MVRonkin/TimeSeriesCourse

★ 24Forks 14Jupyter NotebookGitHub ↗Compare

README

Материалы

Содержание курса Материалы состоят
  1. из лекционных презентаций по следующим темам
  • 1.1. Введение в предмет анализ временных рядов
  • 1.2. Модели ВР и постановка задач предсказания значений ВР
  • 1.3. Статистические свойства ВР
  • 1.4. Разложение ВР и наивные методы предсказания
  • 1.5. Методы на основе экспоненциального сглаживания
  • 1.6. Методы авторегрессии-скользящего среднего.
  • 1.7. Оценка качества предсказания ВР (метрики)
  • 1.8. Анализ невязок предсказаний ВР (остаточная часть)
  • 1.9. Оценка надежности предсказаний ВР
  • 1.10. Методы предсказания ВР с использованием машинного обучения.
  • 1.11. Методы работы с многомерными ВР
  • 1.12. Обнаружение аномалий Во ВР
  • 1.13. Глубокое обучение нейронных сетей в приложениях анализа ВР
  • 1.14. Особенности работы с индустриальными ВР
  • 1.15. Задача классификации ВР (доп. Раздел)
  • 1.16. Задачи непараметрического анализа слжных ВР (доп. Раздел).
  • 2. материалов практик в формате ipynb по следующим темам
    • 2.1. Визуализация и предварительный анализ ВР
    • 2.2. Фреймворки для решения задач предсказания ВР
    • 2.3. Методы авторегрессии-скользящего среднего
    • 2.4. Оценка качеста предсказаний ВР
    • 2.5. Продвинутые техники использования фреймворков в задачах предсказания ВР
    • 2.6. Использование методов машинного обучения в задачах предсказания ВР
    • 2.7. Использование методов глубоких нейронных сетей в задачах предсказания ВР
    • 2.8. Решение задач поиска аномалий во ВР
    • 2.9. Решение задач классификации ВР (доп. Раздел).
    1. Итоговое задание: https://github.com/MVRonkin/TimeSeriesCourse/blob/main/Last/README.md
    2. Соревнование (доп. баллы): https://www.kaggle.com/t/f6594d440d0e49acae193049334604b6

    Анализ временных рядов

    Содержение курса

    Модуль 1 - Введение в предмет

    № Занятие Тема Материалы Основное
    1 Лекция 1 - 1/2 Введение в АВР GitHub Понятие ВР
    1 Лекция 1 - 2/2 Типы ВР GitHub -
    2 Лекция 2 - 1/2 Модели ВР GitHub Тренд, сезонность, остаток
    2 Лекция 2 - 2/2 Декомпозиция ВР GitHub разложение ВР
    3 Практика 1 EDA и визуализация ВР GitHub / Colab EDA

    Модуль 2 - Предсказания временных рядов на основе статистических моделей

    № Занятие Тема Материалы Основное
    4 Лекция 3 - 1/2 Методы экспоненциального сглаживания GitHub SES, ETS
    4 Лекция 3 - 2/2 Метрики АВР GitHub Точечные метрики
    5 Практика 2 Базовые методы предсказания ВР GitHub / Colab Statsforecast
    6 Лекция 4 - 1/2 Статистические свойства ВР GitHub Стационарность, АКФ
    6 Лекция 4 - 2/2 ARIMA GitHub ARIMA
    7 Практика 3 ARIMA GitHub / Colab AutoARIMA
    8 Лекция 5 - 1/2 Анализ остатков предсказания GitHub Residual
    8 Практика 4 Диагностика ВР GitHub / Colab
    10 Лекция 5 - 2/2 Оценка надежности предсказаний ВР GitHub
    11 Практика 5 ВР Оценка надежности предсказаний ВР GitHub / Colab

    Модуль 3 - Использование машинного обучения в задачах анализа временных рядов

    № Занятие Тема Материалы
    9 Лекция 5 - 1/2 Методы машинного обучения для предсказания ВР GitHub
    9 Практика 6 ML предсказание GitHub / Colab
    12 Лекция 5 - 2/2 Обнаружение аномалий во ВР GitHub
    12 Практика 7 Обнаружение аномалий и другие задачи АВР GitHub / Colab
    13 Лекция 7 - 1/2 Полносвязные архитектуры нейронных сетей GitHub
    13 Лекция 7 - 2/2 Рекуррентные архитектуры нейронных сетей GitHub
    14 Лекция 8 Архитектуры - трансфомеры GitHub
    15 Практика 8 Предсказания с использованием нейронных сетей GitHub / Colab

    Дополнительные темы

    № Занятие Тема Материалы
    - Практика Моделирование ВР GitHub / Colab
    - Лекция Многомерные ВР GitHub
    - Лекция Классификация ВР GitHub
    16 Практика Data Driven Классификация ВР GitHub / Colab
    - Лекция Непараметрические методы АВР GitHub

    ИТОГОВЫЙ КОНТРОЛЬ

    Основной репозиторий курса: GitHub

    Литература

    Основная литература:

    Также рекомендуемая литература

    Дополнительная литература

    Какие то курсы

    Инструменты универсальные и предсказания

    Инструменты TSC

    Инструменты обнаружения аномалий, перегиба, дрейфа новизны и тд

    Тутроиалы

    Про датасеты Industrial-ML

    Contributors

    MVRonkin

    Issues