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Este capítulo introduce los fundamentos de Machine Learning, los datos de series temporales y cómo se relacionan entre sí.
La forma más sencilla de incorporar series temporales a tu flujo de trabajo de Machine Learning es usarlas como características en un modelo. Este capítulo cubre las características más comunes que se extraen de series temporales para aplicar Machine Learning.
Si quieres predecir patrones en datos a lo largo del tiempo, hay consideraciones especiales a la hora de elegir y construir tu modelo. Este capítulo explica cómo obtener información del conjunto de datos antes de ajustar el modelo, así como buenas prácticas para usar modelos predictivos con datos de series temporales.
Una vez que tengas un modelo para predecir datos de series temporales, tendrás que decidir si es un buen o mal modelo. Este capítulo cubre lo básico para generar predicciones con modelos y validarlas frente a datos de "prueba".
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