Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis
En el mundo actual, el análisis de datos juega un papel crucial en la toma de decisiones informadas. Si quieres profundizar en el campo de la estadística bayesiana, el curso “Estadísticas Bayesiana: Análisis de Series Temporales” de Coursera es una opción excepcional. Este curso está diseñado para científicos de datos y estadísticos, tanto en formación como en práctica, y forma parte de una secuencia de cuatro cursos que introducen los fundamentos de la estadística bayesiana.
El curso se centra en el análisis de series temporales, que es esencial para entender la dependencia y las correlaciones entre elementos de una secuencia de variables relacionadas temporalmente. Antes de inscribirte, es recomendable tener familiaridad con la probabilidad basada en cálculo.
Contenido del curso
Semana 1: Introducción a las series temporales y el proceso AR(1)
Inicia con la definición de procesos de series temporales estacionarias y la función de autocorrelación. Se introducen los procesos autorregresivos de orden uno (AR(1)), además de discutir la estimación de parámetros mediante la máxima verosimilitud y la inferencia bayesiana en el proceso AR(1).
Semana 2: El proceso AR(p)
Esta semana extiende los conceptos aprendidos sobre el proceso AR(1) al caso general del AR(p) y se aborda la estimación de máxima verosimilitud y la inferencia posterior bayesiana.
Semana 3: Modelos lineales dinámicos normales, Parte I
Se definen y ejemplifican los Modelos Lineales Dinámicos Normales (NDLMs). Se explica el proceso de construcción del modelo basado en la función de pronóstico, además de varios métodos para filtrado, suavizamiento y pronóstico bayesiano.
Semana 4: Modelos lineales dinámicos normales, Parte II
Continúa la exploración y aplicación de los NDLMs con más ejemplos y ejercicios prácticos.
Semana 5: Proyecto final
En este último módulo, aplicarás lo aprendido al analizar un conjunto de datos de series temporales, descargado de Google Trends, utilizando modelos lineales dinámicos normales.
Conclusiones
El curso “Estadísticas Bayesiana: Análisis de Series Temporales” no solo proporciona una sólida base teórica, sino que también te brinda la oportunidad de aplicar lo que has aprendido en un proyecto práctico. Recomiendo encarecidamente este curso a cualquiera que busque profundizar en el análisis de datos y estadísticas bayesianas. ¡No te lo pierdas!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis