Бакалавриат
2022/2023
Анализ и прогнозирование неоднородных временных рядов
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс по выбору (Бизнес-информатика)
Направление:
38.03.05. Бизнес-информатика
Кто читает:
Департамент бизнес-информатики
Где читается:
Высшая школа бизнеса
Когда читается:
2-й курс, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
30
Программа дисциплины
Аннотация
Данный курс посвящен изучению основ анализа данных, а также методов, применяемых при работе с данными. Рассматриваться и изучаться анализ данных будет на примере анализа временных рядов, то есть данных, обладающих временной отметкой. В курсе будут рассмотрены как общие подходы к анализу данных, алгоритмы и программное обеспечение, предназначенное для анализа данных, так и конкретные подходы к анализу временных рядов, и в особенности анализу неоднородных временных рядов, представляющих собой наиболее естественную и частую реализацию временных рядов, возникающую в сложных системах.
Цель освоения дисциплины
- Знакомство с языком программирования Python. Уверенное владение языком на базовом уровне для решения задач аналитики
- Умение применять специальные библиотеки Numpy, Pandas для анализа бизнес-данных
- Понимание предмета анализа данных и уверенное применение методов анализа данных для решения бизнес-задач
- Знакомство с понятием временного ряда. Изучение базовых моделей анализа временных рядов
- Ознакомление с понятием неоднородного временного ряда. Понимание отличия однородных и неоднородных временных рядов. Умение определять однородность и неоднородность временных рядов
- Уверенное освоение алгоритмов анализа временных рядов. Умение применять алгоритмы анализа и прогнозирование неоднородных временных рядов. Определение критической точки неоднородного временного ряда и постановка задачи анализа и прогнозирования неоднородных временных рядов
Планируемые результаты обучения
- Владеть основами синтаксиса языка программирования Python
- Уметь писать простые программы на языке программирования Python
- Владеть основами синтаксиса специальных библиотек для анализа данных: Numpy, Pandas, Matplotlib
- Уметь применять специальные библиотеки Python для решения простых задач анализа данных
- Уметь интерпретировать бизнес-задачи с точки зрения задач анализа данных
- Уметь применять подходы математической статистики для решения бизнес-задач
- Уметь работать и анализировать данные, имеющие временную отметку
- Уметь применять алгоритмы временных рядов на реальных данных
- Уметь отличать однородные и неоднородные временные ряды
- Уметь работать с неоднородными временными рядами, применять алгоритмы анализа и прогнозирования неоднородных временных рядов
Содержание учебной дисциплины
- Введение в Python
- Python для анализа данных
- Введение в анализ данных
- Временные ряды
- Неоднородность во временных рядах
Элементы контроля
- ДЗСредняя оценка за все домашние задания, предусмотренные на курсе
- ПроектПрактический проект по анализу и прогнозированию неоднородных временных рядов для временных рядов, подобранных самими студентами, выполняется на 2 последних семинарах
- АктивностьОценивание посещения и активности студента на семинарах
- ЭкзаменЭкзамен представляет собой практическую работу, выполняемую студентами по результатам освоения курса
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 2 модуль0.15 * Проект + 0.4 * ДЗ + 0.35 * Экзамен + 0.1 * Активность
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник для вузов, Афанасьев, В. Н., 2010
- Случайные процессы : краткий курс : учеб. пособие для вузов, Розанов, Ю. А., 1979
- Фракталы и хаос в динамических системах : учеб. пособие, Кроновер, Р. М., 2006
Рекомендуемая дополнительная литература
- Случайные процессы с независимыми приращениями, Скороход, А. В., 1986