📈 Series Temporales: Análisis y Predicción

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🌟 Presentación del Repositorio

Bienvenido/a al repositorio de Series Temporales, una píldora formativa para el Bootcamp de Data Science & IA de Factoría F5, diseñada para dominar el análisis y predicción de datos temporales. Aquí encontrarás un recorrido completo desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas de IA, con ejemplos prácticos y código listo para usar.

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🧩 Bloques de Contenido

1. 📊 Fundamentos y Visualización

• ¿Qué es una serie temporal?
• 🔍 Descomposición en componentes (tendencia, estacionalidad, residuos).
• 📉 Visualización interactiva y autocorrelación.
• ⚙️ Preprocesamiento y estacionariedad.

2. 📜 Modelos Clásicos

• 📅 Medias móviles y Suavizado Estacional.
• 🧮 ARIMA y SARIMA: predicción con componentes estacionales.
• 🌡️ Caso práctico: Predicción de temperaturas.

3. 🤖 Modelos Avanzados con IA

• 🛠️ Feature engineering para series temporales.
• ⚡ Prophet (Meta): simplicidad y potencia.
• 🧠 Redes neuronales (LSTM, GRU) con TensorFlow/Keras.
• 🚀 Casos reales: finanzas, energía, retail y salud.

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👥 Colaboradores

Nombre	GitHub
Mariela Adimari	marie-adi
Pepe Ruiz	peperuizdev
Anca Bacria	a-bac-0

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🎯 Objetivo

Proporcionar una base teórico-práctica para:
✅ Entender la naturaleza de los datos temporales.
✅ Aplicar modelos clásicos y avanzados.
✅ Implementar soluciones con Python (Pandas, Statsmodels, TensorFlow).

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🔍 ¡Explora los notebooks y sumérgete en el mundo de las predicciones temporales!