DEV-PDA-MP3. Модульная программа «Методы прогнозирования на языке Python»

Программа состоит из отдельных курсов-модулей

Выберите ссылку для того, чтобы посмотреть программу отдельного модуля.

• PDA-200. Методы машинного обучения в прогнозировании данных
  Курс посвящен построению прогнозных моделей на языке Python.
• DEV-PDA200. Конструирование признаков и оптимизация моделей машинного обучения
  Курс обучает методам уменьшения размерности данных (PCA, t-SNE, UMAP), автоматизированному подбору гиперпараметров (GridSearch, Bayesian Optimization) и оценке значимости признаков. Практические занятия включают анализ датасетов и исследование техник оптимизации моделей. По итогам обучения студенты выполняют пет-проект, демонстрируя умение применять методы машинного обучения.
• DEV-PDA210. Прогнозирование временных рядов
  Курс посвящен методам анализа и прогнозирования временных рядов, включая классические (ARIMA, Хольта-Уинтерса) и современные подходы (LSTM, Prophet). В программе рассматриваются этапы разработки прогнозных моделей — от обработки данных до внедрения в production. Практические занятия направлены на освоение инструментов анализа временных рядов и оценку качества прогнозов.
• PDA-210. Прогнозирование временных рядов
  Курс посвящен построению прогнозных моделей временных рядов на языке Python