- Суть
- Анализ временных рядов и глубокое обучение с использованием библиотеки PyTorch
- Формат
- интенсив
- На выходе
- Анализировать временные ряды, выявлять тренды, сезонные колебания и аномалии; Создавать, обучать и оптимизировать собственные нейросети в PyTorch; Подготавливать данные к моделированию и оценивать качество прогнозов; Выполнить финальный проект по прогнозированию курса биткоина; Создать портфолио для работодателей
- Навыки
- PyTorch · Анализ временных рядов · ARIMA · Prophet · Рекуррентные нейронные сети (RNN) · LSTM · Очистка данных · Визуализация данных
- Кому подойдёт
- Аналитики и дата-сайентисты, желающие повысить свою квалификацию; Студенты, готовящиеся к собеседованиям; Специалисты из смежных областей, которые хотят разобраться в данных; Те, кто стремится систематизировать свои знания в Data Science
- Знать заранее
- Базовые знания Python
