💻 Эксклюзивный слив "Елена Кантонистова ― Временные ряды для прогноза криптовалют (2025)" от stepik: [stepik] Елена! Скачай бесплатно 🚀 | KURSAR | KURSAR
PRO-доступ
home Главная chevron_right folder Администрирование и программирование chevron_right folder Курсы JavaScript chevron_right
folder_open [stepik] Елена Кантонистова ― Временные ряды для прогноза криптовалют (2025)
[stepik] Елена Кантонистова ― Временные ряды для прогноза криптовалют (2025)

[stepik] Елена Кантонистова ― Временные ряды для прогноза криптовалют (2025)

[stepik] Елена Кантонистова ― Временные ряды для прогноза криптовалют (2025)

Чему вы научитесь

познакомитесь с задачей прогнозирования временных рядов и основными подходами к ее решению
узнаете о Python библиотеках, предназначенных для анализа временных рядов
поучаствуете в соревновании и построите прогнозные модели для предсказания цен на криптовалюты
О курсе
В данном курсе изучаются методы анализа временных рядов и решается задача прогнозирования цены криптовалют с помощью классических подходов, а также при помощи машинного обучения

Для кого этот курс
Курс предназначен для слушателей, знакомых с основами анализа данных и машинного обучения и желающих научиться специальным подходам, предназначенным для прогнозирования временных рядов. Также курс будет интересен тем, кто интересуется поведением криптовалют

Начальные требования

знание математики в рамках школьной программы
знание алгоритмов анализа данных и машинного обучения на начальном или среднем уровне
умение программировать на python на начальном уровне или выше
Елена Кантонистова. Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)
Академический руководитель магистратуры "Искусственный интеллект" (ранее "Машинное обучение и высоконагруженные системы") Факультета компьютерных наук ВШЭ, доцент департамента больших данных и информационного поиска ФКН…

Интенсив состоит из трех онлайн-занятий:

Методы анализа временных рядов, линейные модели
Вебинар от эксперта по криптовалютам
Машинное обучение для построения прогнозов
Программа курса

Как устроен курс
Особенности работы с временными рядами
Материалы первого вебинара
Домашнее задание
Рассказ эксперта о криптовалютах
Машинное обучение для прогнозирования временных рядов
Фреймворки для работы с временными рядами в Python
Материалы третьего вебинара
Домашнее задание
Адаптивный подход
Улучшения классических экспоненциальных моделей
Домашнее задание
Платформа Kaggle
Подведение итогов
В курс входят 15 уроков 7часов 25 минут видео 25 тестов
favorite 0
star 0

Требуется авторизация

account_circle

Для использования этой функции необходимо войти в систему или зарегистрироваться.

login Войти person_add Регистрация

Требуется PRO доступ

workspace_premium

Для доступа к этой функции необходимо оформить подписку PRO и поставить лайк курсу.

credit_card Получить PRO доступ

Требуется поставить лайк

favorite_border

Для доступа к этой функции необходимо поставить Нравиться этому курсу.

arrow_back Вернуться