Чему вы научитесь
Временные ряды понятным языком — без вывода формул на три страницы, но и без «просто возьмите ARIMA».
Что разбираем: из чего состоит ряд (тренд, сезонность, шум); как готовить данные, когда логи приходят нерегулярно и с пропусками; baseline-модели Naive, SMA и EWMA; метрики качества и чем MAPE опасен; признаки для ML — лаги и скользящие средние; стационарность и дифференцирование; ARIMA и SARIMA по смыслу, а не по буквам.
Практика на реальных граблях. Задачи на код — это не учебные примеры: разобрать время в трёх разных форматах и выбросить мусор, собрать дневной ряд из событийного лога с пропущенными днями, честно сравнить модель с naive-прогнозом на отложенном хвосте, не подсмотрев в будущее.
Каждая задача проверяется автоматически на нескольких наборах данных.
Другие материалы для аналитика — на zasqlpython.ru.
О курсе
Для кого этот курс
Аналитики, которым нужно прогнозировать, и все, кто хочет разобраться в рядах без учебника по эконометрике.
Начальные требования
Базовый Python и pandas. Математика — на уровне среднего и процента.
Преподаватели курса
2 514
Как проходит обучение
Короткие шаги теории, тесты, сопоставления и задачи на код с автоматической проверкой.