Курс на Stepik
Обложка курса «Временные ряды для прогноза криптовалют» на Stepik
200 ₽

Временные ряды для прогноза криптовалют ★ 4.760

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс посвящен изучению методов анализа и прогнозирования временных рядов на примере криптовалют с помощью классических подходов и при помощи машинного обучения

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Временные ряды для прогноза криптовалют»Учеников на курсе 2 437
Сертификаты, выданные на курсе «Временные ряды для прогноза криптовалют»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Временные ряды для прогноза криптовалют»Отзывов получено 25
Рейтинг курса «Временные ряды для прогноза криптовалют»Рейтинг курса 4.760
Уроки в курсе «Временные ряды для прогноза криптовалют»Количество уроков 15
Тесты в курсе «Временные ряды для прогноза криптовалют»Количество квизов 25
Время прохождения курса «Временные ряды для прогноза криптовалют»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Временные ряды для прогноза криптовалют»Стоимость курса 200 ₽ —
Обновления курса «Временные ряды для прогноза криптовалют»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Временные ряды для прогноза криптовалют»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Временные ряды для прогноза криптовалют»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Временные ряды для прогноза криптовалют» 6 разделов Уроки в курсе «Временные ряды для прогноза криптовалют» 15 уроков Тесты в курсе «Временные ряды для прогноза криптовалют» 25 тестов Время прохождения курса «Временные ряды для прогноза криптовалют» 9 ч. Последнее обновление курса «Временные ряды для прогноза криптовалют» обн. 1 год назад

О курсе

1 урок
1. Как устроен курс ↗

Анализ временных рядов

3 урока
1. Особенности работы с временными рядами ↗
2. Материалы первого вебинара ↗
3. Домашнее задание ↗

Эксперт о криптовалютах

1 урок
1. Рассказ эксперта о криптовалютах ↗

Машинное обучение для временных рядов

4 урока
1. Машинное обучение для прогнозирования временных рядов ↗
2. Фреймворки для работы с временными рядами в Python ↗
3. Материалы третьего вебинара ↗
4. Домашнее задание ↗

Бонусный модуль

3 урока
1. Адаптивный подход ↗
2. Улучшения классических экспоненциальных моделей ↗
3. Домашнее задание ↗

Соревнование

3 урока
1. Платформа Kaggle ↗
2. Соревнование ↗
3. Подведение итогов ↗