Сьогодні прогнозування стало необхідною частиною нашого життя. Кожен з нас користується сотнями таких прогнозів щодня: погода, затори, новини, курси валют тощо.
У цифрову епоху, прогнозування є ключем для прийняття стратегічних рішень у бізнесі, науці та суспільстві. Розвиток технологій та збільшення обсягу даних дозволяє нам не лише передбачати майбутнє з більшою точністю, але й адаптуватися до непередбачуваних змін швидше й ефективніше, а розуміння та вміння аналізувати часові ряди стають ключовими для професійного розвитку в галузі аналізу даних. Наш онлайн-курс Forecasting and Time Series Analysis допоможе тобі здобути ці навички та стати висококваліфікованим фахівцем у цій сфері.
Про курс аналіз часових рядів і прогнозування
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).
Особливістю курсу є не лише вивчення класичних методів Аналізу часових рядів, а й більш поглиблених підходів, включаючи використання штучного інтелекту.
Заняття розкривають теоретичну базу основних галузей Data Science, їх практичну реалізацію у програмному коді.
Практична частина курсу орієнтована на застосування мови програмування Python з опануванням функціоналу таких бібліотек як Numpy, Pandas, Statsmodels, Random, Scipy, Scikit-learn, Tensorflow, Keras, Matplotlib, Seaborn.
Домашні завдання розділені за рівнями складності, побудовані за принципами нарощування функціональності в межах тем.
Зміст курсу збалансовано розкриває суть аналізу Time Series та прогнозування: обробка даних з метою отримання інформації – обробка та дослідження отриманої інформації – побудова моделей – візуалізація результатів.
Для кого підійде курс аналіз часових рядів і прогнозування:
Курс розраховано на фахівців, що прагнуть опанувати знання, уміння та навички роботи з часовими рядами, які потребують посади: Data Scientist, Data Engineer; Data Analyst, Machine Learning Engineer – розуміти та моделювати часові ряди.
Ідеально курс підійде тим, хто хоче заглибитися в аналіз часових рядів як спеціалізацію з Data Science.
Тим, хто має сумніви щодо своїх можливостей на цьому курсі, рекомендуємо доєднатися до нашого мітапу аналіз часових рядів і прогнозування, де ти зможеш отримати додаткову інформацію та знайти відповіді на твої питання.
Програма курсу аналізу часових рядів і прогнозування
Курс «Time Series Analysis and Forecasting» охоплює 14 тем та містить 14 занять – 2 зустрічі на тиждень протягом 7 тижнів/2 місяця. Тривалість заняття – 1,5 години. Формат – дистанційний.
- 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
Крім того, якщо ти забажаєш розширення своїх навичок у сфері аналізу часових рядів і прогнозування, ми з радістю запросимо тебе долучитися до нашого курсу Big Data!
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 (сертифікат про закінчення курсу Data Science буде корисною перевагою)
Приєднуйтесь до нас, щоб освоїти ефективний порядок аналізу часових рядів і впевнено керувати даними для успішних прогнозів у майбутньому!
FAQ
Які попередні знання необхідні для навчання на курсі “Аналіз часових рядків”?
Для навчання аналізу часових рядів і прогнозування потрібні базові знання з програмування (особливо Python), основи математики (теорія ймовірностей, дискретна математика, теорія матриць, дослідження функцій, аналітична геометрія, тригонометрія) та бажані базові знання з Data Science.
Як побудовані заняття на курсі?
Курс «Time Series Analysis and Forecasting» охоплює 14 тем та містить 14 занять – 2 зустрічі на тиждень протягом 7 тижнів / 2 місяців. Тривалість заняття – 1,5 години. Формат – дистанційний.
Чи отримаю я запис лекцій після завершення курсу?
Так, всі учасники курсу матимуть доступ до відеозаписів лекцій та інших матеріалів протягом 6 місяців після завершення навчання.
Чи передбачені практичні заняття на цьому курсі?
Так, на цьому курсі передбачені практичні заняття, орієнтовані на використання мови програмування Python та бібліотек, таких як Numpy, Pandas, Statsmodels, Random, Scipy, Scikit-learn, Tensorflow, Keras, Matplotlib, Seaborn. Домашні завдання розділені за рівнями складності та допомагають студентам поступово нарощувати свої навички у межах теми, що допомагає детальніше зрозуміти методи аналізу та прогнозування часових рядів.
Яким чином я отримуватиму зворотний зв’язок від викладача курсу?
Організатори курсу залишаються на зв’язку з учасниками впродовж всього навчання. Менторську підтримку та супровід всі студенти отримують на теоретичних та практичних заняттях (в тому числі самостійних). Також учасники можуть додатково звернутись за допомогою або консультацією до ментора. Умови надання додаткових консультацій та зворотного зв’язку обговорюються окремо з викладачем курсу.
