Программа курса

Курс по анализу временных рядов строится логично - от основ до сложных методов. Каждый модуль подготавливает основу для следующего.

Основы временных рядов

На первых занятиях рассматриваются базовые понятия. Слушатели знакомятся с типами временных рядов, учатся разбивать их на составные части и определять ключевые характеристики. Это дает фундамент для последующего анализа.

Методы прогнозирования

Далее идут основные подходы к прогнозированию. Рассматриваются как экспертные оценки, так и простые регрессионные модели. Особое внимание уделяется экспоненциальному сглаживанию - классическому методу для краткосрочных прогнозов.

Сложные модели ARIMA

Здесь изучаются модели ARIMA для работы со сложными зависимостями в данных. Модуль включает подбор параметров, проверку качества моделей и интерпретацию результатов. Это один из самых важных блоков курса.

Практическое применение

На этом этапе рассматриваются динамические регрессионные модели и прогнозирование для групп данных. Слушатели учатся строить прогнозы для сложных структур - например, для товарных категорий в розничной торговле.

Продвинутые техники

Завершающие модули посвящены передовым методам, включая нейросети. Здесь же рассматриваются обнаружение аномалий и поиск схожих паттернов во временных рядах. Это дает инструменты для работы с нестандартными случаями.

Результаты после курса

После завершения курса вы сможете:

Анализировать временные ряды на профессиональном уровне. Понимать их структуру и свойства.

Строить точные прогнозы с помощью различных методов - от простых до сложных моделей ARIMA.

Применять передовые техники, включая динамические модели и нейросети для специфических задач.

Находить и исправлять аномалии в данных, улучшая качество анализа.

Требования к знаниям

Для комфортного обучения нужны базовые навыки программирования. Речь идет о понимании алгоритмов и принципов написания кода.

Обязательное знакомство с Python. Нужно уметь работать с основными структурами данных, функциями и средой Jupyter Notebook.

Математическая подготовка должна включать теорию вероятностей, матричную алгебру и основы математического анализа. Это поможет лучше понять модели.

Опыт в Data Science будет преимуществом, но не является обязательным.

Детали курса

Курс длится 14 занятий. Все материалы на украинском языке, но с английскими терминами - как в реальной работе.

Записи остаются доступными полгода после завершения. Можно повторить материал в удобное время.

Что включено

Выдается диплом/сертификат

Гибкий график

Сопровождение ментора

Time Series Analysis and Forecasting

О курсе

Программа курса

Основы временных рядов

Методы прогнозирования

Сложные модели ARIMA

Практическое применение

Продвинутые техники

Результаты после курса

Требования к знаниям

Детали курса

Что включено

О школе

Sigma Software University

Другие курсы школы

Data Science

Ризик менеджмент: курс з управління ризиками

Вступ до JavaScript з React.js та TypeScript