• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
01
Декабрь

Научный семинар

Преподаватели в 2018/19 учебном году

Бологов Ярослав Владимирович

к.э.н., Ведущий инженер анализа данных Института прикладного анализа данных Делойта

О преподавателе

Образование

2014 — Кандидат экономических наук: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Экономический факультет, специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»

2010 — Магистратура: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Экономический факультет, кафедра Математических методов анализа экономики

2008 — Бакалавриат: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Экономический факультет, специальность «Экономика»

Профессиональные интересы

Вероятностные подходы к моделированию, Интерпретируемость моделей, Анализ временных рядов, Установление причинно-следственных связей (causality

Навыки

  • Статистика, сбор данных, машинное обучение, искусственный интеллект, глубокое обучение, прогнозирование временных рядов
  • Анализ банковской сферы и корпоративных финансов
  • Риск-менеджмент

Инструменты

  • Программирование: Python, R, SQL
  • Инструменты управления проектами
  • Agile ( методология scrum)
  • Hadoop & Spark для обработки данных и машинного обучения

Проектный опыт

Решения на основе анализа данных для финансовых и правительственных организаций:

  • Система оценки риска контрагентов, основанная на прогнозировании финансовых результатов корпоративных клиентов: финансовый анализ по МСФО, определение факторов платежеспособности компании, разработка регрессионных моделей прогнозирования финансовых показателей.
  • Прогнозирование спроса на банковские продукты с помощью машинного обучения : определение факторов, влияющих на продажи , отбор и преобразование признаков , предсказание спроса и моделирование ответа конкурентов
  • Оценка надежности банков на основе моделирования отзывов лицензий : разработка классификационных и регрессионных моделей для предсказания вероятности и времени отзыва банковских лицензий
  • Макроэкономическое моделирование с помощью рекуррентных нейронных сетей : прогнозирование ключевых макроэкономических показателей ( ВВП, инфляция, безработица и т.д. )
  • Автоматическое распознавание объектов на спутниковых снимках с помощью сверточных нейронных сетей : разработка архитектуры глубокой сети для определения построек и сельскохозяйственных угодий

Разработка системы оценки доходности банковских продуктов:

  • Разработка системы распределения затрат обслуживающих подразделений на бизнес-подразделения и, в конечном счете, на банковские продукты
  • Разработка принципов трансфертного ценообразования для расчета стоимости капитала, используемого для предоставления кредитов и других банковских продуктов
  • Создания системы расчета вознаграждения клиентских менеджеров, использующей распределение затрат и трансфертное ценообразования для определения доходности банковских продуктов, проданных менеджером


Цыганов Кирилл Васильевич

Ведущий инженер анализа данных Института прикладного анализа данных Делойта

О преподавателе

Образование

2016 — Санкт-Петербургский Государственный Университет, факультет прикладной математики-процессов управления, степень магистра по специальности «Теория игр и исследования операций»

2014 — Московский Технологический Университет (МИРЭА), факультет кибернетики, степень бакалавра по специальности «Прикладная математика и информатика»

Профессиональные интересы

Вероятностные подходы к моделированию, Интерпретируемость моделей, Анализ временных рядов, Установление причинно-следственных связей (causality

Навыки

  • Математическое моделирование
  • Анализ и прогнозирование временных рядов
  • Распознавание объектов на изображениях
  • Определение аномалий
  • Обработка сигналов

Инструменты

  • Методы теории вероятностей, статистики и машинного обучения
  • Программирование: Python, R, SQL
  • Microsoft Azure
  • Инструменты управления проектами
  • Agile (методология scrum)

Проектный опыт

Разработка аналитических решений

  • Платформа для прогнозирования временных рядов
  • Рекомендательная система для поддержки cross/up sale розничных банковских продуктов
  • Система распознавания объектов на спутниковых изображениях на основе глубоких нейронных сетей
  • Обработка карт лояльности с помощью нейронных сетей
  • Прогнозирование утечки кадров, проверка HR- гипотез
  • Оптимизация севооборота для крупного агрохолдинга
  • Экспертиза в области анализа данных для M&A- проекта
  • Анализ и разработка торговых сигналов для управления портфелем акций
  • Применение и тестирование модели ценообразования долгосрочных форвардов

Разработка и применение интеллектуальных систем в промышленности

  • Разработка модуля обнаружения протечек для мониторинга состояния сети водоснабжения
  • Разработка системы близкого к реальному времени мониторинга насосов в экосистеме Microsoft Azure


Мангутов Олег Владимирович

руководитель Группы аналитической инфраструктуры, Deloitte Analytics Institute

О преподавателе

Образование

2012 — Магистратура: Санкт-Петербургский политехнический университет, Факультет технической кибернетики, специальность «Системный анализ и управление»

2016 — Магистратура: Санкт-Петербургский политехнический университет, Факультет экономики и менеджмента, специальность «Информационные системы в экономике и менеджменте»

Профессиональные интересы

Анализ данных, Машинное обучение, Большие данные, Интернет вещей

Квалификации: управление проектами , архитектура решений , анализ данных и управление данными

Технологии: Java, Python, базы данных (RDBMS, NoSQL), Big Data, распределенные вычисления, виртуализация, платформы

Опыт

Всего 8 лет опыта в проектировании и разработке аналитических продуктов и сервисов для финансового сектора , промышленности , ресурсодобывающих и ресурсоснабжающих организаций

Управление проектами и проектирование аналитических решений

  • Распределенная система мониторинга состояния и бизнес-аналитики для системы водоснабжения г. Санкт-Петербурга
  • Платформа для промышленного анализа данных ( IIoT) на основе технологий Big Data

Создание архитектуры и разработка аналитических решений

  • Многоканальная система выявления мошенничества в банке, построенная с использованием анализа данных и Big Data
  • Рекомендательная система для повышения продаж розничного бизнеса банка
  • Система оценки рисков контрагентов основанная на прогнозе финансовых показателей компаний
  • R&D в проекте Европейского Союза по созданию распределенной системы мониторинга состояния дамб

Решение для прогнозирования качества прокатной стали

Other: 7 патентов , 36 заявок на изобретение и публикаций



Козионов Алексей Петрович

к.т.н, Руководитель группы анализа данных Института прикладного анализа данных Делойта

 

О преподавателе

Образование

2012 - Магистр техники и технологии по направлению «Приборостроение», Санкт-Петербургский Государственный университет аэрокосмического приборостроения

2016 - Кандидат технических наук по специальности «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий», Санкт-Петербургский Государственный университет аэрокосмического приборостроения

Профессиональные интересы

Моделирование сложных систем, Анализ данных, Машинное обучение, Большие данные, Интернет вещей, Случайные процессы, Обработка сигналов

Навыки

  • Управление командой
  • Управление аналитическими проектами и продуктами
  • Статистика, анализ данных, машинное обучение, мониторинг состояния систем, обработка сигналов, прогнозирование временных рядов

Инструменты

  • Инструменты управления проектами
  • Agile ( методология scrum)
  • Программирование : Python, R, SQL
  • Hadoop & Spark для обработки данных и машинного обучения

Проектный опыт

Разработка аналитических решений для индустрии, финансовых и правительственных организаций

  • Система оценки риска контрагентов, основанная на прогнозировании финансовых показателей
  • Система обнаружения многоканального мошенничества для банка с помощью алгоритмов машинного обучения
  • Рекомендательная система для поддержки cross/up sale розничных банковских продуктов
  • Прогнозирование спроса на банковские продукты с применением моделей машинного обучения
  • Оптимизация севооборота для крупного агрохолдинга, основанная на теории оптимального портфеля и имитационном моделировании
  • Алгоритмы оптимизации экспорта сельскохозяйственных товаров
  • Система распознавания объектов на спутниковых изображениях на основе глубоких нейронных сетей

Разработка и применение интеллектуальных систем в промышленности

  • Разработка интеллектуальной системы мониторинга состояния дамб
  • Разработка модуля обнаружения протечек для мониторинга состояния сети водоснабжения
  • Анализ надежности профилей колес высокоскоростных поездов
  • Прототипирование системы мониторинга состояния для железных дорог

Прочее

Автор 11 патентов и 32 публикаций в отечественных и международных журналов, посвященных информационным системам, контролю состояния и предикивной аналитике