Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R

Certificado Udemy en Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R

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Sobre el autor del curso Udemy:

Pedro Daniel Alcalá Rojas

Soy un profesional especializado en Ciencia de Datos, Business Intelligence y Análisis de datos con experiencia laboral de más de 24 años en Estadísticas, Auditoria y Análisis de información; en el Banco Central de Venezuela, Empresas de Investigación de mercados y consultorías profesionales.Con estudios académicos como Máster en Data Science & Business Analytics, Postgrado en Gerencia, Control Fiscal y Auditoria, Maestría en Administración de Negocios, Diplomado en Big Data y Licenciatura en Contaduría Pública, adicionalmente obtuve una carrera técnica en Informática.Dedico tiempo a la formación en cursos de extensión universitaria y la preparación de cursos online en donde trato de transmitir la experiencia y los conocimientos en temáticas actuales acerca de las tecnologías de la información que puedan tenerlos como referencia en situaciones similares en el campo laboral.Busco mostrar y enseñar la puesta en práctica en la realidad empresarial cómo aplicar la información para analizar la gestión y el desempeño en las distintas áreas de la empresa más allá de la teoría y así contribuir a mejorar las habilidades de los participantes para agregar valor a su hoja de vida y a su desempeño laboral para que puedan optar a mejorar su posición y calificación profesional.

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Última actualización del curso:

Última modificación 12/2020

Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R

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

¿Qué vas a aprender en este curso?

Usar R para analizar series temporalesExtraer datos de la web con RManipular datos con RRealizar test formales de análisis de series de tiempo en RA realizar pruebas de cambios estructurales.Usar variables dummy en pronósticos de modelos ARIMAA crear gráficos dinámicos en R con dygraphsA crear el informe de resultados con RMarkdownConocimientos previos de R y RStudio4.3 Puntaje del instructor3,193 Opiniones30,349 Estudiantes que tomaron el curso35 Cursos

Conocimientos que te brindará el curso:

Development

Data Science

Time Series Analysis

Lo que necesitas para el curso de Pedro Daniel Alcalá Rojas:

Para hacer este curso necesitas:Conocimientos previos de R y RStudio

Acerca de Aplicaciones de Data Science: Time Series Analysis con R

  • Instructor: Pedro Daniel Alcalá Rojas
  • Idioma: Español
  • Categoría: Desarrollo
  • Plataforma: Udemy
  • Cantidad de veces visto: 725

Descripción del curso:

La era digital ha traído múltiples herramientas a las empresas para facilitar la toma de decisiones, también ha generado la posibilidad de acceder a muchos datos, ya sean propios o externos y que pueden ser utilizados para mejorar la gestión y la rentabilidad empresarial, pero solemos pensar que estas herramientas están disponibles para grandes empresas y para profesionales altamente técnicos y especializados.La realidad es que estas herramientas, conocimientos y posibilidades están disponibles para todos, tanto para empresas chicas como para las grandes y para nuevos profesionales y también para los expertos.Una serie temporal, serie de tiempo o serie cronológica, pues de cualquiera de estas formas puede llamársele, se define como el conjunto de mediciones sobre el estado de una variable ordenados en el tiempo.Las series temporales son muy importantes en economía, 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 evolución 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 científico de datos, ya que tiene muchas aplicaciones en las empresas de muchos modelos de negocios, y eso lo puedes aprender ya que todo Científico de datos experto también fue principiante.En este curso práctico, directo y 100% aplicables, en él usamos el software estadístico 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 histórica para crear un pronóstico de los próximos 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, análisis de residuales y forecast, con gráficos dinámicos en R, y esto corresponde a los pasos que aplicaríamos en la empresa para crear pronósticos adecuados.Este curso es perfecto para:Analistas de datosAnalistas de Inteligencia de NegociosInteresados en Ciencia de DatosAnalistas de negociosProfesionales o empresas interesados en pronósticos sobre datos temporales, como ventas, contactos, etc.clinamen.cl

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