Прогнозирование временных рядов

Ты разберешься в алгоритмах прогнозирования временных рядов, научишься подбирать алгоритм прогнозирования под конкретную прикладную задачу, оценивать точность прогнозов и адаптировать модели под реальные задачи
C 9 сентября по 31 декабря

Модель экспоненциального сглаживания (ETS)

Несезонная модель авторегрессии и скользящего среднего (ARIMA)

Метод Theta

Библиотека Prophet

Алгоритм прогнозирования N-BEATS

Результат курса

Ты познакомишься с популярными статистическими алгоритмами и методами машинного обучения, которые применяются для прогнозирования временных рядов

Фича курса

Все алгоритмы будут разобраны на реальных примерах из различных сфер:

  • ретейл
  • производство
  • экономика
  • финансы
  • социальные науки
  • медицина

Евгений Платонов

Руководитель курса «Прогнозирование временных рядов»
  • Кандидат физико-математических наук
  • Автор курсов по анализу данных в МАИ и МФТИ
  • Занимался ML в онлайн-ретейле, транспорте и академических проектах

Программа

В первой части курса ты изучишь методы статистического анализа временных рядов

Блок 1

Вторая часть курса будет посвящена методам машинного и глубокого обучения. Ты изучишь результаты соревнований по прогнозированию временных рядов за последние 10 лет

Блок 2

Темы занятий

2 пары в неделю

По субботам

11:30—14:20

Длительность

Длительность 3,5 месяца

с перерывом на новогодние каникулы

Как проходит обучение

Две пары в неделю: лекция и семинар. Преподаватель всегда офлайн. А ты можешь выбрать удобный для себя вариант посещения

Вариант 1
Учиться офлайн в кампусе ЦУ на м. «Маяковская»
Вариант 2
Подключаться к парам онлайн
Вариант 3
Миксовать онлайн и офлайн-форматы

У тебя останутся

Записи и презентации леĸций и семинаров

Дополнительные материалы для самостоятельного изучения

Стоимость обучения

1 курс
100 000 ₽
Скидка 20%
2 курса
200 000₽
160 000 ₽
Скидка 25%
4 курса
400 000₽
300 000 ₽
Скидка 20%
3 курса
300 000₽
240 000 ₽