Применение временных рядов для анализа больших данных

Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к разработке «быстрых» алгоритмов, пригодных для обработки массивов больших данных, и соответствующих структур данных. Практический аспект включает корреляционный анализ, спектральный анализ, выделение трендов и циклических составляющих, оценивание параметров моделей ARIMA, GARCH и прогнозирование на их основе значений временных рядов. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям 09.04.03 "Прикладная информатика" (направленность программы: "Машинное обучение и технологии больших данных") по курсу "Математические методы анализа больших данных" и 10.03.01 "Информационная безопасность" (направленность программы: "Информационно-аналитические системы безопасности") по курсу "Методы интеллектуального анализа данных".

Темы: искусственный интеллект, компьютерная безопасность, анализ данных, вычислительная математика, численные методы