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<title>Forecasting con Python</title>
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<h1>Forecasting con Python</h1>
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<article>
<a href="./documentos/py27-forecasting-series-temporales-python-scikitlearn.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/logo-skforecast.jpg" alt="" /></a>
<h3>Skforecast: forecasting de series temporales con machine learning</h3>
<p>Skforecast, librería de Python que facilita el uso de modelos scikit-learn para problemas de forecasting y series temporales.</p>
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<a href="./documentos/py51-modelos-arima-sarimax-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/arima-sarimax-python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Modelos ARIMA y SARIMAX con Python</h3>
<p>Modelos ARIMA y SARIMAX para la predicción de series temporales.</p>
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<a href="./documentos/py39-forecasting-series-temporales-con-skforecast-xgboost-lightgbm-catboost.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-skforecast-xgboost-catboost.jpg" alt="" /></a>
<h3>Forecasting series temporales con gradient boosting: Skforecast, XGBoost, LightGBM y CatBoost</h3>
<p>Ejemplo de cómo predecir el número de usuarios del sistema de alquier de bibicletas urbanas utilizando modelos de gradient boosting en python.</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/py39-forecasting-series-temporales-con-skforecast-xgboost-lightgbm-catboost.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py29-forecasting-demanda-energia-electrica-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-demanda-electrica.jpg" alt="" /></a>
<h3>Forecasting de la demanda eléctrica con machine learning</h3>
<p>Ejemplo de cómo predecir la demanda de energía eléctrica con modelos de machine learning.</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/py29-forecasting-demanda-energia-electrica-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py44-multi-series-forecasting-skforecast-español.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/multi-series-forecasting-logo.jpg" alt="" /></a>
<h3>Multi-series forecasting con Python y Skforecast</h3>
<p>Modelos de forecasting para predecir múltiples series temporales de forma simultánea.</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/py44-multi-series-forecasting-skforecast-español.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py53-modelos-forecasting-globales.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/modelos-forecasting-globales.jpg" alt="" /></a>
<h3>Modelos de forecasting globales</h3>
<p>Modelos de forecasting globales para predecir múltiples series temporales.</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/py53-modelos-forecasting-globales.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py54-forecasting-con-deep-learning.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-deep-learning.jpg" alt="" /></a>
<h3>Forecasting con modelos de deep learning</h3>
<p>Forecasting utilizando modelos basados redes neuronales RNN y LSTM</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py42-forecasting-probabilistico.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-probabilistico.jpg" alt="" /></a>
<h3>Forecasting probabilístico</h3>
<p>Métodos con los que estimar intervalos de predicción para modelos de machine learning aplicados a problemas de forecasting.</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/py42-forecasting-probabilistico.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py46-forecasting-series-temporales-incompletas.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-series-incompletas.jpg" alt="" /></a>
<h3>Forecasting de series temporales incompletas</h3>
<p>Modelado y predicción de series temporales incompletas con datos faltantes</p>
<ul class="actions">
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</ul>
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<a href="./documentos/py48-forecasting-demanda-intermitente.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-demanda-intermitente.jpg" alt="" /></a>
<h3>Forecasting de demanda intermitente con Python y Skforecast</h3>
<p>Predicción de demanda intermitente con modelos de machine learning y skforecast.</p>
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<h3>Forecasting de las visitas a una página web</h3>
<p>Ejemplo de cómo predecir el tráfico de una web utilizando modelos de machine learning con Python.</p>
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<h3>Predicción del precio de Bitcoin con Python</h3>
<p>Ejemplo de cómo utilizar modelos de forecasting para predecir el precio de la criptomoneda Bitcoin y estudio de las implicaciones que aparecen cuando una serie temporal no tenga ningún patrón.</p>
<ul class="actions">
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</ul>
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<a href="./documentos/py45-weighted-time-series-forecasting-es.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/reducir-impacto-covid-forecasting.jpg" alt="" /></a>
<h3>Reducir el impacto del covid-19 en modelos de forecasting</h3>
<p>Ejemplo de cómo atenuar el impacto del covid y otros periodos anomalos en series temporales a la hora de entrenar modelos de forecasting</p>
<ul class="actions">
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</ul>
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<a href="./documentos/py57-modelos-forecasting-interpretables.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/interpretabilidad-modelos-forecasting.jpg" alt="" /></a>
<h3>Interpretabilidad en modelos de forecasting</h3>
<p>Interpretabilidad de modelos de forecasting utilizando shape values, gráficos de dependecia parcial e importancia de predictores</p>
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<p class="copyright">© Este material, creado por Joaquín Amat Rodrigo, tiene licencia Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International</a>.</p>
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