Як прогнозують курси валют, погодні умови, ціни на паливо тощо? Тут на допомогу приходить аналіз та прогнозування часових рядів, один з фундаментальних розділів Data Science. Якщо коротко – аналіз даних, що змінюються в часі. Розуміючи закони за якими розвиваються певні події чи показники ти досить впевнено можеш передбачити майбутні та проаналізувати минулі події та значення цих показників.
Запрошуємо тебе на безкоштовний онлайн мітап присвячений Time Series Analysis and Forecasting, де ти познайомишся ближче із цією сферою та можливостями, що вона пропонує. Разом з Андрієм Салатою, провідним Data Science експертом, Principal Data Scientist/Data Architect в Sigma Software, ти заглибиш свої знання у Data Science у напрямку аналізу динамічних даних, а також ти дізнаєшся про порядок аналізу часових рядів та як ці знання можна застосовувати на практиці.
Для кого підійде мітап аналіз часових рядів
Подія розрахована на широку аудиторію, яка вже має певне розуміння Data Science, а також буде актуальна світчерам, що вже мають певний досвід та знання в аналізі даних та Data Science, але хочуть розширити свої навички в методах комп’ютерного аналізу часових рядів та поглибити свої знання в напрямку часових рядів загалом.
Про що поговоримо на онлайн мітапі:
- Сутність Time Series: що означає та які основні властивості
- Задачі, які можуть вирішуватися на основі часових рядів
- Аналіз часових рядів: від простого до складного
- Методи статистичного аналізу часових рядів, які допоможуть розуміти та ефективно використовувати динамічні дані в роботі
- Необхідні навички та знання для роботи з часовими рядами
- Основи статистики часових рядів: ключові поняття, автокореляція, декомпозиція, регресія тощо
Після завершення зустрічі ти знатимеш:
- Яке місце аналізу часових рядів у Data Science
- Які задачі можна вирішувати з часовими рядами
- Що необхідно знати, щоб ефективно працювати з часовими рядами
- А також зможеш приміряти на себе цю спеціалізацію та зрозуміти, чи цікаво тобі буде цим займатись
Або можливо ти зацікавишся іншими курсами від Sigma Software University, як, до прикладу, курс Big Data чи курс Data Science, бо самe ці дві сфери можуть бути суперкорисними у контексті подальшого вивчення аналізу часових рядів.
Реєструйся зараз! Це твоя можливість перетворити свої знання та навички в захопливу мандрівку до нової професії!
Тренер мітапу:
FAQ
Що таке аналіз часових рядів?
Це метод вивчення даних, коли спостерігається залежність між значенням якої-небудь змінної та часом. Часові ряди використовуються для аналізу фінансових даних, соціальних і економічних показників, даних про клімат і багато іншого. Основна мета аналізу часових рядів – виявити та проаналізувати певні шаблони, тренди, циклічність, фактори сезонності та інші регулярності цих даних, виявити аномалії. Це дозволяє прогнозувати майбутні значення, розробляти стратегії і приймати рішення на основі отриманих результатів.
Які основні етапи аналізу часових рядів?
Аналіз часових рядів включає декілька основних етапів. Перший етап – це візуалізація даних, де графіки часових рядів допомагають розібратися з особливостями залежності між значеннями і часом. Наступний етап – це виявлення трендів та сезонності, де ми аналізуємо довгострокові зміни і повторювані патерни в даних. Далі – виявлення і очищення від аномалій. Четвертий етап – це моделювання та прогнозування, де використовуються різні статистичні моделі для прогнозування майбутніх значень. Наприкінці проводиться перевірка якості моделей і оцінка точності прогнозів.
Чим відрізняється прогнозування в аналізі часових рядів від інших методів прогнозування?
Це прогнозування спеціалізується на прогнозуванні майбутніх значень на основі історичних даних у вигляді часових рядів. Особливість прогнозування в аналізі часових рядів полягає в тому, що воно враховує регулярності, тренди, сезонність та інші закономірності, що спостерігаються в даних з плином часу. Інші методи прогнозування можуть не враховувати ці специфічні властивості часових рядів і будуть оперувати загальними моделями або алгоритмами для прогнозування.
