Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
En este curso aprenderás los conceptos básicos para manipular series temporales. Una serie temporal es un conjunto de datos indexado por una secuencia de fechas u horas. Verás cómo usar los métodos integrados de Pandas para trabajar con este índice. También aprenderás a remuestrear series temporales para cambiar su frecuencia. Además, el curso te mostrará cómo calcular valores móviles y acumulados en series temporales. Por último, pondrás en práctica todo lo aprendido para construir un índice bursátil ponderado por valor a partir de datos reales de acciones.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Trabajar con series temporales en Pandas
Este capítulo sienta las bases para aprovechar la potente funcionalidad de series temporales que ofrece la representación de fechas en Pandas, en particular mediante DateTimeIndex. Aprenderás a crear y manipular información de fechas y series temporales, y a realizar cálculos con DataFrames con reconocimiento temporal para desplazar tus datos en el tiempo o calcular rendimientos por periodo.
- Cómo usar fechas y horas con pandas50 XP
- Tu primera serie temporal100 XP
- Indexación y remuestreo de series temporales50 XP
- Crea una serie temporal con datos de calidad del aire100 XP
- Compara las tendencias anuales del precio de la acción100 XP
- Establecer y cambiar la frecuencia de series temporales100 XP
- Desfases, variaciones y rendimientos en series de precios de acciones50 XP
- Desplazar precios de acciones en el tiempo100 XP
- Calcular cambios en el precio de las acciones100 XP
- Representar rentabilidades de varios periodos100 XP
2
Métricas básicas de series temporales y remuestreo
Este capítulo profundiza en la funcionalidad esencial de series temporales disponible a través de pandas DateTimeIndex. Introduce el remuestreo y cómo comparar diferentes series temporales normalizando sus puntos de inicio.
3
Funciones de ventana: métricas móviles y acumuladas
Este capítulo te mostrará cómo usar funciones de ventana para calcular métricas de series temporales tanto para ventanas móviles como expandibles.
4
Juntándolo todo: creación de un índice ponderado por valor
Este capítulo combina los conceptos anteriores enseñándote a crear un índice ponderado por valor. Este índice utiliza datos de capitalización bursátil contenidos en los listados de la bolsa para calcular los pesos y la información de precios de acciones de 2016. Después, se compara el comportamiento del índice con referencias para evaluar el rendimiento del índice que has creado.
Manipulación de series temporales en Python
Curso
completado
