| rongina1986 | Дата: Вторник, 14.02.2023, 01:17 | Сообщение # 1 |
|
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 252
Статус: Оффлайн
| Автор: Центр digital-профессий ITtensive
Название: Анализ временных рядов на Python (2023)
Изучим регрессию, автокорреляция и рекуррентные нейросети для работы с временными рядами
Чему вы научитесь:
- Теория временных рядов
- Описание тенденций временного ряда
- Прогнозирование временного ряда
- Линейная и нелинейная регрессия
- ARMA, ARIMA, SARIMA(X)
- ADL и VAR
- RNN, LSTM и GRU
- BiLSTM
Требования: - Продвинутый Python
- Основы машинного обучения
Это дополнительный курс программы Машинное обучение от ITtensive по анализу временных рядов.
- В курсе разбираются 3 практических задачи:
1. Фьючерсы (цены) на зерно.
- Используя помесячные данные фьючерсов на зерно на лондонской бирже и применив ансамбль классических методов - бегущего среднего и полиномиальной регрессии - спрогнозируем цены в период сильной неопределенности.
Проект: прогноз фьючерсов на июнь 2022 года
2. Курсы валют.
- Изучим частотный и эконометрический подход для описание и прогнозирования курса доллара к рублю. Научимся раскладывать ряд на тренд, сезонность и вариацию и использовать модели ARMA, ARIMA, SARIMA, а также векторные (факторные) данные. Попробуем библиотеки Prophet и Auto-TS (автоматическое машинное обучение).
Проект: прогноз объема экспорта в декабре 2022 года
3. Активность потребителей электроэнергии.
- Разберемся с нейронными сетями и на основе достаточно стационарного ряда спрогнозируем его поведение, используя ансамбль из рекуррентных нейросетей.
Курсовой проект: прогноз курса акций, используя рекуррентные нейросети.
Теория по курсу включает:
- Понятие и цели анализа временного ряда
- Базовые техники - полиномиальные тренды и бегущее среднее
- Модель Хольта-Винтерса и цвета шума
- Авторегрессия и стационарность ряда
- AR/MA, ARIMA, SARIMA(X)
- ADL и VAR
- Методологию анализа временных рядов и дрейф данных
- Рекуррентные нейросети
- LSTM, GRU, ConvLSTM и BiLSTM
- В заключении посмотрим на модели WaveNet и трансформеры (механизмы внимания).
Для кого этот курс: - Инженеры по данным, работающие с временными сериями
- Разработчики Python, прогнозирующие временные ряды
- Ученые по данным, исследующие временные зависимости
Подробнее: https://www.udemy.com/course/ittensive-python-time-series/
Ссылку для скачивания видят только ПРЕМИУМ пользователи
Доступно только для пользователей
Ежедневные бесплатные курсы на нашем канале
Все Курсы от SKILLBОX практически БЕСПЛАТНО
|
| |
| |
