Курс на Stepik
Обложка курса «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA» на Stepik
Бесплатно

Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Бесплатный курс по анализу и прогнозированию временных рядов на Python. Тренд, сезонность, скользящее среднее, стационарность, ARIMA и SARIMA. Задачи с автопроверкой и проверка прогноза на отложенных данных.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA»Учеников на курсе 89
Сертификаты, выданные на курсе «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA»Количество уроков 12
Тесты в курсе «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA»Количество квизов 43
Задачи с кодом в курсе «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA»Количество задач с кодом 5
Время прохождения курса «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA»Время прохождения курса —
Обновления курса «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA» 6 разделов Уроки в курсе «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA» 12 уроков Тесты в курсе «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA» 43 теста Задачи в курсе «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA» 5 задач Время прохождения курса «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA» 0 ч. Последнее обновление курса «Прогнозирование временных рядов на Python: ARIMA и SARIMA» обн. 29 октября 2026

Модуль 1. Основа

2 урока
1. Урок 1. Что такое временной ряд ↗
2. Урок 2. Тренд, сезонность и шум ↗

Модуль 2. Подготовка данных

2 урока
1. Урок 3. Готовим данные: даты, пропуски, дубликаты ↗
2. Урок 4. Ресемплинг и агрегирование ↗

Модуль 3. Простые модели

2 урока
1. Урок 5. Базовые модели: Naive, SMA, EWMA ↗
2. Урок 6. Метрики и backtesting ↗

Модуль 4. Фичи и ML

2 урока
1. Урок 7. Фичи: лаги, rolling, календарь ↗
2. Урок 8. Простые ML-модели для ряда ↗

Модуль 5. Классика ARIMA

2 урока
1. Урок 9. Стационарность и дифференцирование ↗
2. Урок 10. ARIMA и SARIMA интуитивно ↗

Модуль 6. Практика и проект

2 урока
1. Урок 11. Практика: строим ряд из логов в pandas ↗
2. Урок 12. Финальный мини-проект ↗