2025/2026
Анализ данных с временной структурой
Язык:
русский
Контактные часы:
80
Программа дисциплины
Аннотация
В рамках курса будут разобраны как стандартные методы раешения задачи регрессии на данных с временной структурой (SARIMA/ARCH и т.п.), так и методы, позволяющие проводить более глубокий анализ (Monte Carlo Marcov Chain, использование информационной теории для отбора значимых факторов, методы решения задач поиска разладок и аномалий в данных, и, как итог, принципы построения автоматизированного пайплайна для прогнозирования). В рамках курса будет выполнено 2 командных проекта, основанных на реальных банковских кейсах, посвященных решению задачи прогнозирования стандартными авторегрессионными моделями и автоматизации прогнозирования на данных с нестационарной структурой.