Эконометрика на основе машинного обучения

Данный курс, предлагаемый Санкт-Петербургским государственным университетом, углубляется в пересечение машинного обучения и эконометрики. Он направлен на оснащение студентов передовыми аналитическими инструментами для решения сложных экономических проблем с использованием современных вычислительных методов. Программа фокусируется на применении подходов, основанных на данных, к традиционным эконометрическим моделям, повышая их прогностическую силу и надежность. Участники получат практические навыки внедрения алгоритмов машинного обучения в эконометрическую структуру. Онлайн-формат обеспечивает гибкость, позволяя студентам учиться в своем собственном темпе из любой точки мира. Учебная программа включает практические упражнения и тематические исследования, обеспечивая глубокое понимание как теоретических концепций, так и их реальных применений. Успешное завершение курса обеспечит прочную основу для дальнейшего академического или профессионального развития. Этот курс идеально подходит для студентов, исследователей и специалистов в области экономики, финансов, науки о данных и смежных областях, желающих расширить свой количественный инструментарий. Рекомендуется предварительное знание базовой статистики, эконометрики и программирования (предпочтительно Python или R). Выпускники будут хорошо подготовлены к анализу больших наборов данных, построению прогностических моделей и участию в принятии решений, основанных на данных, в различных отраслях.