[Stepik] Нейросети и временные ряды (Александр Волков)

​ Мечтаешь разбираться в данных глубже и применять нейросети для прогнозов? Этот пакет даст тебе всё необходимое: от изучения методов анализа временных рядов до построения собственных моделей в PyTorch. Ты научишься выявлять закономерности, работать с трендами и сезонностью, создавать предсказательные модели и понимать их математическую основу. С этим курсом ты получишь навыки, которые ценят работодатели, и сделаешь уверенный шаг в карьеру в Data Science. Чему вы научитесь Анализировать временные ряды и выявлять тренды, сезонность и аномалии Применять классические методы прогнозирования (ARIMA, Prophet и др.) Работать с PyTorch и создавать свои первые нейросети Строить и обучать модели RNN и LSTM для временных рядов Подготавливать данные к моделированию и оценивать качество прогнозов Сравнивать подходы и выбирать оптимальные решения для задач анализа данных Разрабатывать проекты, которые можно добавить в портфолио Курс 1: Анализ и прогнозирование временных рядов Методы анализа временных рядов Поиск трендов, сезонности и выбросов Построение моделей прогнозирования (ARIMA, Prophet и др.) Подготовку временных рядов к обучению нейросетей Кому подойдёт: аналитикам и дата-сайентистам, которые хотят научиться прогнозировать данные и решать реальные бизнес-задачи. Курс 2: PyTorch с Нуля до Первой Нейросети Основы работы с PyTorch Создание своей первой нейросети Обучение и оптимизацию моделей Использование PyTorch для задач анализа данных и временных рядов Кому подойдёт: тем, кто хочет уверенно войти в мир глубокого обучения и научиться строить модели на практике. Почему это выгодно: Сэкономите десятки часов на поиске разрозненных материалов Получите комплексную подготовку по всем ключевым темам Научитесь применять знания сразу — без лишней теории Подготовитесь к реальной работе в индустрии Для кого эта программа • Для студентов и выпускников, желающих получить прикладные навыки • Для тех, кто готовится к собеседованиям на позицию аналитика • Для тех, кто хочет войти в Data Science без воды и лишней теории • Для специалистов из маркетинга, продаж, финансов, которые хотят разобраться в данных • Для самоучек, которым нужна структура и практика Начальные требования Базовые знания Python Знакомство с основами статистики и алгебры желательно, но не обязательно Всё остальное — изучите в процессе