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 2 431
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