Rob Hyndman, autor del paquete de pronóstico R CRAN – Paquete de pronóstico, tiene un libro en línea que es un excelente lugar para comenzar: Pronóstico: principios y práctica. Leer a través de su blog, también es fantástico.
Aquí están mis recursos de series temporales:
¡Bienvenido a un pequeño libro de R para series temporales!
- ¿De qué sirve Big Data, si los datos están tan desestructurados?
- ¿Cuál es la diferencia entre datos, información y conocimiento?
- ¿Cómo manejan las soluciones de Big Data la heterogeneidad de los esquemas de datos dinámicos y a gran escala de varias fuentes?
- ¿Cuál es la relación entre el análisis de datos exploratorios y el modelado de simulación?
- En la era del aprendizaje automático, IA, big data, etc., ¿qué tan útil es estudiar campos ya maduros como CS teóricas y bases de datos relacionales a nivel de posgrado, y luego pasar a la industria del software?
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Pronóstico: Métodos y aplicaciones: Spyros G. Makridakis, Steven C. Wheelwright, Rob J Hyndman: 9780471532330: Amazon.com: Libros
Análisis de series de tiempo: James Douglas Hamilton: 9780691042893: Amazon.com: Libros
Gran visión general de la ciencia del pronóstico.
Amazon.com: La señal y el ruido: por qué fallan tantas predicciones, pero algunas no (9781594204111): Nate Silver: libros
Herramientas:
Python Data Analysis Library + StatsModels: Estadísticas en Python
El Proyecto R para Computación Estadística + CRAN – Paquete de pronóstico + CRAN – Paquete zoológico
