Cuatro clases en directo con la Dra. Rosana Ferrero para analizar, modelar y predecir series temporales con R, con grupo de mañana o de tarde, clases grabadas y acceso al curso completo. Plazas limitadas.
Data Scientist con más de 10 años de experiencia en consultoría, investigación y docencia, y colaboradora habitual de centros de prestigio como el CSIC. Te acompañará cara a cara para resolver tus dudas metodológicas y asegurar que dominas cada paso.
Aprenderás a separar tendencia, estacionalidad y ciclos de tus series para distinguir lo que es un patrón real de lo que es ruido o un efecto temporal que distorsiona tus resultados.
Verás cómo importar y graficar cualquier serie en R, detectar y manejar outliers y valores faltantes, y dejar la serie lista para modelar sin sesgos metodológicos iniciales.
Con pruebas de estacionariedad (Dickey-Fuller, KPSS), diferenciación y funciones ACF/PACF y de correlación cruzada descubrirás si una serie realmente anticipa a otra o solo lo parece.
Construirás modelos AR, MA, ARIMA, SARIMA y ARMAX, validarás sus supuestos (Ljung-Box, normalidad, sobreajuste) y generarás intervalos de predicción fiables para tus decisiones.
Hay grupo de mañana y de tarde, puedes cambiarte de grupo y todas las clases quedan grabadas para que las consultes donde y cuando quieras.
Dirigido a investigadores, doctorandos y profesionales que trabajan con datos ordenados en el tiempo (biología, clínica, ciencias sociales, medio ambiente, economía o negocio) y necesitan construir modelos de predicción temporal con rigor. Se recomienda contar con conocimientos básicos de R.
Cada sesión en directo tiene un objetivo concreto: sales de cada clase con algo que puedes aplicar a tus propios datos ese mismo día · 4 clases de 1 hora.
Antes de construir cualquier modelo complejo, un profesional invierte el 80 % de su tiempo lidiando con datos sucios, huecos o anomalías, visualizando los patrones y componentes de la serie.
Para comprender el pasado y anticiparnos al futuro necesitamos analizar si la serie es estable y su relación con otras series, y así evitar correlaciones espurias.
Para pasar de describir el pasado a predecir el futuro con rigor y validez estadística, utilizamos los estándares de la industria (Box-Jenkins).
El último día consolida todo lo aprendido mediante flujos de trabajo profesionales de extremo a extremo.
Primero reservas tu plaza y después eliges el grupo que mejor te venga, de mañana o de tarde. El horario de cada grupo se fija con los inscritos, y puedes cambiarte de grupo si te surge un imprevisto.
Además de las clases en directo, tendrás acceso a todo el contenido grabado del Curso de Análisis práctico de series temporales con R (vídeos, actividades y cuestionarios) hasta el 15 de noviembre.
Ver el temario completo del cursoMáxima Formación te entregará un certificado de superación del curso si apruebas los cuestionarios de cada tema.
Equipos y profesionales de organismos como el CSIC, el Servicio Andaluz de Salud, el Banco de España o el Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya ya se han formado con Máxima Formación.
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Contamos con certificaciones ISO 9001, ISO 27001 e ISO 14001, que acreditan nuestro compromiso con la calidad del servicio, la seguridad de la información y una gestión ambiental responsable.
Nuestra formación cuenta con una valoración de 5,0 en Google con más de 120 reseñas, 4,9 en Emagister con más de 1.000 opiniones de alumnos y 4,8 en Dozencia con cerca de 100 valoraciones.
Máxima Formación cuenta con el sello Cum Laude de Emagister de forma ininterrumpida desde 2018, certificado de excelencia en Dozencia y certificado de Confianza Online.
En Máxima Formación no aprendes solo/a. Detrás de cada curso hay un equipo docente real que te acompaña: resolvemos tus dudas en menos de 24 horas, durante el curso y también cuando lo termines. Tu progreso nos importa tanto como a ti.
Data Scientist · Docente
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