- Temario: si bien las series temporales no son más que un dataset cuyos registros tienen una etiqueta de tiempo, su análisis suele ser diferente a los métodos que vimos en Aprendizaje Supervisado/No supervisado. El objetivo de esta materia es presentar distintas técnicas para el análisis de estas series. Finalizaremos el curso estudiando un predictor del precio del dólar (https://github.com/acrosa/dolar). Los temas serán:
- Métodos básicos de análisis predictivo;
- Evaluación de modelos
- Regresión
- Holt Winters
- ARIMA
- LSTMs
- Bibliografía: `Forecasting: Principles and Practice` (Rob J Hyndman & George Athanasopoulos)
- Cantidad de horas: 16
- Método de evaluación: Se harán dos prácticos, uno a mitad de la materia y otro al final