Curso Python: Series Temporales con Pandas

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El Curso Python: Series Temporales con Pandas impartido por DataBoosters Academy es la opción ideal para quien busca un free series temporales course en Udemy. Actualizado en julio 2026, este programa cubre desde la creación de series temporales hasta la descomposición de componentes, proporcionando habilidades prácticas para análisis financiero, marketing y logística. Aprenderás a manipular datos temporales con pandas, aplicar resampling y construir modelos de detección de anomalías, obteniendo una certificación reconocida al finalizar.

What You'll Learn

• Build real‑world time‑series datasets using pandas DataFrames and proper datetime indexing.
• Master resampling techniques to change frequency, aggregate values, and fill missing timestamps.
• Learn window functions such as moving averages, exponential smoothing, and custom rolling calculations.
• Understand exploratory analysis workflows, including visualización de series temporales y detección de outliers.
• Create decomposition models that isolate tendencia, estacionalidad y ruido en cualquier serie temporal.
• Implement forecasting baselines with ARIMA‑like approaches using pandas‑compatible libraries.
• Apply a complete end‑to‑end project on a real dataset, integrating all learned techniques.
• Analyze the impact of temporal granularity on business decisions in finanzas, ventas y logística.

Course Details

• Instructor: DataBoosters Academy
• Rating: 3.7 stars
• Enrolled students: 587,036
• Language: Español (es‑LA)
• Certificate: Yes, upon completion

What This Course Covers

Introducción a Series Temporales

• Definición de series temporales y su importancia en análisis de datos.
• Configuración del entorno Python y instalación de pandas y librerías auxiliares.
• Conversión de columnas a objetos datetime y manejo de zonas horarias.
• Buenas prácticas para indexar y ordenar datos temporales.

Manipulación con Pandas

• Creación de rangos de fechas y generación de series sintéticas.
• Selección y filtrado avanzado mediante .loc, .iloc y máscaras booleanas.
• Uso de pd.Series y pd.DataFrame para operaciones de alineación temporal.
• Gestión de datos faltantes con fillna, interpolate y técnicas de forward/backward fill.

Resampling y Window Functions

• Aplicación de resample para cambiar frecuencia diaria, semanal o mensual.
• Cálculo de agregaciones personalizadas (sum, mean, ohlc) durante el resampling.
• Implementación de funciones de ventana: medias móviles simples y ponderadas.
• Creación de ventanas personalizadas con rolling y expanding.

Análisis Exploratorio y Visualización

• Generación de gráficos de línea, áreas y cajas usando Matplotlib y Seaborn.
• Detección de anomalías mediante desviaciones estándar y métodos robustos.
• Análisis de autocorrelación y parcial autocorrelación con pandas.plotting.
• Interpretación visual de tendencias y patrones estacionales.

Descomposición y Modelado

• Descomposición clásica (trend‑seasonality‑residual) con seasonal_decompose.
• Evaluación de componentes mediante pruebas de estacionariedad (ADF test).
• Construcción de modelos de pronóstico básicos y validación cruzada temporal.
• Comparación de resultados y ajuste de hiperparámetros para mejorar precisión.

Proyecto Final Integrado

• Selección de un dataset real de finanzas, ventas o climatología.
• Aplicación de todo el flujo: limpieza, resampling, window functions y visualización.
• Descomposición de la serie y generación de un informe ejecutivo.
• Presentación de hallazgos y recomendaciones basadas en el análisis temporal.

Who Should Take This Course

• Analistas de datos que necesiten profundizar en análisis de series temporales con pandas.
• Científicos de datos que buscan añadir técnicas de resampling y window functions a su repertorio.
• Profesionales de finanzas, marketing o logística que manejan datos dependientes del tiempo.
• Estudiantes de programación Python que desean un desafío práctico orientado a la industria.
• Desarrolladores que planean migrar a roles de ingeniería de datos centrados en tiempo real.

Prerequisites

• Conocimientos básicos de Python y manipulación de DataFrames.
• Familiaridad con conceptos de estadística descriptiva es recomendada, pero no obligatoria.

Why Enroll in This Course

Este programa ofrece un equilibrio sólido entre teoría y práctica, garantizando que puedas aplicar inmediatamente lo aprendido en proyectos reales. Un free coupon está disponible por tiempo limitado, proporcionando **100 % off