Курс Time Series Analysis and Forecasting
- Online
- Для досвідчених
- Data Science / Machine learning / AI
![]() |
|
Навчальний центр: | Sigma Software University |
---|---|
Формат: | Курс |
Мова викладання: | Ukrainian |
Тривалість навчання: | 14 занять |
Початок курсу: | 22.05.2024 |
Вартість навчання: | Уточнюйте |
Подробиці та реєстрація
Навчальний курс має на меті надати комплексний теоретичний базис і потужні практичні навички програмної реалізації методів, математичних моделей і алгоритмів технологічних процесів аналізу часових рядів (Time Series).
Програма курсу
Теми:
- Знайомство з часовими рядами (Getting known with Time Series)
- Декомпозиція часових рядів (Time series Decomposition)
- Властивості часових рядів (Time series features)
- Прогнозування часових рядів (Time series forecasting)
- Експертне прогнозування (Judgmental forecasts)
- Регресійні моделі (Time series regression models)
- Експоненційне згладжування (Exponential smoothing)
- ARIMA моделі (ARIMA models)
- Динамічні регресійні моделі (Dynamic regression models)
- Прогнозування ієрархічних та згрупованих часових рядів (Forecasting hierarchical and grouped time series)
- Поглиблені моделі прогнозування (Advanced forecasting methods)
- Деякі прикладні проблеми прогнозування (Some practical forecasting issues)
- Виявлення аномалій в часових рядах (Some practical forecasting issues)
- Подібність часових рядів (Time Series Similarity)
Після завершення курсу Аналізу часових рядів і прогнозування ти матимеш:
- Глибокі знання та навички у дослідженні часових рядів
- Вміння ефективно декомпозувати часові ряди для аналізу
- Навички у побудові моделей та прогнозуванні часових рядів
- Навички використання передових методів, таких як нейромережі та динамічні регресійні моделі, для аналізу та прогнозування
- Здатність виявляти та очищувати часові ряди від аномалій
Вимоги до учасників курсу
- Базові знання з програмування:
- принципи програмування
- алгоритмізація та базові алгоритми
- Базові знання Python:
- синтаксис
- типи та структури даних
- базові оператори розгалужених обчислень
- функціональне та ООП програмування
- робота з Colab чи Jupiter Notebook
- Базові знання з математики:
- елементи теорія ймовірностей
- дискретна математика
- теорія матриць
- дослідження функцій
- аналітична геометрія
- тригонометрія
- Бажано мати базові знання з Data Science
Особливості курсу
- Тривалість - 14 занять
- Курс українською мовою з використанням англійських термінів
- Доступ до записів занять на 6 місяців після курсу
Викладачі курсу
Андрій Салата - Principal Software Developer at Sigma Software
Категорії курсу
Читайте нас в Telegram, щоб не пропустити анонси нових курсів.
Схожі курси
Навчальний центр
Networking Technologies
Формат
Online
Початок навчання
07.04.2026
Тривалість
4 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Навчальний центр
Robot Dreams
Формат
Online
Початок навчання
20.10.2025
Тривалість
18 занять
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Навчальний центр
Robot Dreams
Формат
Online
Початок навчання
29.05.2025
Тривалість
17 занять
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Навчальний центр
Dev Education
Формат
Online
Початок навчання
Дата формується
Тривалість
2 місяців
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте