tg-me.com/dsproglib/6533
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