En este curso se presentarán los principales conceptos, algoritmos y métodos en Series de Tiempo. El énfasis principal del curso será examinar dichos métodos desde un punto geométrico y de sus aplicaciones concretas. Se le dará especial importancia al uso de los conceptos en aplicaciones reales con bases de datos de gran tamaño, para esto se utilizarán algunos paquetes especializados sobre la plataforma de software libre R.

Objetivos de aprendizaje:

1. Entender la necesidad de la utilización de modelos, algoritmos, software especial para la predicción en Series de Tiempo.
2. Aprender las técnicas estadísticas aplicables a datos tipo series de tiempo para preparar pronósticos.
3. Aprender procesos y técnicas para preparar y visualizar los datos en R.
4. Aprender los métodos basados en regresión, suavizado exponencial, Método de Holt Winters y métodos ARIMA.
5. Utilizar la plataforma R para analizar ejemplos con datos reales de Series de Tiempo.

Metodología:

Basado en la teoría y en la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Para esto se dispondrán de las siguientes herramientas:

• Una vídeo conferencia semanal, las cuales quedarán grabadas en Zoom, para que los alumnos la puedan acceder en cualquier momento.
• Trabajos prácticos semanales.
• Foros para plantear dudas al tutor y compañeros disponible 24/7.
• Aula virtual en Moodle con materiales didácticos.