Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 165 in /var/www/tg-me/post.php on line 75
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6533 -
Telegram Group & Telegram Channel
🎯 Анализ и прогнозирование временных рядов на Python!

Если вы хотите разобраться, как работать с временными рядами и строить точные прогнозы — этот курс именно для вас.

Будь вы новичком или уже знакомы с темой, вы найдёте в курсе всё необходимое: от базовых понятий до продвинутых моделей.

📦 В курсе разбираются:
— Простое, двойное и тройное экспоненциальное сглаживание (метод Холта-Винтерса)
— Метрики оценки моделей: MAE, RMSE, MAPE
— Продвинутые модели прогнозирования: ARIMA, SARIMA, SARIMAX
— Препроцессинг ежедневных данных и кросс-валидация для временных рядов
— Настройка гиперпараметров и проверка качества прогноза

📌 Вы научитесь:
— Готовить временные ряды к моделированию
— Строить и обучать модели в Python
— Оценивать точность и надёжность прогнозов
— Делать обоснованные предсказания на будущее

🔗 Ссылка на курс: https://clc.to/3GDKJg

Библиотека дата-сайентиста #буст



tg-me.com/dsproglib/6533
Create:
Last Update:

🎯 Анализ и прогнозирование временных рядов на Python!

Если вы хотите разобраться, как работать с временными рядами и строить точные прогнозы — этот курс именно для вас.

Будь вы новичком или уже знакомы с темой, вы найдёте в курсе всё необходимое: от базовых понятий до продвинутых моделей.

📦 В курсе разбираются:
— Простое, двойное и тройное экспоненциальное сглаживание (метод Холта-Винтерса)
— Метрики оценки моделей: MAE, RMSE, MAPE
— Продвинутые модели прогнозирования: ARIMA, SARIMA, SARIMAX
— Препроцессинг ежедневных данных и кросс-валидация для временных рядов
— Настройка гиперпараметров и проверка качества прогноза

📌 Вы научитесь:
— Готовить временные ряды к моделированию
— Строить и обучать модели в Python
— Оценивать точность и надёжность прогнозов
— Делать обоснованные предсказания на будущее

🔗 Ссылка на курс: https://clc.to/3GDKJg

Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6533

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA