Тратьте с умом
в Чёрную Пятницу
0 дней 00:00:00Выбрать курс

Тренды и классификации

Вы научитесь прогнозировать на основе трендов и классификаторов, а ещё — сможете находить в данных скрытые переменные, анализировать данные в динамике, строить факторы и деревья решений. В конце курса выполните исследовательский проект на реальных данных компании «2ГИС».

− 15%
  • 4 845 ₽
  • 5 700 ₽
Условия акции
Посмотреть программу
Формат обучения
Онлайн
По окончании
Сертификат
Язык
Русский
Тип обучения
Курс
Длительность
10 часов
Уровень
Для опытных специалистов
10 часов
− 15%
  • 4 845 ₽
  • 5 700 ₽
Условия акции

Чему вы научитесь

  • Выявлять и анализировать тренды

  • Применять методы классификации

  • Ставить и решать задачи прогнозирования

  • Проводить факторный анализ

  • Отличать случайности от закономерностей

  • Выявлять скрытые переменные в данных

  • Решать задачи прогноза и классификации в SPSS и R

Трейлер курса

Содержание курса

Каждый модуль посвящён отдельному классу задач и завершается тестом. В конце курса вы пройдёте итоговое тестирование и выполните практический проект на данных компании «2ГИС».

  • 5 модулей
  • 28 тем
  • 10 часов
  • Введение: структура и содержание курса

    Узнаете, как устроен курс, и познакомитесь с данными, с которыми вы будете работать.

  • Анализ временных рядов

    Разберётесь с понятием временного ряда — рассмотрите такие его компоненты, как тренд, сезонность и остатки. Узнаете, как разложить временной ряд на составляющие, поймёте, как и зачем выделять описанные компоненты. Научитесь выявлять выбросы в данных и на практике разложите временной ряд на трендовую составляющую, сезонную компоненту и остатки с помощью R.

    • Понятие временных рядов.
    • Тренд.
    • Сезонность.
    • STL-разложение.
    • Поиск выбросов.
    • Тренд, сезонность, STL. Практика в R.
  • Прогноз временных рядов

    Научитесь не только анализировать, но и прогнозировать временные ряды. Рассмотрите авторегрессионную модель (AR) и сезонную авторегрессионную модель (SAR), которые пригодятся для решения задач прогнозирования. Познакомитесь с моделью скользящего среднего (MA-модель) — будете сглаживать выбросы и описывать данные. Объедините знания и узнаете о комбинации этих моделей (ARMA и ARIMA). Познакомитесь с адаптивными моделями и узнаете их основные виды. Построите прогноз временного ряда в R.

    • AR и MA.
    • ARMA и ARIMA.
    • Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание.
    • Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью.
    • Виды адаптивных моделей.
    • Следящий контроль. Модель Тригга — Лича.
    • Построение моделей временных рядов в R. Практика.
  • Факторный анализ

    Разберёте идею и задачи факторного анализа и научитесь строить факторы с помощью метода главных компонент. Научитесь оценивать качество факторной модели, использовать построенные переменные для дальнейшего анализа. Построите факторную модель в SPSS.

    • Введение в факторный анализ.
    • Построение факторной модели.
    • Способы оценки качества факторной модели.
    • Пример построения факторной модели.
    • Факторы готовы: что дальше?
    • Факторный анализ в SPSS. Практика.

Спикеры

  • Ольга Ечевская

    Ольга Ечевская

    Социолог-исследователь, кандидат социологических наук, преподаватель курсов по анализу данных в НГУ

  • Наталья Галанова

    Наталья Галанова

    Аналитик данных компании 2GIS

Сертификат от НГУ

Подтвердит, что вы прошли курс, и усилит ваше портфолио или резюме.