Estudio de Estacionalidad de Reservas en un Resort de Riviera Maya
Visión general
De qué trata este proyecto.
Descompón la serie temporal de 4 años de reservas en un resort, ajusta modelos SARIMA y Prophet, y reporta el MAPE a 12 semanas. Obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir una previsión semanal a 12 semanas con error inferior al 15% y explicar honestamente sus límites al equipo comercial.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar descomposición de series temporales en datos reales
- Ajustar y comparar dos familias de modelos de previsión
- Evaluar previsiones con métricas honestas (MAPE, MAE)
- Comunicar incertidumbre al equipo de negocio
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Applied Data Analysis and Practical Data Science
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosCientífico de Datos
Construir previsiones con honestidad sobre la incertidumbre es trabajo de día a día del científico de datos en producto y operaciones.
Este proyecto afina
- time-series-analysis
- forecasting
- business-translation
Científico de IA Aplicada
Comparar dos familias de modelos sobre el mismo holdout y defender la elección por escrito es el núcleo del trabajo de applied AI scientist.
Este proyecto afina
- forecasting
- data-visualization
- python