Ejemplos y Tutoriales

Ejemplos prácticos y tutoriales para ayudarte a entender y aplicar skforecast. También puedes encontrar todo este material gratuito en Forecasting con Python.

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Ecosistema skforecast

• Forecasting agéntico con skforecast-AI

  Un asistente de IA que perfila la serie, elige y valida un modelo, y devuelve el script de skforecast que genera la predicción.

• Servidor MCP de skforecast-AI para agentes de código

  Permite que Claude Code, Cursor, VS Code o Codex usen skforecast-AI como herramientas de forecasting mediante el Model Context Protocol.

  En inglés

• Skforecast Studio: time series forecasting made simple

  Build forecasting models visually, no code required, and export production-ready skforecast Python code.

  En inglés

Forecasting con machine learning

• Skforecast: forecasting series temporales con machine learning

  Construye tu primer forecaster con machine learning, desde los lags hasta el backtesting.

  Principiante

• Forecasting con gradient boosting: XGBoost, LightGBM y CatBoost

  Compara las tres principales librerías de gradient boosting sobre el mismo problema de forecasting.

  Principiante

• Forecasting con XGBoost

  Guía centrada en el uso de XGBoost como estimador dentro de un forecaster.

  Intermedio

• Forecasting con LightGBM

  Guía centrada en el uso de LightGBM como estimador dentro de un forecaster.

  Intermedio

• Modelar series temporales con tendencia utilizando modelos de árboles

  Por qué los árboles no extrapolan la tendencia, y cómo la diferenciación lo resuelve.

  Intermedio

• Forecasting of categorical time series

  Predict the next category instead of the next value, using a classifier as the estimator.

  IntermedioEn inglés

• Interpretabilidad en modelos de forecasting

  Explica qué determina una predicción con importancia de variables y valores SHAP.

  Intermedio

• Stacking ensemble de modelos para mejorar el forecasting

  Combina varios forecasters en un meta-modelo que supera a cada uno por separado.

  Avanzado

Modelos globales: forecasting multi-serie

• Modelos de Forecasting Globales I: Multi-series forecasting

  Entrena un único modelo con muchas series a la vez y predícelas todas.

  Intermedio

• Modelos de Forecasting Globales II: Análisis comparativo de modelos de una y múltiples series

  ¿Cuándo supera un modelo global a un modelo por serie? Una comparación directa.

  Intermedio

• Modelos de Forecasting Globales III: Predecir mil series temporales con un único modelo

  Escala a miles de series manteniendo bajo control el tiempo de entrenamiento y la memoria.

  Avanzado

• Modelos de Forecasting Globales IV: Guía paso a paso con Kaggle sticker sales

  Recorrido completo de una competición de forecasting de Kaggle con un modelo global.

  Intermedio

• Modelos de Forecasting Globales V: La competición M5 Accuracy

  Lo que las soluciones ganadoras del M5 enseñan sobre los modelos globales.

  AvanzadoEn inglés

• Clustering de series temporales para mejorar los modelos de forecasting

  Agrupa primero las series similares y ajusta después un modelo global por grupo.

  Avanzado

Modelos fundacionales y deep learning

• Forecasting con modelos fundacionales

  Forecasting zero-shot con modelos preentrenados como Chronos, TimesFM y Moirai.

  Intermedio

• Data leakage en modelos de forecasting preentrenados

  Cómo los datos de preentrenamiento contaminan un benchmark zero-shot, y cómo detectarlo.

  Avanzado

• Forecasting con deep learning

  Forecasters RNN y LSTM con ForecasterRnn, desde la arquitectura hasta las predicciones.

  Intermedio

• Forecasting at scale with deep learning

  Train a single neural network over many series without losing per-series accuracy.

  AvanzadoEn inglés

Modelos estadísticos

• Forecasting with statistical models

  Overview of the classical statistical models available through ForecasterStats.

  PrincipianteEn inglés

• Modelos ARIMA y SARIMAX

  Ajusta, optimiza y valida modelos ARIMA y SARIMAX, incluyendo la selección automática del orden.

  Principiante

• Exponential smoothing models

  ETS and Holt-Winters models for series with trend and seasonality.

  PrincipianteEn inglés

• ARAR forecasting models in Python

  An automated alternative to ARIMA that shortens long memory before modelling the remaining signal.

  IntermedioEn inglés

Forecasting probabilístico

• Forecasting probabilístico con machine learning

  Intervalos y cuantiles de predicción con bootstrapping, métodos conformales y regresión cuantílica.

  Avanzado

• Forecasting probabilístico: intervalos de predicción para forecasting multi-step

  Intervalos de predicción en horizontes multi-step, equilibrando cobertura y anchura del intervalo.

  Avanzado

• Continuous Ranked Probability Score (CRPS) in probabilistic forecasting

  Evaluate probabilistic forecasts with CRPS, the metric that scores the whole predicted distribution.

  AvanzadoEn inglés

Exploración, calidad de datos y monitorización

• Visualizing time series data

  Plots that reveal trend, seasonality and autocorrelation before you model anything.

  PrincipianteEn inglés

• Forecasting de series incompletas con valores faltantes

  Estrategias para huecos y NaNs, desde la imputación hasta estimadores tolerantes a NaN.

  Intermedio

• Predicción de demanda intermitente

  Forecasting de series dispersas que son cero la mayor parte del tiempo.

  Avanzado

• Reducir el impacto del Covid en modelos de forecasting

  Reduce el peso o excluye periodos anómalos con forecasting ponderado.

  Intermedio

• Detección de anomalías en series temporales

  Usa los errores de predicción y los intervalos para señalar observaciones anómalas.

  Avanzado

• Data drift detection in time series forecasting

  Spot when production data has moved away from what the model was trained on.

  AvanzadoEn inglés

Casos prácticos reales

• Forecasting de la demanda eléctrica

  Demanda eléctrica horaria con variables exógenas de calendario y meteorología.

  Intermedio

• Forecasting de las visitas a una página web

  Visitas diarias a una web, con estacionalidad semanal y eventos especiales.

  Intermedio

• Predicción del precio de Bitcoin con Python

  Un caso práctico con criptomonedas, y una mirada honesta a sus límites.

  Principiante

Rendimiento

• Acelerar modelos de forecasting con GPU

  Lleva el entrenamiento del gradient boosting a la GPU y mide lo que realmente ganas.

  Avanzado

• Accelerate forecasting models with Intel scikit-learn-intelex

  Speed up scikit-learn estimators on Intel CPUs without changing your code.

  AvanzadoEn inglés