¿Qué aprenderás?

Mediante este curso de micro-learning pondrás en marcha de manera rápida proyecto de forecasting para entrenarte.

  • Generarás proyecto desde consumir la data, preprocesarla, trabajar técnicas especiales para series de tiempo, seleccion métricas y de modelo, refinamiento y despliegue básico.

  • Historia de series de tiempo, los modelos estadísticos más populares, Machine Learning aplicado a series de tiempo y uso de modelos de Deep Learning

  • Refinamiento de hiperparámetros para series de tiempo. Selección de modelo refinado e inferencia. Monitoreo con Evidently. Deploy básico. FastAPI

  • Técnicas de split y validación para series de tiempo. Los principios del modelamiento univariado, multivariado y covariado y la debida experimentación. Modelamiento univariado, multivariado y covariado con Darts, backend de statsmodels, scikit-learn y PyTorch. Forecasting probabilístico.

Course curriculum

    1. E11.U1.0: Series de tiempo ⏰

    2. E11. Lecture: Series de tiempo

      FREE PREVIEW

    3. E11.U1.1 TimeSeries modeling history 📜

    4. E11.U1.2 Autocorrelación 🔗

    5. E11.U1.3 Estacionariedad 📚

    6. E11.U1.4 Ciclos 🖇️

    7. E11.U1.5 Estacionalidad y Errores ❌

    8. E12.U1.6 History of Forecasting 🧬

    9. E13.U1.7 Darts #️⃣

    10. E13.U1.8 Classes 🧑‍🏫

    11. E13.U1.9 Modeling Types 🆎

    12. E13. Lecture: Darts

    13. Únete a la comunidad 🤗

    14. Quiz Series de Tiempo

    1. ED2.U10 Intro #️⃣

    2. ED2.U11 Data definition 1 1️⃣

    3. ED2.U12 Data Definiton 📚

    4. ED2.U13 Data Definiton Notebook 🖇️

    5. ED2.U14 Data Extraction 🗣️

    6. ED2.U20 Data Processing 🥸

    7. ED2.U21 Series regulares ⭕

    8. ED2.U22 Feature Engineering Formato y regularidad P1 ®️

    9. ED2.U23 Feature Engineering Datetime P2 ⚡

    10. ED2.U24 Feature Engineering Agregaciones P3 3️⃣

    11. ED2.U30 Visualization Line Plots 🫥

    12. ED2.U31 Visualization Violin + Ridgeline + 3D Plot 〽️

    13. ED2.U40 Autocorrelation 🖇️

    14. ED2.U41 Stationarity 🔗

    15. ED2.U42 Seasonality🧬

    16. ED2.U50 Feature Selection 🧠

    17. Lecture: Data Processing

    18. ED2.U60 Data Splits and Backtesting 🤲

    19. ED2.U61 Output & Horizon + Modeling types

    20. Lecture: Pre-Modeling

    21. Quiz: Conceptos Avanzados de Series de Tiempo

    1. ED3.U20 Baseline models 🧬

    2. ED3.U10 Pre-Modeling 🖇️

    3. ED3.U21 Traditional Univariate 〽️

    4. ED3.U22 Boosting Models ⏩

    5. ED3.U23 DeepAR _ TCN 🔘

    6. ED3.U24 NBEATS _ NHiTs 🧑‍🏫

    7. ED3.U25 Temporal Fusion Transformer TFT 🔗

    8. ED3.U26 NLinear and DLinear P1 💻

    9. ED3.U27 NLinear and DLinear P2 🦾

    10. ED3.U28 Ensemble + Globals + Probabilistic 👨‍👩‍👧

    11. Lecture: Modelos 📜

    12. Quiz Modelos ❌⭕

    1. ED4.U10 Optuna, refinamiento 🙌

    2. Lecture: Optuna y refinamiento 📜

    3. ED4.U20 Monitoreo 👾

    4. Quiz Refinamiento y monitoreo ❌⭕

About this course

  • $120.00
  • 51 lessons
  • 9.5 hours of video content

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