Descripción: El modelado temporal se refiere al proceso de crear modelos que consideran el tiempo como una variable crucial en el análisis de datos. Este enfoque es fundamental en diversas disciplinas, ya que permite capturar patrones y tendencias que evolucionan a lo largo del tiempo. A diferencia de los modelos estáticos, que analizan datos en un solo punto temporal, el modelado temporal integra la dimensión temporal, lo que permite a los analistas y científicos de datos entender cómo las variables interactúan y cambian con el tiempo. Esto es especialmente relevante en contextos donde las decisiones deben basarse en predicciones futuras, como en finanzas, meteorología y salud pública. Las técnicas de modelado temporal pueden incluir series temporales, modelos de regresión con variables temporales y redes neuronales recurrentes, entre otros. La capacidad de anticipar eventos futuros y entender la dinámica de los datos a lo largo del tiempo es lo que hace que el modelado temporal sea una herramienta poderosa en el arsenal de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
