Программирование [udemy] Анализ временных рядов, прогнозирование и машинное обучение (2022)

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: udemy​

Название: Анализ временных рядов, прогнозирование и машинное обучение (2022)​

Продолжительность: 22 ч 47 мин Количество уроков: 170 Видео Язык: Английский Вес архива: 6,82 ГБ

Этот курс создан для тех, кто хочет не просто изучить основы анализа временных рядов, а освоить современные методы прогнозирования, включая глубокое обучение, ML‑модели и продвинутые статистические подходы.

Что вы освоите на этом курсе

Программа охватывает весь процесс работы с временными рядами — от базовой предобработки данных до построения точных и масштабируемых моделей прогнозирования.

Ключевые навыки

• Анализ и визуализация временных рядов
• Применение классических моделей ARIMA, SARIMA, ETS
• Использование методов машинного обучения для прогнозирования
• Разработка моделей LSTM, GRU и Temporal Convolutional Networks
• Оценка качества прогнозов и подбор гиперпараметров

Кому подходит этот курс

Материал будет полезен как начинающим специалистам по данным, так и тем, кто уже работает с моделями прогнозирования и хочет перейти на уровень современных ML‑технологий.

Этот курс для вас, если вы

• Работаете с данными и хотите углубиться в анализ временных рядов
• Занимаетесь бизнес‑аналитикой или финансовым моделированием
• Стремитесь автоматизировать прогнозирование с помощью ML‑подходов
• Хотите разобраться, как применять нейросети в реальных задачах

Что входит в программу

Основы временных рядов

• Стационарность, сезонность, тренды
• Методы сглаживания и декомпозиции
• Корреляции и автокорреляции

Статистические модели

• AR, MA, ARMA, ARIMA
• SARIMA для сезонных данных
• Прогнозирование с помощью ETS‑моделей

Машинное обучение и глубокое обучение

• Регрессия, деревья решений, ансамбли
• Нейронные сети для временных рядов
• LSTM, GRU, TCN и их применение

Продвинутая практика

• Feature engineering для временных рядов
• Hyperparameter tuning и кросс‑валидация
• Интеграция моделей в продакшн‑среду

Почему этот курс отличается

Курс сочетает теорию и практику, включает реальные кейсы и современные инструменты, что делает обучение максимально применимым к задачам бизнеса, финансов, промышленности и ИТ.

Преимущества

• Акцент на современных ML‑методах
• Подробные примеры кода и практические проекты
• Структурированная подача материала от простого к сложному

СКАЧАТЬ: