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

🎯 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

www.tgoop.com/dsproglib/6533

1.7K viewsJun 6 at 06:52

🎯 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