Curso 4: Machine Learning | Módulo 10 de 12

Time Series

Simulador series temporales: descomposición, ARIMA, Prophet. Forecast MAE/MAPE.

Como predecir el clima: Las series temporales son datos ordenados en el tiempo (temperatura cada hora, ventas cada mes). La descomposición separa la serie en tendencia (¿sube o baja?), estacionalidad (patrones que se repiten) y residuo (ruido). ARIMA es como un meteorólogo que mira el pasado para predecir el futuro.

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comprender el concepto fundamental explicado en este módulo
Aplicar la técnica con ejemplos prácticos de código Python
Evitar errores comunes y seguir las mejores prácticas
Construir intuición para saber cuándo aplicar cada técnica

Simulador de Series Temporales

Genera una serie temporal, ajústala con ARIMA/Prophet y observa el forecast con métricas de error.

Tendencia:

Estacionalidad:

Ruido:

Modelo:

MAE

MAPE

RMSE

Genera forecast con MAPE < 15% para ganar tu insignia.

📌 Resumen del módulo

Concepto clave: domina la idea central presentada en este módulo
Aplicación: los ejemplos te preparan para proyectos reales
Errores comunes: identifica y evita las trampas típicas
Próximos pasos: este conocimiento es base para el siguiente nivel

Siguiente: MLOps

Time Series

🎯 ¿Qué aprenderás?

Simulador de Series Temporales

INSIGNIA: VISIONARIO TEMPORAL

📌 Resumen del módulo