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Manipulación de datos de series temporales en Python

En este curso aprenderás lo básico sobre el trabajo con datos de series temporales.

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Descripción del curso

En este curso aprenderá los fundamentos de la manipulación de datos de series temporales. Los datos de series temporales son datos indexados por una secuencia de fechas u horas. Aprenderás a utilizar los métodos incorporados en Pandas para trabajar con este índice. También aprenderá a remuestrear series temporales para cambiar la frecuencia. Este curso también le mostrará cómo calcular valores móviles y acumulativos para series temporales. Por último, utilizará todos sus nuevos conocimientos para construir un índice bursátil ponderado por el valor a partir de datos bursátiles reales.
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Series temporales en Python

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  1. 1

    Trabajar con series temporales en Pandas

    Gratuito

    En este capítulo se sientan las bases para aprovechar la potente funcionalidad de las series temporales que Pandas pone a disposición mediante la representación de fechas, en particular mediante DateTimeIndex. Aprenderá a crear y manipular información de fechas y series temporales, y a realizar cálculos con DataFrames temporales para desplazar los datos en el tiempo o crear rendimientos específicos de un periodo.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Cómo utilizar fechas y horas con pandas
    50 xp
    Su primera serie cronológica
    100 xp
    Indexación y remuestreo de series temporales
    50 xp
    Crear una serie temporal de datos sobre la calidad del aire
    100 xp
    Comparar la evolución anual de las cotizaciones bursátiles
    100 xp
    Establecer y cambiar la frecuencia de las series temporales
    100 xp
    Retrasos, cambios y rendimientos de las series de cotizaciones bursátiles
    50 xp
    Evolución temporal de las cotizaciones bursátiles
    100 xp
    Cálculo de la evolución de las cotizaciones bursátiles
    100 xp
    Trazado de rentabilidades multiperíodo
    100 xp
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Stefan Jansen HeadshotStefan Jansen

Founder & Lead Data Scientist at Applied Artificial Intelligence

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