Научный семинар
Преподаватели в 2018/19 учебном году
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
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
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
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