Ведущие преподаватели Академии Анализа Данных
- Ведущие преподаватели Академии Анализа Данных
Учимся дейта сайнс у мастеров!
Бобер Станислав Алексеевич – старший преподаватель МИЭМ НИУ ВШЭ, ведущий программист ИКИ РАН с многолетним опытом практической работы.
Преподает курсы по инструментальным средствам моделирования при помощи Python, компьютерный практикум на языке Python и др.
Профессиональное использование Python в реализации сложных проектов и исследованиях.
Профессиональная деятельность: математическое и компьютерное моделирование, анализ данных, теория вероятностей, математическая статистика, разработка приложений
Инструменты: Python, С/C++, Matlab, Statistica, MS SQL
Лагутин Михаил Борисович – преподаватель кафедры математической статистики и случайных процессов механико-математического факультета МГУ им. Ломоносова.
Автор известной книги «Наглядная математическая статистика», выдержавшей 9 изданий.
Автор более 50 научных работ, автор патента на изобретение.
Участвовал в прикладных исследованиях, среди которых изучение надежности криогенных установок, идентификация часто летающих пассажиров известной авиакомпании, жанровая классификация текстов, инвентаризация лесного фонда РФ и др.
Профессиональная деятельность: анализ данных, теория вероятностей, математическая статистика.
Инструменты: Statistica, SPSS, C/C++, Visual Basic, Python, R.
Лебедев Алексей Викторович – профессор, доктор технических наук, опыт преподавательской и исследовательской работы более 20 лет.
Автор эксклюзивных курсов по дисциплинам «Информационные технологии в управлении и защита информации», «Анализ данных с использованием информационных систем» и др.
Профессиональная деятельность: анализ данных, статистика, теория вероятностей, оптимизация, численные методы.
Инструменты: Excel, Statistica, Python, R, Keras, TensorFlow.
Милков Максим Леондович – выпускник МФТИ по специальности "Прикладные математика и физика". Имеет высокую квалификацию и многолетний опыт работы в области статистического анализа и обработки данных для крупных российских и зарубежных компаний. Участник проектов с крупнейшими российскими и зарубежными компаниями.
Автор статей по прикладной математике. Преподаватель ВШЭ.
Профессиональная деятельность: анализ данных, machine learning, теория вероятностей и математическая статистика, программирование, разработка специализированных программных продуктов для анализа данных, прогнозирования, контроля качества.
Инструменты: Statistica, C/C++, Visual Basic, Pascal, Assembler, Python, R.
Пересветов Сергей Борисович – заведующий лабораторией экономического факультета МГУ. Специалист с 20-ти летним стажем преподавания и оказания консалтинговых услуг ведущим российским компаниям.
Профессиональная деятельность: анализ данных, технологии Big Data в промышленности, экономике, ритейле, электронный бизнес и интернет-маркетинг, информационные системы управления предприятием класс ERP.
Инструменты: Azure, Excel, Statistica, R, Power BI, Spotfire.
Попов Владимир Геннадьевич – кандидат физико-математических наук, доцент, опыт преподавательской и исследовательской работы 15 лет.
Профессиональная деятельность: машинное обучение, нейронные сети, дейта сайнс, криптография.
Инструменты: Statistica, Python, R, C, C++, SQL, Keras, TensorFlow, Linux.
Ганин Богдан Вячеславович - выпускник МФТИ по специальности «Прикладная математика и физика»
Аспирант МФТИ. Имеет высокую квалификацию и многолетний опыт работы в области статистического анализа и обработки данных для крупных российских и зарубежных компаний. Автор публикаций в ведущих научных журналах.
Профессиональная деятельность: анализ данных, математическая статистика, machine learning, глубокое обучение, методы линейной и нелинейной оптимизации.
Инструменты: Statistica, Matlab, SolidWorks, FlowVision, C/C++, Java, R, Python.
Киселев Виктор Вадимович – кандидат технических наук, доцент МГТУ им. Н.Э. Баумана.
Автор ряда учебников по методам оптимизации и их приложениям.
20 лет преподавательского стажа, авторские курсы по дисциплинам: «Теория оптимального управления», «Численные методы», «Методы оптимальных решений», «Математический анализ», «Теория вероятностей и математической статистики» и др.
Профессиональная деятельность: методы оптимизации, анализ данных, теория вероятностей, математическая статистика, математическое моделирование.
Инструменты: Statistica, Matlab, R, Python.
