Выполняйте основную операцию процесса науки о данных: графическое представление для исследовательского анализа" 

Этот Университетский курс анализирует теоретические основы, которые помогают ИТ-специалистам осуществлять наиболее целесообразные графические представления при использовании науки о данных в качестве метода анализа. Поэтому особое внимание будет уделено правильному способу представления и интерпретации данных с целью выявления прошлых ошибок или неэффективных тактик для прогнозирования будущего.

Вся программа состоит из серии практических кейсов, которые будут способствовать обучению студентов, стремящихся продвинуться в своей профессиональной карьере и бросить вызов себе, чтобы достичь совершенства. В частности, будут рассмотрены новые технологии визуализации данных, такие как интеллектуальные системы и системы виртуальной реальности.

Все это станет возможным благодаря 100% онлайн-программе, которая адаптируется к ежедневным потребностям студентов и позволяет начать обучение, имея устройство с подключением к интернету, чтобы начать работу над созданием полноценного профессионального профиля с международной проекцией. Кроме того, среди широкого спектра мультимедийных ресурсов этой программы – эксклюзивный дополнительный мастер-класс, разработанный ведущим экспертом с широким международным авторитетом в области науки о данных.

Вы хотите специализироваться в области науки о данных? С TECH вы получите доступ к эксклюзивному дополнительному мастер-классу под руководством всемирно признанного эксперта в этой области"

Данный Университетский курс в области предсказуемости и анализа стохастических явлений в науке о данных содержит самую полную и современную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются: 

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области инженерии, ориентированной на анализ данных 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и повышения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Благодаря онлайн-режиму вы можете подстроить программу под себя. Выбирайте удобное время для прохождения занятий и продолжайте обучение в интересующей вас области" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Формат этой программы основан на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие во время обучения. Специалисту поможет инновационная система интерактивных видео, созданных признанными экспертами с большим опытом работы в области терапевтических персональных тренировок.

Эта программа станет для вас прекрасной возможностью изучить формулировку и основные свойства одномерных моделей временных рядов"

Изучайте серию практических кейсов для глубокого понимания одномерных моделей"

В рамках этой программы изучаются теоретические и практические аспекты анализа тех моделей, которые отличаются большей универсальностью и приспособленностью к анализу временных рядов, например, моделей, связанных с экономическими показателями. Благодаря этому будут достигнуты цели программы по подготовке профессиональных, всесторонне развитых и авторитетных инженеров.

Прогнозирование поведения временного ряда на основе знания изученных моделей" 

Модуль 1. Предсказуемость и стохастический анализ 

1.1. Временные ряды 

1.1.1. Временные ряды 
1.1.2. Полезность и применимость 
1.1.3. Соответствующие тематические исследования 

1.2. Временная серия 

1.2.1. Сезонность временной серии 
1.2.2. Сезонная вариация 
1.2.3. Остаточный анализ 

1.3. Типологии 

1.3.1. Стационарная модель 
1.3.2. Нестационарная модель 
1.3.3. Преобразования и корректировки 

1.4. Схемы для временных рядов 

1.4.1. Аддитивная модель 
1.4.2. Мультипликативная модель 
1.4.3. Процедуры определения типа модели 

1.5. Основные методы прогнозирования 

1.5.1. Среднее значение 
1.5.2. Наивный подход 
1.5.3. Сезонный наивный подход 
1.5.4. Сравнение методов 

1.6. Остаточный анализ 

1.6.1. Автокорреляция 
1.6.2. АКФ остатков 
1.6.3. Корреляционный анализ 

1.7. Регрессия в контексте временных рядов 

1.7.1. Дисперсионный анализ 
1.7.2. Основы 
1.7.3. Практическое применение 

1.8. Прогнозирующие модели временных рядов 

1.8.1. ARIMA 
1.8.2. Экспоненциальное сглаживание 

1.9. Анализ временных рядов с помощью R 

1.9.1. Подготовка данных 
1.9.2. Идентификация шаблона 
1.9.3. Анализ модели 
1.9.4. Прогноз 

1.10. Комбинированный графический анализ с помощью R 

1.10.1. Типичные ситуации 
1.10.2. Практическое применение для решения простых задач 
1.10.3. Практическое применение для решения сложных задач

Научитесь работать с временными рядами и анализировать их, подготавливая данные и прогнозируя их поведение"