Forecasting series temporales con Python y Scikitlearn
Adaptación de modelos de regresión de scikit learn para predicción de series temporales.
Javier Escobar Ortiz es Ingeniero Químico y amplió sus conocimientos de negocio con un MBA. En su trabajo como Data Scientist en la industria energética y sector del Retail se ha centrado en democratizar la información y crear valor a través de productos de datos que ayuden a las organizaciones a prosperar en la nueva era, uno de sus objetivos profesionales es liderar retos que nos hagan mejores, más eficientes y más rentables. Es fundamental entender el negocio para aplicar la ciencia de datos de manera efectiva.
Adaptación de modelos de regresión de scikit learn para predicción de series temporales.
Modelos ARIMA y SARIMAX para la predicción de series temporales.
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Métodos con los que estimar intervalos de predicción para modelos de machine learning aplicados a problemas de forecasting.
Modelos de forecasting para predecir múltiples series temporales de forma simultánea.
Modelado y predicción de series temporales incompletas con datos faltantes
Predicción de demanda intermitente con modelos de machine learning y skforecast.
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Modelos de forecasting globales para predecir múltiples series temporales.