• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2025/2026

Анализ и прогнозирование временных рядов

Статус: Курс обязательный (Магистр по наукам о данных)
Когда читается: 2-й курс, 2 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский

Программа дисциплины

Аннотация

В ходе курса изучаются принципы и методологии анализа и прогнозирования временных рядов с уделением особого внимания практическому применению в бизнес-контексте. Будут рассмотрены такие темы, как сезонность, тенденции, стационарность и автокорреляция, с использованием бизнес-ориентированных примеров, таких как прогнозирование спроса, анализ продаж и финансовое моделирование. В ходе курса будут представлены статистические и эконометрические модели, включая ARIMA и MSTL, а также передовые подходы к машинному обучению, включая Prophet.Особое внимание будет уделено использованию внешних регрессоров, таких как экономические показатели, маркетинговая активность и данные о конкурентах, для повышения точности моделей и учета влияния реального мира. Студенты научатся интегрировать эти регрессоры в свои модели прогнозирования, понимая их влияние на показатели эффективности бизнеса и конечные результаты.