Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis
Курс «Байесовская статистика: Анализ временных рядов» на платформе Coursera – это отличный шаг для практикующих и будущих специалистов в области данных и статистики. Этот курс является последним из четырех последовательных курсов, вводящих в основы байесовской статистики и предназначен для тех, кто уже знаком с концепциями из курсов «Байесовская статистика: от концепции к анализу данных», «Методы и модели» и «Смешанные модели».
Анализ временных рядов – это область статистики, занимающаяся моделированием зависимости между элементами последовательности временно связанных переменных. Курс сильно акцентирует внимание на практическом применении методов, что делает его особенно полезным для профессионалов, работающих с данными.
Вот что вас ждет в курсе:
- Неделя 1: Введение в временные ряды и процесс AR(1) – Определение стационарных временных рядов, функции автокорреляции и авторегрессионного процесса первого порядка.
- Неделя 2: Процесс AR(p) – Обобщение концепций, рассмотренных в первой неделе, до общего случая AR(p).
- Неделя 3: Нормальные динамические линейные модели, Часть I – Определение NDLM и их применение, включая байесовскую фильтрацию и прогнозирование.
- Неделя 4: Нормальные динамические линейные модели, Часть II – Продолжение изучения NDLM.
- Неделя 5: Финальный проект – Использование NDLM для анализа временного ряда на основе данных Google Trends.
По окончании курса у вас будет практический опыт, который вы сможете применить в своем исследовании или в проекте. Курс также предлагает практические задания, которые сделают обучение более интерактивным и вовлекающим.
Рекомендую этот курс всем, кто хочет углубиться в анализ временных рядов с использованием байесовских методов. Он отлично подходит для развития карьеры в статистике и анализе данных!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis