📈 Curso 6: Series Temporales

ARIMA, Prophet, DeepAR, TFT, N-BEATS, anomalías y forecasting

12 módulos ST Interactivo
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ARIMA, Prophet, DeepAR, TFT, N-BEATS, anomalías y forecasting. Cada módulo combina teoría con simulaciones y quizzes interactivos.

Módulo 01

📈 Portal y Diagnóstico

Evalúa tus conocimientos previos en ST

Diagnóstico ⬜ Pendiente
Módulo 02

📈 Fundamentos de ST

resampling, lags, rolling, STL

ST ⬜ Pendiente
Módulo 03

📊 ARIMA/SARIMA

ACF/PACF, auto-arima, diagnóstico

ARIMA ⬜ Pendiente
Módulo 04

🔮 Prophet

changepoints, seasonality, holidays

Prophet ⬜ Pendiente
Módulo 05

🌲 XGBoost para ST

feature engineering temporal

XGBoost ⬜ Pendiente
Módulo 06

🌊 DeepAR

PyTorch Forecasting, prediction intervals

DeepAR ⬜ Pendiente
Módulo 07

🔥 Temporal Fusion Transformer

attention temporal

TFT ⬜ Pendiente
Módulo 08

🥁 N-BEATS / N-HiTS

basis expansion, interpretabilidad

N-BEATS ⬜ Pendiente
Módulo 09

🚨 Anomalías en ST

Twitter AD, MAD, autoencoder

Anomaly ⬜ Pendiente
Módulo 10

📊 Multivariate Forecasting

VAR, DeepAR, TFT

Multi ⬜ Pendiente
Módulo 11

🏛️ Hierarchical Forecasting

MinT, reconciliación

Hierarchical ⬜ Pendiente
Módulo 12

📊 Mini-Proyecto: Forecast + Dashboard

Multi-model forecast & dashboard

Proyecto ⬜ Pendiente