Diplomado en Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos
Diplomado
Online
Descripción
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
150h
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Duración
6 Semanas
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
En pleno siglo XXI, la tecnología permite la generación de grandes cantidades de datos, una fuente de incalculable valor empresarial para cuyo aprovechamiento resulta necesario el uso de técnicas novedosas para procesarlos y analizarlos. Por esta razón, se ha diseñado este programa que permitirá al profesional analizar de forma profunda las series temporales y sus diferentes modelos. Estos, unidos al forecast, le ayudarán a hacer las mejores previsiones de ventas, beneficios y pérdidas para su compañía. Así, esta titulación le permitirá acercar a su compañía al éxito gracias a los datos que podrá recabar a partir de las herramientas obtenidas.
Información importante
Documentación
- 377diplomado-series-temporales-forecast-analisis-.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos
-Desarrollar conocimiento avanzado sobre las series temporales
-Identificar el patrón y características de las series temporales
-Predecir el comportamiento de una serie temporal, sobre la base del conocimiento de los modelos estudiados
-Desarrollar conocimiento especializado sobre las series temporales
-Examinar la formulación y las propiedades básicas de los modelos univariantes de series temporales
-Aplicar los fundamentos de la metodología de modelización y predicción de series temporales reales
Afianzar los conocimientos del estudiante en el campo de las series temporales es el objetivo principal de este Diplomado. De esta forma, TECH garantiza que el estudiante desarrolle sus metas profesionales en un ambiente competitivo. A lo largo las 150 horas de aprendizaje que componen este programa, se podrá comprender mejor los conceptos de los modelos univariantes, regresión dinámica y la metodología de construcción de nichos. Así, tras finalizar el programa, el profesional será capaz de tomar decisiones de carácter global con una perspectiva innovadora y una visión internacional.
Este Diplomado en Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos contiene el programa más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Diplomado en Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos
N.º Horas Oficiales: 150 h.
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Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.
En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.
Opiniones
Materias
- Análisis de datos
- Componentes
- Tendencias
- Objetivos
- Series
- Forecast
Profesores
Arturo Peralta Martín-Palomino
Profesor
Temario
Módulo 1. Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos
1.1. Series de Tiem
1.1.1. Objetivos
1.1.2. Aplicabilidad
1.2. Componentes de una serie temporal
1.2.1. Componente tendencia - Estacional
1.2.2. Ciclo
1.2.3. Residuos
1.3. Tipos de series temporales
1.3.1. Series temporales estacionarias
1.3.2. Series no estacionarias
1.3.3. Transformación Box-Cox
1.4. Métodos básicos de forecast
1.4.1. Media
1.4.2. Naïve
1.4.3. Naïve estacional
1.4.4. Comparación de métodos
1.5. Análisis de residuos
1.5.1. Autocorrelación
1.5.2. ACF de residuos
1.5.3. Test de correlación
1.6. Modelos predictivos de series temporales
1.6.1. ARIMA
1.6.2. RMA
1.6.3. Suavizado exponencial
1.7. Medidas de precisión del pronóstico
1.7.1. MAE
1.7.2. MSE
1.7.3. RMSE
1.7.4. MAPE
1.8. Etapas Forecasting
1.8.1. Identificación modelo
1.8.2. Estimación
1.8.3. Verificación-Predicción
1.9. Manipulación y análisis de Series temporales con R
1.9.1. Preparación de los datos
1.9.2. Identificación de patrones
1.9.3. Análisis del modelo
1.9.4. Predicción
1.10. Análisis gráficos combinados con R
1.10.1. Aplicación del Análisis gráfico combinado con R
Diplomado en Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos