WORKSHOP OPEN DATA
Este workshop te permite adquirir las habilidades necesarias para aprovechar al máximo el open data desde la perspectiva de un reutilizador. A través de casos prácticos, explorarás cómo acceder a diversos conjuntos de datos para resolver problemas concretos, brindándote una experiencia práctica y aplicada.
Además, conocerás las plataformas de concursos, destacando a Kaggle como un valioso medio de aprendizaje. Descubrirás cómo estas plataformas no solo ofrecen acceso a datos, sino también proporcionan acceso a códigos abiertos, permitiéndote aprender de la comunidad y aplicar ese conocimiento a tus propios proyectos.
142 €
Online
37.5 horas
Descubre los módulos y conceptos clave
Cada uno de los módulos de este curso ha sido elaborado rigurosamente atendiendo a las necesidades actuales y futuras tanto de los profesionales como de las empresas.
¡Explora todas las materias que conforman este curso!
EXPLORATORY DATA ANALYSIS
Descomposición de series temporales con Python.
Visualización con Python.
Operaciones en series temporales con Python.
MODELING
ARIMA / SARIMA.
Tensorflow.
Prophet.
MICROSOFT AZURE
Introducción.
Azure Cognitive Services.
Descripción
Este workshop tiene como finalidad introducirte en el análisis de series temporales de forma práctica, haciendo un recorrido desde el análisis exploratorio de datos hasta los modelos más recientes que usan las empresas.
El enfoque práctico de este análisis se hace indispensable para afrontar un problema común en el mundo empresarial. De este modo, puedes conocer los diferentes pasos que hay que tomar cuando un reto de estas características aparece en el día a día de un científico de datos.
Con esta formación serás capaz de dominar los modelos estadísticos, el deep learning y algunas librerías tan conocidas como Prophet. Además, aprenderás a utilizar servicios muy interesantes y relevantes de Azure, el cloud de Microsoft.
Objetivos
Enfrentarse a un problema de series temporales de una forma práctica.
Conocer diferentes librerías y herramientas para trabajar el análisis de series temporales.
Entender el estado del arte del análisis en series temporales.
Metodología
ENAE desarrolla una metodología activa y participativa, "Learning by doing", que alterna las exposiciones de conceptos, técnicas y métodos de análisis, con el desarrollo de casos prácticos que reflejan situaciones empresariales reales.
Con el fomento del trabajo en equipo se pretende conseguir la integración de todos los miembros y resolver de una forma más eficaz los casos planteados, mediante el intercambio de distintos puntos de vista, opiniones y experiencias. Se aprenderá de los formadores pero también de las experiencias profesionales de los compañeros.
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