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Curso

Machine Learning para datos de series temporales en Python

AvanzadoNivel de habilidad

Actualizado 2/2026

Este curso se centra en la ingeniería de características y el machine learning para datos de series temporales.

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PythonMachine Learning

4 h

13 vídeos

53 Ejercicios

4,550 XP

53,311

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Descripción del curso

Los datos de series temporales están por todas partes. Ya sean las fluctuaciones del mercado bursátil, los datos de sensores que registran el cambio climático o la actividad del cerebro, cualquier señal que varía con el tiempo puede describirse como una serie temporal. Machine Learning se ha consolidado como un método potente para aprovechar la complejidad de los datos y así generar predicciones y extraer conclusiones sobre el problema que se quiere resolver. Este curso es el punto de encuentro entre estos dos mundos, Machine Learning y las series temporales, y cubre ingeniería de características, espectrogramas y otras técnicas avanzadas para clasificar sonidos de latidos y predecir precios de acciones.

Requisitos previos

Manipulating Time Series Data in Python Visualizing Time Series Data in Python Supervised Learning with scikit-learn

1

Introducción a series temporales y Machine Learning

Este capítulo introduce los fundamentos de Machine Learning, los datos de series temporales y cómo se relacionan entre sí.

Tipos de series temporales y aplicaciones

Identificar una serie temporal

Representación de una serie temporal (I)

Representar una serie temporal (II)

Conceptos básicos de Machine Learning

Ajustar un modelo simple: clasificación

Predecir con un modelo de clasificación

Ajuste de un modelo sencillo: regresión

Predecir usando un modelo de regresión

Machine learning y datos de series temporales

Inspeccionar los datos de clasificación

Inspeccionar los datos de regresión

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2

Series temporales como entradas de un modelo

La forma más sencilla de incorporar series temporales a tu flujo de trabajo de Machine Learning es usarlas como características en un modelo. Este capítulo cubre las características más comunes que se extraen de series temporales para aplicar Machine Learning.

Clasificar una serie temporal

Muchas repeticiones de sonidos

Invariancia en el tiempo

Construye un modelo de clasificación

Mejorar las características para la clasificación

Calcular la envolvente del sonido

Calcular características a partir de la envolvente

Características derivadas: el tempograma

El espectrograma

Espectrogramas de audio de latidos

Ingeniería de características espectrales

Combining many features in a classifier

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3

Predicción con datos de series temporales

Si quieres predecir patrones en datos a lo largo del tiempo, hay consideraciones especiales a la hora de elegir y construir tu modelo. Este capítulo explica cómo obtener información del conjunto de datos antes de ajustar el modelo, así como buenas prácticas para usar modelos predictivos con datos de series temporales.

Predecir datos a lo largo del tiempo

Presentación del conjunto de datos

Ajustar un modelo de regresión simple

Visualizing predicted values

Predicción avanzada de series temporales

Visualizar datos desordenados

Imputar valores ausentes

Transformar datos en bruto

Cómo manejar valores atípicos

Crear características a lo largo del tiempo

Crear varias características móviles a la vez

Percentiles y funciones parciales

Usar información de "fecha"

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4

Validación e inspección de modelos de series temporales

Una vez que tengas un modelo para predecir datos de series temporales, tendrás que decidir si es un buen o mal modelo. Este capítulo cubre lo básico para generar predicciones con modelos y validarlas frente a datos de "prueba".

Creación de variables a partir del pasado

Creación de características desplazadas en el tiempo

Caso especial: modelos autorregresivos

Visualiza los coeficientes de la regresión

Autorregresión con una serie temporal más suave

Validación cruzada de datos de series temporales

Validación cruzada con barajado

Validación cruzada sin barajar

Validación cruzada basada en el tiempo

Estacionariedad y estabilidad

Estacionariedad

Bootstrap para un intervalo de confianza

Calcular la variabilidad en los coeficientes del modelo

Visualizar la variabilidad del score del modelo a lo largo del tiempo

Tener en cuenta la no estacionariedad

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