Онлайн-курс "Профессиональное прогнозирование"

Программа курса

Модуль 1. Основы прогнозирования

После успешного прохождения модуля участник будет уметь:

• Различать процессы прогнозирования и планирования.
• Идентифицировать условия, при которых точный прогноз получить невозможно.
• Оценивать эффективность процесса прогнозирования в своей компании.
• Определять тренд, сезонность, структурные сдвиги и выбросы в исторических данных прошлых периодов.
• Подготавливать необходимые исходные данные для прогнозирования.
• Применять классификацию методов прогнозирования и выбирать метод.

Модуль 2. Основы статистики. Наивное прогнозирование

После успешного прохождения модуля участник будет уметь:

• Визуализировать исходные данные.
• Рассчитывать и интерпретировать базовые статистические показатели.
• Рассчитывать и интерпретировать доверительные и предиктивные интервалы.
• С использованием распределений рассчитывать риски отклонений от целевых значений.
• Выбирать способ замены пропущенных значений и осуществлять его на практике.
• Выбирать и применять подходящий способ наивного прогнозирования.
  
  

Модуль 3. Прогнозирование на основе метода сезонной декомпозиции

После успешного прохождения модуля участник будет уметь:

• Идентифицировать ситуации, в которых целесообразно прогнозировать на основе метода сезонной декомпозиции.
• Определять наличие и вид сезонности.
• Выделять сезонность из временнОго ряда, проводить декомпозицию.
• Моделировать и прогнозировать тенденции различной формы.
• Строить прогнозные модели на основе тренда и сезонности, оценивать их качество.
• Рассчитывать прогнозы на основе построенной модели.
• Корректировать прогноз с учётом будущих тенденций.
• Определять направления улучшений построенной модели.

Модуль 4. Прогнозирование методом экспоненциальное сглаживание

После успешного прохождения модуля участник будет уметь:

• Идентифицировать ситуации, в которых целесообразно прогнозировать методом экспоненциального сглаживания.
• Выбирать подходящую модель экспоненциального сглаживания исходя из особенностей динамики прогнозируемого показателя.
• Получать прогнозы в условиях дефицита времени и исходной информации.
• Определять направления улучшений построенной модели.

Модуль 5. Прогнозирование с помощью многофакторной линейной регрессии. Учёт дополнительных факторов

После успешного прохождения модуля участник будет уметь:

• Рассчитывать прогнозы на основе регрессионного анализа как при наличии, так и при отсутствии исходных данных о факторах.
• Учитывать при прогнозировании различные формы тренда и сезонности, а также изменения тренда и структурные сдвиги.
• Оценивать эффекты мероприятий, событий, акций и т.п., выделяя "чистый" эффект.
• Учитывать при прогнозировании запаздывающее влияние факторов.
• Улучшать построенную регрессионную модель и повышать точность прогнозов.

При успешном прохождении курса участнику выдаётся сертификат.

Полученных знаний достаточно для прохождения процедуры сертификации прогнозистов на уровень Certified Forecaster.