Сколько стоит курс «Анализ и прогнозирование временных рядов»?

Стоимость курса составляет 2990.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Анализ и прогнозирование временных рядов»?

Прохождение курса «Анализ и прогнозирование временных рядов» занимает примерно 8 часов.

Какой рейтинг у курса «Анализ и прогнозирование временных рядов»?

Курс имеет рейтинг 3.7 из 5 на основе 6 отзывов. На курсе обучается 67 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 13 учеников получили сертификат (19.4% завершаемость).

Где можно пройти курс «Анализ и прогнозирование временных рядов»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/225812.

Курс на Stepik

Обложка курса «Анализ и прогнозирование временных рядов» на Stepik

2 990 ₽

Анализ и прогнозирование временных рядов ★ 3.667

Name: Анализ и прогнозирование временных рядов
Price: 2990.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 3.6666666666666665 (6 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Овладейте искусством прогнозирования с помощью анализа временных рядов! Наш курс охватывает все этапы — от предобработки данных и визуализации до применения классических моделей ARIMA, машинного обучения (XGBoost, LGBM) и глубоких нейронных сетей (LSTM, TCN). Вы научитесь строить точные прогнозы, обнаруживать аномалии и реализовывать проекты на реальных данных.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	67
Сертификатов выдано	13
Отзывов получено	6
Рейтинг курса	3.667
Количество уроков	36
Количество квизов	235
Количество задач с кодом	5
Время прохождения курса	8 ч.	—
Стоимость курса	2 990 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	1 год назад	—	—	—	—
Последнее обновление	25 августа 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Анализ и прогнозирование временных рядов»

13 разделов Уроки в курсе «Анализ и прогнозирование временных рядов»

36 уроков Тесты в курсе «Анализ и прогнозирование временных рядов»

235 тестов Задачи в курсе «Анализ и прогнозирование временных рядов»

5 задач Время прохождения курса «Анализ и прогнозирование временных рядов»

8 ч.

обн. 25 августа 2026

Введение в временные ряды

2 урока

1. Что такое временные ряды: определение и ключевые компоненты ↗

2. Задачи анализа временных рядов: прогноз, классификация, аномалии ↗

Обработка и визуализация временных рядов

3 урока

1. Чтение и загрузка временных рядов (Pandas, NumPy) ↗

2. Очистка и предобработка данных ↗

3. Визуализация временных рядов с Matplotlib и Seaborn ↗

Стационарность и преобразование временных рядов

3 урока

1. Определение стационарности временных рядов ↗

2. Тесты на стационарность: ADF, KPSS, PP и другие ↗

3. Преобразование временных рядов для стационарности ↗

Декомпозиция временных рядов

2 урока

1. Теория декомпозиции временных рядов: тренд, сезонность и шум ↗

2. Применение STL для декомпозиции временных рядов ↗

Классические модели для прогнозирования временных рядов

3 урока

1. Модели авторегрессии (AR), скользящего среднего (MA), ARMA и др. ↗

2. Применение ARIMA для прогнозирования ↗

3. Модели с сезонностью: SARIMA ↗

Прогнозирование с использованием экспоненциального сглаживания

2 урока

1. Что такое экспоненциальное сглаживание ↗

2. Прогнозирование с Simple, Double и Triple Exponential Smoothing ↗

Прогнозирование временных рядов с машинным обучением

3 урока

1. Использование ML для прогнозирования ↗

2. Выбор признаков и обработка временных зависимостей ↗

3. Применение моделей ML: Random Forest, XGBoost, LGBM ↗

Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов

3 урока

1. Введение в нейронные сети для прогнозирования временных рядов ↗

2. Рекуррентные нейронные сети (RNN), LSTM и GRU ↗

3. Применение LSTM для долгосрочных зависимостей ↗

Продвинутое прогнозирование: Temporal Convolutional Networks

2 урока

1. Введение в Temporal Convolutional Networks (TCN) ↗

2. Построение моделей с TCN для прогнозирования временных рядов ↗

Прогнозирование временных рядов с использованием Prophet

3 урока

1. Введение в Prophet: особенности модели и её использование ↗

2. Прогнозирование с использованием Prophet для временных рядов ↗

3. Параметры модели и их настройка ↗

Оценка и улучшение точности прогнозов

2 урока

1. Техники для улучшения точности прогноза: моделирование ошибок ↗

2. Оценка стабильности и доверия к прогнозам ↗

Обнаружение аномалий и выбросов

3 урока

1. Что такое аномалии и выбросы в данных ↗

2. Методы обнаружения аномалий: статистические и др. ↗

3. Практические примеры на временных рядах ↗

Заключительный проект: Прогнозирование курса Биткоина

5 уроков

1. Построение проекта по прогнозированию курса Биткоина ↗

2. Анализ и очистка данных ↗

3. Применение методов прогнозирования (ARIMA, LSTM, Prophet и др.) ↗

4. Оценка качества прогноза и выводы ↗

5. Обратная связь ↗