Time Structured Data Analysis

2024/2025

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Joint Department with Sberbank ‘Financial Technologies and Data Analysis’

Course type:

Elective course

When:

1 year, 3, 4 module

Instructor

Sokolovskiy, Evgeny

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.