Временные ряды для прогноза криптовалют

Прогнозирование цен на криптовалюты требует учета специфики временных рядов, которую не всегда охватывают стандартные модели машинного обучения. Здесь разбираются подходы к анализу данных, начиная с классических линейных моделей и экспоненциального сглаживания и заканчивая применением ML-алгоритмов для предсказания рыночных трендов.

• Особенности обработки и анализа временных рядов в Python.
• Использование специализированных фреймворков для построения прогнозных моделей.
• Практика на платформе Kaggle: участие в соревновании по предсказанию цен.

Курс рассчитан на тех, кто уже знает основы машинного обучения, владеет Python и хочет сфокусироваться на анализе динамических данных. В результате вы научитесь строить и оценивать модели прогнозирования, адаптированные под задачи финансового рынка.