Capítulos

7 capítulos publicados

¿Por dónde empezar?

Los capítulos están ordenados de menor a mayor dificultad. Lee el primero y avanza paso a paso.

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Fundamentos

1

Tu primer encuentro con el tiempo como dato

Qué es una serie temporal, por qué necesita un tratamiento especial y cómo descomponerla en tendencia, estacionalidad y ruido con pandas y matplotlib.

básico 7 min
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Modelos clásicos

2

ARIMA: el primer modelo que de verdad predice el futuro

Cómo detectar la estacionariedad, diferenciar una serie temporal e interpretar ACF y PACF para ajustar un modelo ARIMA con statsmodels.

intermedio 9 min
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1. 2.1
  
  Interpretando ACF y PACF paso a paso
  
  Aprende a leer las funciones de autocorrelación para identificar los parámetros p, d y q de un modelo ARIMA.
  
  intermedio 3 min
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2. 2.2
  
  Ajustando el orden ARIMA con auto_arima
  
  Automatiza la búsqueda de los mejores parámetros p, d y q usando pmdarima y compara modelos con AIC y BIC.
  
  intermedio 2 min
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