Временные ряды для прогноза криптовалют

Временные ряды для прогноза криптовалют

ФорматОнлайн

Длительность4-5 часов в неделю

Объём6 занятий

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

Программа курса

6 занятий

№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

05Бонусный модуль

- Адаптивный подход
- Улучшения классических экспоненциальных моделей
- Домашнее задание

06Соревнование

- Платформа Kaggle
- Соревнование
- Подведение итогов

Организатор

Автор курса

Stepik

4.6Нет отзывов

Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.

Подробнее об авторе

Мнения учеников