Curso de Análisis práctico de series temporales con R

identificar los problemas específicos del análisis de series temporales y sepa cómo abordarlos con las herramientas adecuadas.

Aprender a crear, manipular y visualizar objetos de series temporales en R, permitiendo explorar y representar gráficamente su comportamiento.

Descomponer series en sus componentes (tendencia, estacionalidad, irregularidad) y detectar anomalías y valores faltantes como parte del preprocesamiento.

Dominar herramientas estadísticas como la autocorrelación (ACF), autocorrelación parcial (PACF), y técnicas para evaluar la estacionariedad, así como transformaciones para estabilizar series.

Aplicar y ajustar modelos de series temporales clásicos: AR, MA, ARMA, ARIMA y sus variantes estacionales (SARIMA) para hacer predicciones.

Diagnosticar y validar modelos, analizando residuos, comparar modelos mediante criterios de información (AIC, BIC), validar predicciones y medir su precisión.

Predecir nuevos valores usando el modelo seleccionado, con intervalos de confianza y predicción correctamente interpretados.
maximaformacion.es

Integrar estos modelos de series temporales en proyectos reales de análisis de datos, aplicándolos en ámbitos profesionales e investigativos.

Dominar el uso del entorno R / paquetes especializados, para implementar de forma práctica todas las etapas del análisis de series temporales.

Profesionales del análisis de datos, estadística y ciencia de datos que necesiten aplicar técnicas de modelado y predicción a datos temporales en su trabajo.

Investigadores y académicos que trabajan con datos secuenciales
Estudiantes de posgrado y doctorado que busquen complementar su formación con competencias prácticas en series temporales y pronósticos.

Analistas de negocio y consultores interesados en el uso de modelos de series temporales para proyectar tendencias, realizar predicciones y apoyar la toma de decisiones.

Personas con interés en el análisis cuantitativo y en la aplicación de técnicas estadísticas que quieran introducirse o profundizar en el uso de R para la modelización de datos temporales.

No existen requisitos previos para realizar este curso. Está diseñado para que cualquier persona interesada en el análisis de datos pueda seguirlo y aplicarlo en proyectos reales.

No obstante, para aprovechar mejor la formación se recomienda:
* Tener nociones básicas de estadística, especialmente en conceptos como tendencia, variabilidad y correlación.
* Contar con una familiaridad inicial con R y RStudio, o disposición para aprender el manejo básico del software durante el curso.
* Disponer de un ordenador con conexión a internet para acceder al campus virtual, realizar las prácticas y seguir las actividades propuestas.

Al finalizar con éxito el curso, el alumno recibe un Diploma acreditativo de Máxima Formación, que certifica la superación de los contenidos y las 60 horas de formación online.

** Metodología 100 % práctica (learn by doing) **
Desde el inicio aplicarás los conceptos directamente en R/RStudio con datos reales, no solo teoría. Cada módulo incluye ejercicios prácticos que consolidan el aprendizaje.

** Enfoque especializado en series temporales **
A diferencia de cursos generales de estadística o de R, este programa se centra de forma exclusiva en el análisis y modelado de series temporales, abordando desde los fundamentos hasta modelos avanzados (AR, MA, ARIMA, SARIMA).

** Duración ajustada y flexible **
Con una carga lectiva de 60 horas en 6 semanas, permite adquirir competencias sólidas sin necesidad de una dedicación excesiva, en modalidad 100 % online.

** Acompañamiento docente personalizado **
El alumno cuenta con tutores expertos que resuelven dudas y guían en la aplicación práctica de los modelos, garantizando un aprendizaje cercano y eficaz.

** Certificación acreditativa de Máxima Formación **
Al finalizar, recibirás un diploma que avala tus competencias en el análisis de series temporales con R.

** Aplicaciones reales en múltiples sectores **
El curso muestra cómo los modelos de series temporales se aplican en ámbitos como la economía, finanzas, marketing, biología o ingeniería, aumentando la empleabilidad y el impacto profesional del aprendizaje.

Al rellena el formulario de contacto el equipo académico/comercial se pondrá en contacto —normalmente por correo electrónico y, en algunos casos, también por teléfono— para:
* Resolver dudas sobre contenidos, metodología, duración o certificación.
* Orientar sobre el nivel del curso y si se ajusta a las necesidades del alumno.

Si decides inscribirte, el equipo docente te dará acceso al campus virtual para que puedas empezar de inmediato.

No existen requisitos obligatorios. Sin embargo, es recomendable tener nociones básicas de estadística y cierta familiaridad con R/RStudio para sacar el máximo provecho de la formación.

El curso se desarrolla en modalidad 100 % online a través del campus virtual de Máxima Formación. Allí tendrás acceso a contenidos, actividades prácticas y acompañamiento docente.

Serás capaz de crear, manipular y analizar series temporales en R, identificar tendencias y estacionalidad, aplicar modelos clásicos (AR, MA, ARIMA, SARIMA), validar predicciones y realizar pronósticos fiables con datos reales.

El programa tiene una duración total de 60 horas distribuidas en 6 semanas. Puedes organizar tu estudio de forma flexible, adaptándolo a tu ritmo y disponibilidad.

Al completar el curso con éxito recibirás un Diploma acreditativo expedido por Máxima Formación, que certifica las competencias adquiridas en análisis de series temporales con R.