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Este programa de JDemetra+ para empresas es subvencionable hasta el 100%.
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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Revisión de la arquitectura interna de JDemetra+, módulos principales, componentes estadísticos y diferencias entre uso interactivo y automatizado.
Entendimiento del papel que ocupa JDemetra+ dentro de procesos de forecasting, reporting económico y validación de indicadores temporales.
Comparativa entre enfoques clásicos de análisis temporal y aproximaciones modernas basadas exclusivamente en machine learning.
Exploración de los motores TRAMO-SEATS y X-13ARIMA-SEATS y criterios para seleccionar uno u otro según el escenario.
Configuración inicial del entorno de trabajo para garantizar estabilidad, reproducibilidad y consistencia metodológica.
Organización de workspaces, proyectos y estructuras de análisis reutilizables entre equipos.
Gestión de formatos de entrada habituales procedentes de ERP, CSV, APIs, Excel y bases de datos analíticas.
Riesgos habituales en el tratamiento de series temporales corporativas con datos incompletos o inconsistentes.
Integración conceptual entre análisis temporal clásico y ecosistemas de trabajo en R.
Revisión de casos reales donde el ajuste estacional modifica de forma significativa la interpretación de negocio.
Revisión de la arquitectura interna de JDemetra+, módulos principales, componentes estadísticos y diferencias entre uso interactivo y automatizado.
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Exploración de los motores TRAMO-SEATS y X-13ARIMA-SEATS y criterios para seleccionar uno u otro según el escenario.
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Integración conceptual entre análisis temporal clásico y ecosistemas de trabajo en R.
Revisión de casos reales donde el ajuste estacional modifica de forma significativa la interpretación de negocio.
Analistas de datos y Business Intelligence
Profesionales que trabajan con indicadores temporales de negocio y necesitan limpiar estacionalidad, interpretar tendencias reales y mejorar la calidad analítica de dashboards, reporting ejecutivo y modelos predictivos utilizados por dirección y áreas operativas.
Economistas y analistas financieros
Perfiles que gestionan previsiones, indicadores macroeconómicos, inflación, presupuestos o análisis financieros y requieren aplicar metodologías sólidas de ajuste estacional y modelización temporal con criterios estadísticos rigurosos.
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Sí. El curso está orientado a perfiles que ya trabajan con R y tienen cierta familiaridad con manipulación de datos, scripting y análisis estadístico. No es una formación introductoria de programación ni de fundamentos básicos de R.
El enfoque es claramente práctico y aplicado a escenarios reales de empresa. Aunque se explican fundamentos metodológicos importantes, la mayor parte del tiempo se trabaja sobre casos reales, automatización, análisis temporal y problemas habituales de entornos corporativos.
No. Una parte importante del curso está centrada en integrar JDemetra+ con R mediante RJDemetra para construir procesos automatizados, reproducibles y preparados para entornos profesionales y analítica corporativa avanzada.
Sí. Aunque el foco principal es el ajuste estacional y el análisis temporal, gran parte de la formación se orienta a mejorar forecasting, previsiones financieras, planificación operativa y análisis de demanda utilizando series ajustadas correctamente.
Sí. El curso trabaja ambos motores en profundidad, explicando diferencias metodológicas, configuraciones avanzadas, interpretación de resultados y criterios para decidir cuál utilizar según el tipo de indicador o escenario analítico.
Totalmente. El contenido está pensado precisamente para entornos corporativos donde existen indicadores temporales complejos, reporting ejecutivo, forecasting y necesidad de automatización estadística fiable.
Sí. Como formación orientada a empresa, puede bonificarse hasta el 100% a través de FUNDAE dependiendo del crédito disponible y de la situación de la organización.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
Sí. El curso está orientado a perfiles que ya trabajan con R y tienen cierta familiaridad con manipulación de datos, scripting y análisis estadístico. No es una formación introductoria de programación ni de fundamentos básicos de R.
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El enfoque es claramente práctico y aplicado a escenarios reales de empresa. Aunque se explican fundamentos metodológicos importantes, la mayor parte del tiempo se trabaja sobre casos reales, automatización, análisis temporal y problemas habituales de entornos corporativos.
No. Una parte importante del curso está centrada en integrar JDemetra+ con R mediante RJDemetra para construir procesos automatizados, reproducibles y preparados para entornos profesionales y analítica corporativa avanzada.
Sí. Aunque el foco principal es el ajuste estacional y el análisis temporal, gran parte de la formación se orienta a mejorar forecasting, previsiones financieras, planificación operativa y análisis de demanda utilizando series ajustadas correctamente.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
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Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Profesionales que participan en elaboración de estadísticas oficiales, indicadores económicos o estudios sectoriales y necesitan trabajar con metodologías alineadas con estándares utilizados en organismos europeos y entornos regulatorios.
Científicos de datos con foco en forecasting y modelización temporal
Especialistas que ya utilizan R para machine learning y analítica avanzada y quieren complementar sus capacidades con técnicas robustas de análisis temporal clásico, ARIMA y tratamiento profesional de series temporales.
Equipos de planificación, operaciones y demanda
Perfiles responsables de planificación comercial, supply chain, operaciones o previsión de demanda que necesitan interpretar correctamente patrones temporales, anomalías y comportamientos recurrentes para tomar decisiones más fiables.
Consultores analíticos y especialistas en reporting corporativo
Consultores que desarrollan soluciones analíticas para clientes y quieren incorporar procesos avanzados de ajuste estacional, automatización estadística y validación metodológica dentro de proyectos de reporting y analítica empresarial.
