El curso virtual "Análisis práctico de series de tiempo - Curso Virtual - Coursera", es un curso con diferentes contenidos y que ofrece clases en video de Aprox. 26 horas para completar. Explora sus características esenciales, y dale click al botón naranja para obtener información detallada en la plataforma de e-Learning Coursera
¡Bienvenido a Análisis Práctico de Series Temporales! Muchos de nosotros somos analistas de datos "accidentales".
Nos capacitamos en ciencias, negocios o ingeniería y luego nos enfrentamos a datos para los cuales no tenemos capacitación analítica formal.
Este curso está diseñado para personas con algunas competencias técnicas a quienes les gustaría más que un enfoque de "libro de cocina", pero que aún necesitan concentrarse en los tipos de presentación y análisis de rutina que profundizan la comprensión de nuestros temas profesionales.
En el análisis práctico de series de tiempo, observamos conjuntos de datos que representan información secuencial, como precios de acciones, lluvia anual, actividad de manchas solares, precio de productos agrícolas y más.
Analizamos varios modelos matemáticos que podrían usarse para describir los procesos que generan este tipo de datos.
También observamos representaciones gráficas que brindan información sobre nuestros datos.
Finalmente, también aprendemos cómo hacer pronósticos que dicen cosas inteligentes sobre lo que podemos esperar en el futuro.
Tómese unos minutos para explorar el sitio del curso.
Encontrará conferencias en video con materiales escritos de apoyo, así como cuestionarios para ayudar a enfatizar puntos importantes.
El lenguaje del curso es R, una implementación libre del lenguaje S.
Es un ambiente profesional y bastante fácil de aprender.
Puede discutir el material del curso con sus compañeros de aprendizaje.
¡Tómese un momento para presentarse! El análisis de series temporales puede requerir un esfuerzo para aprender: hemos tratado de presentar esas ideas que son "críticas para la misión" de una manera en la que comprenda lo suficiente de las matemáticas para sentirse satisfecho y al mismo tiempo ser inmediatamente productivo.
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Universidad Estatal de Nueva York
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