Програма курсу

Курс з аналізу часових рядів будується логічно - від основ до складних методів. Кожен модуль підготовляє основу для наступного.

Основи часових рядів

На перших заняттях розглядаються базові поняття. Слухачі знайомляться з типами часових рядів, вчаться розбивати їх на складові частини та визначати ключові характеристики. Це дає фундамент для подальшого аналізу.

Методи прогнозування

Далі йдуть основні підходи до прогнозування. Розглядаються як експертні оцінки, так і прості регресійні моделі. Особлива увага приділяється експоненційному згладжуванню - класичному методу для короткострокових прогнозів.

Складні моделі ARIMA

Тут вивчаються моделі ARIMA для роботи з складними залежностями в даних. Модуль включає підбір параметрів, перевірку якості моделей та інтерпретацію результатів. Це один з найважливіших блоків курсу.

Практичне застосування

На цьому етапі розглядаються динамічні регресійні моделі та прогнозування для груп даних. Слухачі вчаться будувати прогнози для складних структур - наприклад, для товарних категорій у роздрібній торгівлі.

Поглиблені техніки

Завершальні модулі присвячені передовим методам, включаючи нейромережі. Тут же розглядаються виявлення аномалій та пошук схожих паттернів у часових рядах. Це дає інструменти для роботи з нестандартними випадками.

Результати після курсу

Після завершення курсу ви зможете:

Аналізувати часові ряди на професійному рівні. Розуміти їх структуру та властивості.

Будувати точні прогнози за допомогою різних методів - від простих до складних моделей ARIMA.

Застосовувати передові техніки, включаючи динамічні моделі та нейромережі для специфічних задач.

Знаходити та виправляти аномалії в даних, покращуючи якість аналізу.

Вимоги до знань

Для комфортного навчання потрібні базові навички програмування. Мова йде про розуміння алгоритмів та принципів написання коду.

Обов'язкове знайомство з Python. Потрібно вміти працювати з основними структурами даних, функціями та середовищем Jupyter Notebook.

Математична підготовка має включати теорію ймовірностей, матричну алгебру та основи математичного аналізу. Це допоможе краще зрозуміти моделі.

Досвід у Data Science буде перевагою, але не є обов'язковим.

Деталі курсу

Курс триває 14 занять. Всі матеріали українською мовою, але з англійськими термінами - як у реальній роботі.

Записи залишаються доступними пів року після завершення. Можна повторити матеріал у зручний час.

Що включено

Видається диплом/сертифікат

Гнучкий графік

Супровід ментора

Time Series Analysis and Forecasting

Про курс

Програма курсу

Основи часових рядів

Методи прогнозування

Складні моделі ARIMA

Практичне застосування

Поглиблені техніки

Результати після курсу

Вимоги до знань

Деталі курсу

Що включено

Про школу

Sigma Software University

Інші курси школи

Data Science

Ризик менеджмент: курс з управління ризиками

Вступ до JavaScript з React.js та TypeScript