Stepik Временные ряды для прогноза криптовалют
О курсе
Подробнее
В данном курсе изучаются методы анализа временных рядов и решается задача прогнозирования цены криптовалют с помощью классических подходов, а также при помощи машинного обучения
Требования
Что нужно для старта
- знание математики в рамках школьной программы
- знание алгоритмов анализа данных и машинного обучения на начальном или среднем уровне
- умение программировать на python на начальном уровне или выше
Результат
Что вы получите
- познакомитесь с задачей прогнозирования временных рядов и основными подходами к ее решению
- узнаете о Python библиотеках, предназначенных для анализа временных рядов
- поучаствуете в соревновании и построите прогнозные модели для предсказания цен на криптовалюты
Аудитория
Для кого этот курс
- Курс предназначен для слушателей, знакомых с основами анализа данных и машинного обучения и желающих научиться специальным подходам, предназначенным для прогнозирования временных рядов. Также курс будет интересен тем, кто интересуется поведением криптовалют
Содержание
6 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01О курсе
- Как устроен курс
02Анализ временных рядов
- Особенности работы с временными рядами
- Материалы первого вебинара
- Домашнее задание
03Эксперт о криптовалютах
- Рассказ эксперта о криптовалютах
04Машинное обучение для временных рядов
- Машинное обучение для прогнозирования временных рядов
- Фреймворки для работы с временными рядами в Python
- Материалы третьего вебинара
- Домашнее задание
05Бонусный модуль
- Адаптивный подход
- Улучшения классических экспоненциальных моделей
- Домашнее задание
06Соревнование
- Платформа Kaggle
- Соревнование
- Подведение итогов
01О курсе
- Как устроен курс
02Анализ временных рядов
- Особенности работы с временными рядами
- Материалы первого вебинара
- Домашнее задание
03Эксперт о криптовалютах
- Рассказ эксперта о криптовалютах
04Машинное обучение для временных рядов
- Машинное обучение для прогнозирования временных рядов
- Фреймворки для работы с временными рядами в Python
- Материалы третьего вебинара
- Домашнее задание
05Бонусный модуль
- Адаптивный подход
- Улучшения классических экспоненциальных моделей
- Домашнее задание
06Соревнование
- Платформа Kaggle
- Соревнование
- Подведение итогов
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Временные ряды для прогноза криптовалют» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Направления:Анализ данных
Информация обновлена 12 августа 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
