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Episodio7: Procesamiento de datos para el análisis y pronóstico de series de tiempo en Python | Data presentada por el Científico de Datos y Softtekian - Alejandro Ballesteros


En esta ponencia hablaremos de cómo implementar una metodología para el desarrollo de modelos de Machine Learning para generar una herramienta para el análisis descriptivo que pueda responder lo que está sucediendo en el mercado y crear visualizaciones estratégicas en Python que permitan a los usuarios estudiar las propiedades de los datos y tomar las medidas adecuadas antes de construir cualquier modelo predictivo.

Requisitos:
- Nivel básico en programación en Python
- Entendimiento de estadística básica
- Instalación de Python 3.5 o superior
- Uso de algún IDE como: Visual Studio Code (puedes contar con Anaconda).

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Acerca de Alejandro Ballesteros:
Doctorado en Ciencia Aplicada y Tecnología Avanzada enfocado en la investigación, desarrollo e implementación de modelos de inteligencia artificial para el descubrimiento de patrones de conocimiento que describan los distintos escenarios y/o correlaciones de las variantes dentro de un conjunto de datos con el objetivo de presentar diversas alternativas que conlleven a la solución de un problema o la toma de decisiones.