• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2024/2025

Анализ данных с временной структурой

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика
Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Финансовые технологии и анализ данных
Язык: русский
Кредиты: 6
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.