Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R | Data Science Online Course by Udemy

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Curso prctico para analizar series temporales con ARIMA y variable dummy sobre datos reales del precio del oro por onza

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Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R

La era digital ha trado mltiples herramientas a las empresas para facilitar la toma de decisiones, tambin ha generado la posibilidad de acceder a muchos datos, ya sean propios o externos y que pueden ser utilizados para mejorar la gestin y la rentabilidad empresarial, pero solemos pensar que estas herramientas estn disponibles para grandes empresas y para profesionales altamente tcnicos y especializados. La realidad es que estas herramientas, conocimientos y posibilidades estn disponibles para todos, tanto para empresas chicas como para las grandes y para nuevos profesionales y tambin para los expertos. Una serie temporal, serie de tiempo o serie cronolgica, pues de cualquiera de estas formas puede llamrsele, se define como el conjunto de mediciones sobre el estado de una variable ordenados en el tiempo. Las series temporales son muy importantes en economa, por lo tanto, en los negocios, Ya que casi todas las variables se recogen a lo largo del tiempo, por ejemplo: ventas, demanda, llamadas, etc. Para analizarla es interesante ver la evolucin de la variable a lo largo del tiempo, no el valor concreto en un determinado instante. Esta es una importante herramienta para todo analista y cientfico de datos, ya que tiene muchas aplicaciones en las empresas de muchos modelos de negocios, y eso lo puedes aprender ya que todo Cientfico de datos experto tambin fue principiante. En este curso prctico, directo y 100% aplicables, en l usamos el software estadstico R y su interfaz RStudio para crear un informe RMarkdown para analizar la serie de precios promedio mensuales del Oro por onza Troy de forma histrica para crear un pronstico de los prximos 6 periodos. Vamos a utilizar Web Scraping para traer los datos RStudio, elementos de data wrangling, pruebas formales de estacionalidad, de cambios estructurales, uso de variables dummy, Modelado ARIMA, anlisis de residuales y forecast, con grficos dinmicos en R, y esto corresponde a los pasos que aplicaramos en la empresa para crear pronsticos adecuados.

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