Прогнозирование и временные ряды

О курсе

Курс о прогнозировании временных рядов: как поставить задачу прогноза, честно проверить модель на исторических данных и не обмануться на скользящей проверке. Решает задачу перехода от «модель показала красивый график» к прогнозу, которому можно доверять в работе.

Обучение движется от наивных бейзлайнов и разбиения по времени через сезонность, тренд и выбросы к статистическим моделям, моделям на признаках и интервалам прогноза. Проекты выполняются на своих рядах: собрать стенд честной проверки с протоколом и метриками, составить структурный паспорт ряда, защитить прогнозный контур с наивными бейзлайнами и выбранной моделью.

Курс для аналитиков и разработчиков, у которых есть свой ряд — продажи, обращения, нагрузка — и задача его прогнозировать. Нужны базовые статистика и Python, опыт работы с временными рядами не обязателен.

Чему вы научитесь

• Ставить задачу прогноза: объект, гранулярность, горизонт, решение
• Строить наивные бейзлайны и объяснять, почему их трудно обыграть
• Проводить скользящую проверку и избегать утечки из будущего
• Измерять ошибку прогноза в единицах решения, а не в процентах
• Разбирать тренд, сезонность и выбросы в своём ряду
• Строить интервалы прогноза вместо точечной оценки
• Сравнивать статистические модели и модели на признаках на одном окне
• Учитывать смещение прогноза и человеческие поправки в отчётности

Что останется после курса

• Стенд честной проверки прогноза с протоколом и метриками на своих данных
• Структурный паспорт своего ряда с сезонностью и выбросами
• Защищённый прогнозный контур с бейзлайнами и выбранной моделью
• Сертификат на платных тарифах

Курс не подходит тем, кто хочет один универсальный алгоритм прогноза без разбора данных и проверки на своём ряде.