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Curso

Visualización de datos temporales en Python

IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 3/2022
Visualiza la estacionalidad, las tendencias y otros patrones en tus datos de series temporales.
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PythonData Visualization
4 h
17 vídeos
59 Ejercicios
4,850 XP
26,455
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Descripción del curso

Los datos de series temporales están por todas partes en el ámbito de la Data Science. Ya sea analizando tendencias de negocio, pronosticando ingresos de una empresa o explorando el comportamiento de clientes, es muy probable que te encuentres con series temporales en tu trabajo. Para empezar a trabajar con ellas, este curso te aportará conocimientos prácticos para visualizar datos de series temporales con Python.

Requisitos previos

Introduction to Data Visualization with MatplotlibManipulating Time Series Data in Python
1

Gráficos de líneas

Aprenderás a aprovechar las herramientas básicas de visualización en Python y a anotar y personalizar tus gráficos de series temporales. Al finalizar este capítulo, podrás tomar cualquier conjunto de datos estático y crear gráficos claros y atractivos de tus datos.
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2

Estadísticos descriptivos y diagnósticos

En este capítulo, profundizarás en la comprensión de tus series temporales calculando estadísticos descriptivos y representando vistas agregadas de tus datos.
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3

Estacionalidad, tendencia y ruido

Irás más allá de los estadísticos descriptivos aprendiendo sobre gráficos de autocorrelación y autocorrelación parcial. También verás cómo detectar automáticamente estacionalidad, tendencia y ruido en tus series temporales.
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4

Trabajar con múltiples series temporales

En Data Science es habitual participar en proyectos donde hay que estudiar varias series temporales a la vez. En este capítulo te mostraremos cómo representar múltiples series temporales simultáneamente y cómo descubrir y describir relaciones entre ellas.
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5

Caso práctico: tasa de desempleo

Este capítulo te dará la oportunidad de poner en práctica todos los conceptos del curso. Visualizarás la tasa de desempleo en EE. UU. de 2000 a 2010.
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