Titulación universitaria
La mayor escuela de negocios del mundo”
¿Por qué estudiar en TECH?
Aplica los fundamentos de la metodología de modelización y predicción de series temporales y destaca profesionalmente en un campo con gran demanda a nivel empresarial”
![diplomado series temporales](https://cdn.techtitute.com/techtitute/cursos/011236326/recursos/contenidos/xsmall/diplomado-series-temporales.jpg.webp)
¿Por qué estudiar en TECH?
TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.
TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”
En TECH Global University
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Innovación |
La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.
“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo.
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Máxima exigencia |
El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...
95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.
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Networking |
En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro.
+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.
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Empowerment |
El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.
+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.
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Talento |
Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.
TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.
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Contexto multicultural |
Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.
Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.
![master finanzas](https://cdn.techtitute.com/techtitute/cursos/01179005/recursos/contenidos/xsmall/maestria-escuela-negocios-2.jpg.webp)
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Aprende con los mejores |
El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.
Profesores de 20 nacionalidades diferentes.
TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:
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Análisis |
En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.
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Excelencia académica |
En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.
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Economía de escala |
TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad.
En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico”
Estructura y contenido
El Diplomado en Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos representa la oportunidad ideal para conocer los modelos que permiten analizar fenómenos estocásticos. Gracias a la alianza realizada con un excelente grupo de expertos, TECH ha ideado un programa que cumple con todas las exigencias y demandas de un sector en auge. Así, el estudiante podrá comprender mejor los modelos más utilizados para predecir el comportamiento de una serie temporal, mejorando el rendimiento económico de su empresa.
Llevarás al éxito a tu empresa gracias a las técnicas de análisis de datos que adquirirás en el desarrollo de este Diplomado”
Plan de Estudios
Es fundamental que en esta nueva era se cuente con profesionales que sean capaces de explorar y extraer conocimientos que aporten valor y sustenten las decisiones que tomen en cualquier ámbito profesional. En este sentido, analizar los fenómenos estocásticos se ha convertido en el principal objetivo de los modelos de series temporales. En este Diplomado se le dará especial hincapié a aquellos modelos que representen mayor versatilidad y adaptación para el análisis de estos sistemas.
Así, durante el desarrollo de este programa, se podrá profundizar en los fundamentos teóricos sobre el análisis espectral de series temporales univariantes, así como los aspectos fundamentales relacionados con la inferencia basada en el eriodograma y su interpretación.
Todos los conocimientos vertidos en este programa, se avalan por la experiencia de un excelente claustro docente que, de manera dinámica y práctica, presentarán diversos ejemplos aplicables a las labores diarias del alumno.
Por esas razones, este Diplomado es perfecto para aquellos profesionales que deseen aportar valor a sus empresas, a partir del análisis profundo, detallado y preciso de datos.
Este Diplomado se desarrolla a lo largo de 6 semanas y se compone de 1 módulo:
Módulo 1. Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos
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¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?
TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este Diplomado en Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos de manera totalmente online. Durante los 6 semanas que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.
Módulo 1. Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos
1.1. Series de Tiem
1.1.1. Objetivos
1.1.2. Aplicabilidad
1.2. Componentes de una serie temporal
1.2.1. Componente tendencia - Estacional
1.2.2. Ciclo
1.2.3. Residuos
1.3. Tipos de series temporales
1.3.1. Series temporales estacionarias
1.3.2. Series no estacionarias
1.3.3. Transformación Box-Cox
1.4. Métodos básicos de forecast
1.4.1. Media
1.4.2. Naïve
1.4.3. Naïve estacional
1.4.4. Comparación de métodos
1.5. Análisis de residuos
1.5.1. Autocorrelación
1.5.2. ACF de residuos
1.5.3. Test de correlación
1.6. Modelos predictivos de series temporales
1.6.1. ARIMA
1.6.2. RMA
1.6.3. Suavizado exponencial
1.7. Medidas de precisión del pronóstico
1.7.1. MAE
1.7.2. MSE
1.7.3. RMSE
1.7.4. MAPE
1.8. Etapas Forecasting
1.8.1. Identificación modelo
1.8.2. Estimación
1.8.3. Verificación-Predicción
1.9. Manipulación y análisis de Series temporales con R
1.9.1. Preparación de los datos
1.9.2. Identificación de patrones
1.9.3. Análisis del modelo
1.9.4. Predicción
1.10. Análisis gráficos combinados con R
1.10.1. Aplicación del Análisis gráfico combinado con R
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Si tu empresa necesita un cambio aquí tienes la respuesta: consolida tu carrera profesional en el análisis de series temporales y aporta valor a tus decisiones de negocio”
Curso Universitario en Series Temporales y Forecast para Análisis de Datos.
Las series temporales son una herramienta para el análisis de datos que se utiliza para analizar la evolución de un conjunto de datos en el tiempo. Esto implica el estudio de la regularidad y las tendencias de un conjunto de datos, así como su proyección en el futuro.
El objetivo de las series temporales es identificar patrones y tendencias, como el aumento o la disminución de las ventas o la producción en una empresa a lo largo de los años. Estos patrones pueden ser analizados por medio de técnicas de estadística y modelos matemáticos, con el fin de hacer pronósticos sobre las tendencias futuras.
Uno de los modelos más utilizados para el análisis de series temporales es el modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Este modelo utiliza información histórica para predecir los valores futuros en una serie temporal. El modelo ARIMA se puede utilizar para analizar diferentes tipos de datos, como ventas, producción, precios, stocks, entre otros.
El análisis de series temporales también es fundamental en la gestión de negocios ya que permite hacer proyecciones y predicciones importantes para la toma de decisiones estratégicas. Por ejemplo, conocer en qué meses suele haber mayor demanda en un producto, ayuda a la empresa a planificar su producción y su gestión de inventario.
La técnica de forecasting o pronóstico se basa en el análisis de series temporales para predecir futuros eventos. Por ejemplo, se puede utilizar el análisis de series temporales para predecir el crecimiento futuro de una empresa, la evolución del mercado en el futuro, el comportamiento de los clientes, entre otros.
Las series temporales y los pronósticos son esenciales para el análisis de datos en negocios. Estas técnicas utilizan modelos matemáticos y estadísticos para analizar la evolución temporal de los datos y hacer pronósticos relevantes para la toma de decisiones en las empresas.
Los estudiantes aprenden técnicas para predecir el comportamiento futuro de una variable, incluyendo técnicas como el alisado exponencial, el modelo de regresión lineal y la proyección de tendencias.