Curso de Time Series Analysis with Google Colab
Este curso proporciona una introducción al análisis de series temporales, con práctica en Google Colab. Los participantes explorarán los modelos ARIMA, Prophet y otras técnicas de pronóstico de series temporales para analizar y pronosticar datos temporales. El curso enfatiza la implementación práctica de estas técnicas dentro de un entorno basado en la nube como Google Colab.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de pronóstico de series de tiempo a datos del mundo real utilizando Google Colab.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
- Utilice Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
- Aplique los modelos ARIMA para pronosticar las tendencias de los datos.
- Utilice la biblioteca Prophet de Facebook para obtener pronósticos flexibles.
- Visualice los datos de series temporales y los resultados de las previsiones.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción al análisis de series temporales
- Visión general de los datos de series temporales
- Componentes de las series temporales: tendencia, estacionalidad, ruido
- Configuración de Google Colab para el análisis de series temporales
Exploratorio Data Analysis para series temporales
- Visualización de datos de series temporales
- Descomposición de componentes de series temporales
- Detección de estacionalidades y tendencias
Modelos ARIMA para series temporales Forecasting
- Entendiendo ARIMA (Media Móvil Integrada Autorregresiva)
- Elección de parámetros para modelos ARIMA
- Implementación de modelos ARIMA en Python
Introducción a Prophet para series temporales Forecasting
- Descripción general de Prophet para la previsión de series temporales
- Implementación de modelos Prophet en Google Colab
- Manejo de días festivos y eventos especiales en la previsión
Técnicas avanzadas Forecasting
- Manejo de datos faltantes en series temporales
- Predicción de series temporales multivariante
- Personalización de previsiones con regresores externos
Evaluación y ajuste de modelos de pronóstico
- Métricas de rendimiento para la previsión de series temporales
- Puesta a punto de los modelos ARIMA y Prophet
- Validación cruzada y backtesting
Aplicaciones en el mundo real del análisis de series temporales
- Casos prácticos de predicción de series temporales
- Ejercicios prácticos con conjuntos de datos del mundo real
- Pasos siguientes para el análisis de series temporales en Python
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos intermedios de Python programación
- Familiaridad con las técnicas básicas de estadística y análisis de datos.
Audiencia
- Analistas de datos
- Científicos de datos
- Profesionales que trabajan con datos de series temporales
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Testimonios (5)
Ejemplos prácticos nos permitieron obtener una sensación real de cómo funciona el programa. Explicaciones claras e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
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- Comparta visualizaciones entre diferentes miembros del equipo.
- Acceso seguro al software basado en roles y controles de acceso.
- Cree visualizaciones como gráficos de mapas.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Genere datos espaciales como visualizaciones.
- Realice geostáticos con datos reales.
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- Analice los datos espaciales de los proyectos en ArcGIS.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Navegar y utilizar herramientas ArcGIS para la gestión de datos geoespaciales.
- Crear y personalizar mapas con capas y atributos.
- Realizar tareas avanzadas de análisis espacial y geoprocesamiento.
- Automatizar flujos de trabajo usando ModelBuilder y Python.
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- Comprender la arquitectura y los componentes de ArcGIS Enterprise.
- Aprenda a instalar, configurar y administrar ArcGIS Enterprise.
- Adquiera habilidades para solucionar problemas y resolver problemas comunes.
- Desarrollar competencia en el monitoreo y mantenimiento de ArcGIS entornos empresariales.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean aprender los conceptos y herramientas fundamentales de ArcGIS.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos básicos de GIS y datos espaciales.
- Navegue por la interfaz ArcGIS.
- Crear y administrar datos espaciales.
- Realizar análisis espaciales básicos.
- Cree mapas y visualizaciones.
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14 HorasAl final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender GIS conceptos y tipos de datos espaciales utilizando la última versión de ArcGIS Pro.
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- Explora ArcGIS* Pro y cómo utilizar el contenido en línea
- Gestione, manipule y analice sus propios datos
- Muestre y comparta sus datos de una manera significativa y creativa
Nota: Utilizaremos la última versión de ArcGIS Pro.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Desarrollar habilidades avanzadas en técnicas de análisis espacial utilizando ArcGIS Pro.
- Utilice Python secuencias de comandos para la automatización y el procesamiento de datos complejos.
- Aplique el modelado espacial para la resolución de problemas en escenarios del mundo real.
- Realizar análisis geoestadísticos para la interpretación avanzada de datos.
- Integre fuentes de datos externas y aproveche el análisis de datos espaciales en 3D.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a GIS analistas que desean automatizar tareas repetitivas en GIS procesos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Cree GIS aplicaciones con las herramientas Python y ArcGIS.
- Desarrolle con el paquete ArcGIS ArcPy, utilizando Python.
- Aplique los módulos ArcGIS para la automatización de mapas utilizando clases de objeto en Python.
QGIS para el Sistema de Información Geográfica
21 HorasUn sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, administrar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo GIS a veces se usa para la ciencia de la información geográfica (GIScien) para referirse a la disciplina académica que estudia los sistemas de información geográfica y es un dominio amplio dentro de la disciplina académica más amplia de la geoinformática.
QGIS funciona como software del sistema de información geográfica (GIS), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de componer y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas ráster y vectoriales; Los datos vectoriales se almacenan como entidades de punto, línea o polígono. Se admiten múltiples formatos de imágenes rasterizadas y el software puede georreferenciar imágenes. En resumen, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux, BSD.
Este programa, en su primera fase, introduce la interfaz QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS, las bibliotecas de Python de QGIS que permiten la integración de funcionalidades GIS en su código Python o su aplicación Python, de modo que incluso puede crear su propio Plugin Python en torno a una funcionalidad GIS en particular.
Introduction to Spotfire
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de negocios y analistas de datos que desean aprender técnicas básicas de Spotfire Analyst para analizar datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure TIBCO Spotfire.
- Combine datos de diferentes bases de datos.
- Visualice grandes conjuntos de datos.
- Cree y comparta paneles complejos.
AI-Driven Data Analysis with TIBCO Spotfire X
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de negocios y analistas de datos que desean utilizar TIBCO Spotfire X con sus capacidades de inteligencia artificial para visualizar, transformar y analizar datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure TIBCO Spotfire X.
- Comprender las características y la arquitectura de TIBCO Spotfire X.
- Comprenda los conceptos detrás de la analítica aumentada y predictiva.
- Aprenda a cargar, procesar y visualizar datos con Spotfire X.
- Cree visualizaciones de datos interactivas y mejoradas.
Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
14 HorasEn esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador, los participantes aprenderán tres enfoques diferentes para acceder, analizar y visualizar datos. Comenzamos con una introducción a las bases de datos RDMS; La atención se centrará en el acceso y la consulta de una base de datos Oracle utilizando el lenguaje SQL. A continuación, analizamos las estrategias para acceder a una base de datos RDMS mediante programación utilizando el lenguaje Python. Por último, veremos cómo visualizar y presentar datos gráficamente utilizando TIBCO Spotfire.
Formato del curso
Charla y discusión interactiva.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.