Профиль навыка

Анализ временных рядов

Этот навык определяет ожидания по ролям и уровням.

Machine Learning и AI Классический ML

Ролей

где встречается этот навык

Грейдов

сформированная дорожка роста

Обязательных требований

ещё 5 — необязательные

Machine Learning и AI

Классический ML

22.02.2026

Выберите текущий грейд и сравните ожидания. Карточки ниже покажут, что нужно закрыть для следующего уровня.

Чего ждут на каждом уровне

Таблица показывает, как меняется глубина владения навыком от Junior до Principal.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Понимает основы анализа временных рядов: trend, seasonality, stationarity. Применяет базовые модели: moving average, exponential smoothing, ARIMA. Проводит decomposition и визуализацию временных рядов через statsmodels и pandas.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Применяет продвинутые методы time series: Prophet, SARIMA, VAR, state space models. Проводит feature engineering для temporal данных: лаговые признаки, rolling statistics, Fourier features. Использует cross-validation для time series (TimeSeriesSplit).

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Проектирует production time series forecasting системы. Применяет deep learning для временных рядов: N-BEATS, Temporal Fusion Transformer, DeepAR. Реализует probabilistic forecasting с quantile regression. Работает с многомерными и hierarchical time series.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Определяет стратегию forecasting для data science команды. Формирует reusable forecasting framework и evaluation standards. Координирует development forecasting platform для бизнес-пользователей и автоматизированных систем.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Формирует стратегию forecasting и temporal analytics на уровне организации. Определяет investments в forecasting infrastructure, оценивает foundation models для time series. Публикует методологии и формирует thought leadership.

Junior 1 требований

Data Scientist

Понимает основы анализа временных рядов: trend, seasonality, stationarity. Применяет базовые модели: moving average, exponential smoothing, ARIMA. Проводит decomposition и визуализацию временных рядов через statsmodels и pandas.

Middle 1 требований

Data Scientist

Применяет продвинутые методы time series: Prophet, SARIMA, VAR, state space models. Проводит feature engineering для temporal данных: лаговые признаки, rolling statistics, Fourier features. Использует cross-validation для time series (TimeSeriesSplit).

Senior 1 требований

Data Scientist

Проектирует production time series forecasting системы. Применяет deep learning для временных рядов: N-BEATS, Temporal Fusion Transformer, DeepAR. Реализует probabilistic forecasting с quantile regression. Работает с многомерными и hierarchical time series.

Lead / Staff 1 требований

Data Scientist

Определяет стратегию forecasting для data science команды. Формирует reusable forecasting framework и evaluation standards. Координирует development forecasting platform для бизнес-пользователей и автоматизированных систем.

Principal 1 требований

Data Scientist

Формирует стратегию forecasting и temporal analytics на уровне организации. Определяет investments в forecasting infrastructure, оценивает foundation models для time series. Публикует методологии и формирует thought leadership.

Загрузка комментариев...