¿Qué aprenderás?
- Pronósticos y suavizamiento: Métodos de Holt-Winters, descomposición de series y modelos estacionarios.
- Modelos ARIMA, SARIMA y GARCH: Aplicación en series estacionarias y heteroscedásticas.
- Clustering y análisis multivariado: Agrupamiento de series similares y modelos VAR.
- Modelos avanzados y redes neuronales: Análisis de datos longitudinales, RNN y redes LSTM para datos secuenciales.
¿Por qué elegir este diplomado?
Dominarás las herramientas necesarias para abordar desafíos complejos en áreas como finanzas, economía, epidemiología y más. Además, aprenderás a implementar técnicas modernas en lenguajes como R y Python, garantizando soluciones adaptadas a las necesidades actuales.
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Temario: Temario Series temporales
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