Resumen del trabajo fin de master

A la hora de realizar un proyecto de forecasting, existen diversas metodologías que pueden emplearse. Muchas de ellas pueden descartarse a priori según características propias del problema, pero sobre el resto de las existentes no es posible conocer de antemano qué herramienta podrá generar mejores resultados. Por lo tanto, en este tipo de iniciativas sería muy útil contar de antemano con un screener o rastreador que pudiera evaluar de manera superficial diferentes enfoques algorítmicos y contrastar resultados, con el fin de entender qué métodos funcionan mejor para un conjunto de series dadas y poder afinar posteriormente el enfoque identificado como el más potente. En base a esto, este trabajo plantea: 1. Estudiar los paquetes existentes en el mercado que implementen este enfoque metodológico. 2. Determinar cómo podría plantearse esta solución a partir de lo ya construido previamente, y qué grado de complejidad es el deseable, ya que los enfoques a día de hoy son muchos y con muchas implicaciones a nivel de planteamiento previo y feature engineering, lo cual podría complicar mucho la solución. Beneficio esperado: Mejora de eficiencia en desarrollo de proyectos de forecasting, pudiendo automatizar la etapa inicial de exploración de la problemática y elección de las mejores aproximaciones algorítmicas.