Series de Tiempo con Python para Actuarios
Este curso del eje de Formación de Actuarial Cortex proporciona las bases computacionales para proyectar variables de riesgo. Integra modelos estocásticos con el despliegue en entornos productivos (Python, Quarto) y está orientado a actuarios, estadísticos y profesionales que requieran proyecciones de mortalidad, siniestralidad o indicadores económicos.
Objetivos del curso
- Comprender y aplicar modelos de series de tiempo (ARIMA, suavizamiento, tendencias) en contextos actuariales.
- Conectar la proyección de mortalidad y otras variables de riesgo con el ecosistema Python (pandas, statsmodels, scikit-learn cuando aplique).
- Generar informes y dashboards reproducibles con Quarto para auditoría y toma de decisiones.
Temas cubiertos
- Modelos estocásticos para series de tiempo (estacionariedad, autocorrelación, predicción).
- Proyección de mortalidad y variables actuariales (índices temporales, escenarios).
- Buenas prácticas de código y despliegue en entornos productivos (Python/Quarto).
- Integración con los estándares del hub: reproducibilidad y documentación de supuestos.
Material en línea
El desarrollo del curso está publicado en:
Series de Tiempo con Python (Web)
Los módulos del curso se irán incorporando en esta plataforma según estén disponibles.
Relación con la investigación
Los temas del curso se alinean con los artículos de Resources (Lee-Carter, proyecciones por entidad federal, análisis espacio-temporal) y con los libros y materiales docentes. Los participantes pueden apoyarse en los manuscritos y el código publicado en Resources para profundizar.