Introductio to time series analysis
1. |
Subject title |
Introductio to time series analysis Вовед во анализа на временските серии |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2. |
Code |
F23L3W076 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3. |
Study program |
Примена на информациски технологии, Софтверско инженерство и информациски системи, Компјутерски науки, Компјутерско инженерство, Интернет, мрежи и безбедност, Информатичка едукација, Software engineering and information systems, Примена на информациски технологии, Софтверско инженерство и информациски системи, Компјутерски науки, Компјутерско инженерство, Интернет, мрежи и безбедност, Software engineering and information systems, Стручни студии за програмирање, Стручни студии за програмирање, Statistics and Data Analytics, |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4. |
Organizer of the study program (unit, institute, department, division) |
Faculty of Information Sciences and Computer Engineering |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
5. |
Study cycle (first, second, third) |
Прв циклус |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6. |
Academic year / semester 4 / Зимски |
7. Number of ECTS credits 6.0 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
8. |
Instructor |
ворн. проф. д-р Ефтим Здравевски |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
9. |
Prerequisites for enrollment |
Вештачка интелигенција или Вовед во науката за податоци или Машинско учење |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
10. |
Subject goals and competencies: Familiarization of students with the analysis of arbitrary time series with traditional statistical methods, as well as with methods based on deep learning. The course provides an introduction to the types of time series, covering stationary processes, ARMA models, ARIMA and seasonal ARIMA models, spatio-temporal methods. With the knowledge acquired in the course, students will be able to analyze time series from various sources, data streams, IoT and discover trends and anomalies, predict future occurrences, as well as use them to recognize various events that are described by time series.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
11. |
Subject content: Lectures: 1. Characteristics of time series 2. Correlation and autocorrelation 3. Time Series Regression and Exploratory Data Analysis 4. ARIMA models 5. Spectral analysis and filtering 6. Feature extraction from time domain and statistical methods in frequency domain 7. Engineering and generation of time series attributes 8. Detection of anomalies 9. Detection of conceptual changes 10. Modeling of target variables for recognition of current events and prediction of future events 11. Use of different deep neural network architectures for time series analysis 12. Use of different learning methods in real time |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
12. |
Learning methods: Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации). |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
13. |
Total available time fund |
6.0 ECTS x 30 hours = 180 hours |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
14. |
Time distribution |
30 + 45 + 15 + 15 + 75 = 180 hours
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
15. |
Forms of teaching activities |
15.1. |
Lectures - theoretical teaching |
30 hours |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
15.2. |
Exercises (laboratory, classroom), seminars, team work |
45 hours |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
16. |
Other forms of activities |
16.1. |
Project tasks |
15 hours
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
16.2. |
Independent tasks |
15 hours |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
16.3. |
Homework |
75 hours |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
17. |
Grading method |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
17.1. |
Tests |
10 points |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
17.2. |
Seminar work / project (presentation: written and oral) |
15 points |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
17.3. |
Activities and learning |
10 points |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
17.4. |
Final exam |
70 points |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
18. |
Grading criteria (points / grade) |
up to 50 points |
5 (five) (F) |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
from 51 to 60 points |
6 (six) (E) |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
from 61 to 70 points |
7 (seven) (D) |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
from 71 to 80 points |
8 (eight) (C) |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
from 81 to 90 points |
9 (nine) (B) |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
from 91 to 100 points |
10 (ten) (A) |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
19. |
Condition for signature and taking final exam |
Реализирани активности |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
20. |
Language of instruction |
македонски и англиски |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
21. |
Quality assurance method |
механизам на интерна евалуација и анкети
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
22. |
Literature |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
22.1. |
Mandatory literature |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
22.2. |
Additional literature |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||