos temas que siempre deja algunas dudas.

Hasta ahora.

Este curso es exactamente lo que necesita para comprender las series de tiempo de una vez por todas.

No solo eso, pero también obtendrá un montón de materiales adicionales, archivos de cuadernos, notas del curso, preguntas de cuestionarios y muchos, muchos ejercicios, todo está incluido.

¿Lo que obtienes? Soporte activo de preguntas y respuestas Materiales suplementarios Archivos de cuaderno, notas del curso, preguntas de cuestionario, ejercicios Todo el conocimiento para conseguir un trabajo con análisis de series de tiempo Una comunidad de entusiastas de la ciencia de datos Un certificado de finalización Acceso a actualizaciones futuras Resolver casos de negocios de la vida real que Consiga el trabajo Nos complace ofrecer una devolución de dinero de 30 días con total garantía.

Sin riesgo para ti.

El contenido del curso es excelente, y esto es una obviedad para nosotros, ya que estamos seguros de que te encantará.

¿Por qué esperar? Cada día es una oportunidad perdida.

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muchos ejercicios todo está incluido.

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