Curso libreInteligencia artificial y datos
Series de tiempo y pronósticos
El curso Series de tiempo y pronósticos proporciona al estudiante los métodos para analizar y pronosticar series con modelos estadísticos como ETS y ARIMA y con aprendizaje automático como LightGBM, en Python. Le sirve para pronosticar ventas, demanda o consumo, medir la precisión con validación temporal y comunicar intervalos de predicción para decidir.
A quién va dirigido
Personas con Python y estadística básica.
Objetivos
✓Comprender los componentes de tendencia, estacionalidad y ciclo, la autocorrelación y la estacionariedad de una serie.
✓Analizar series con descomposición STL y compararlas frente a métodos de referencia ingenuo y estacional.
✓Aplicar suavización exponencial ETS, ARIMA y SARIMA con statsforecast y LightGBM con variables de rezago y calendario.
✓Diseñar un pronóstico que incorpore festivos colombianos y estructura jerárquica con intervalos de predicción.
✓Evaluar pronósticos con validación de origen móvil y métricas MAE, RMSE y MASE para una decisión de negocio.
Plan de estudios por sesión
1
Análisis de series de tiempoComponentes: tendencia, estacionalidad y ciclo; descomposición STL · Autocorrelación, estacionariedad y diferenciación
2
Modelos estadísticos de pronósticoMétodos de referencia ingenuo y estacional y suavización exponencial ETS · ARIMA y SARIMA e implementación con statsforecast
3
Aprendizaje automático para pronósticoVariables de rezago y calendario con LightGBM · Festivos colombianos como variables y pronóstico jerárquico
4
Presentación del proyecto final: pronóstico de ventas o demandaValidación con origen móvil y métricas MAE, RMSE y MASE · Intervalos de predicción e informe de pronóstico para el negocio
Evaluación
Inicial30%Descomposición STL de una serie real con análisis de autocorrelación y estacionariedad.
Intermedio30%Taller comparativo de ETS, ARIMA y LightGBM con variables de rezago y festivos colombianos.
Final40%Proyecto final: pronóstico a tres meses con comparación de modelos, intervalos de predicción e informe para decisión, con sustentación.
Proyecto final
Pronóstico de ventas o demanda a tres meses con comparación de modelos, intervalos de predicción e informe para decisión.