Анализ и прогнозирование неоднородных временных рядов

Бакалавриат 2022/2023

Статус: Курс по выбору (Бизнес-информатика)

Направление: 38.03.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 4-й курс, 3 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 10

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Макаров Алексей Алексеевич, Саночкин Юрий Ильич

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной 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 частности 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 различных 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 отличать однородные и неоднородные временные ряды
Уметь работать с неоднородными временными рядами, применять алгоритмы анализа и прогнозирования неоднородных временных рядов
Уметь ставить задачу анализа временных рядов в бизнесе
Уметь применять параметрические модели временных рядов при анализе и прогнозировании временных рядов
Уметь применять непараметрические модели временных рядов при анализе и прогнозировании временных рядов

Содержание учебной дисциплины

Введение в Python
Python для анализа данных
Введение в анализ данных
Введение во временные ряды
Параметрические модели временных рядов
Непараметрические модели временных рядов
Неоднородность во временных рядах

Элементы контроля

Активность
Оценивание посещения и активности студента на семинарах и активности на лекциях
Проект
Практический проект по анализу и прогнозированию неоднородных временных рядов для временных рядов, подобранных самими студентами, выполняется на последнем семинаре
Экзамен
Экзамен представляет собой практическую работу, выполняемую студентами по результатам освоения курса
ДЗ
Средняя оценка за все домашние задания, предусмотренные на курсе

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 3 модуль
0.13 * Активность + 0.38 * Экзамен + 0.12 * Проект + 0.37 * ДЗ

Список литературы

Авторы

Саночкин Юрий Ильич

Программа дисциплины