Scikit Learn programar escalado de series temporales

Ejercicio de programación: Transformación y escalado de series temporales

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en ScikitLearn. Es un ejercicio avanzado que pondrá a prueba tus conocimientos expertos.

Tipo: Ejercicio de código 90 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Reto de programación para transformar y escalar series temporales

Contenido del ejercicio

En este reto, aplicarás técnicas de normalización y estandarización a una serie temporal para preparar los datos antes de modelarlos. Utilizarás un conjunto de datos sintético y Scikit-Learn para implementar estas transformaciones y entender su impacto en los datos. Posteriormente, verificarás cómo se mantienen las propiedades estadísticas de los datos al aplicar estas transformaciones.

Generación de la serie temporal:

Utiliza un conjunto de datos sintético definido por una función matemática (puede ser una función sinusoidal con ruido aleatorio) con fechas generadas de manera uniforme, para ello puedes usar la función np.sin de numpy.
Asegúrate de que la serie contenga al menos 150 observaciones.

Visualización inicial:

Grafica la serie temporal original usando matplotlib para observar los patrones en los datos.

Aplicación de normalización:

Utiliza MinMaxScaler de Scikit-Learn para normalizar los datos de la serie temporal.
Convierte la serie normalizada a un objeto del tipo pd.Series manteniendo los índices de fecha originales.

Aplicación de estandarización:

Utiliza StandardScaler para estandarizar la serie temporal con una media de 0 y una desviación estándar de 1.
Devuelve la serie temporal estandarizada en el mismo formato que la original.

Visualización de resultados:

Grafica la serie temporal original, la normalizada, y la estandarizada en la misma gráfica para comparar las transformaciones y observar sus efectos en los datos.

Análisis de propiedades estadísticas:

Calcula la media y la desviación estándar de la serie original, normalizada y estandarizada.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Transformación y escalado de series temporales" de ScikitLearn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, ScikitLearn es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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Ejercicios de programación en ScikitLearn: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar ScikitLearn. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en ScikitLearn te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de ScikitLearn.
Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de ScikitLearn.
Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en ScikitLearn.
Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en ScikitLearn.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en ScikitLearn está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en ScikitLearn. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en ScikitLearn. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.