Курс посвящен изучению теоретических основ и современных методов анализа динамики объектов, описываемой временными рядами. Курс включает изучение следующих вопросов: - методов построения одномерных и многомерных параметрических моделей стационарных и нестационарных временных рядов (ARIMA, SARIMA, VAR, VECM и др.) и оценки их адекватности, - методов определения типа нестационарности процесса, прогнозирования и оценивания ошибок прогноза; - методов обнаружения структурных изменений (аномалий) в процессах и проверки наличия взаимосвязей между процессами. Процедуры применения изучаемых методов иллюстрируются решением прикладных задач (обнаружение и предупреждение аномалий, сетевых атак, нештатных ситуаций, прогнозирование и обнаружение таких явлений, как кризисы, финансовые пузыри, рецессии и пр.), выполняемых по реальным данным с использованием технологий Python Matlab и R. Программа курса предусматривает лекции (11 часов), семинарские и практические занятия (11 часов). Для решения этих прикладных задач в курсе предусмотрено выполнение 3-х лабораторных работ (11 часов).