Практикует машинное обучение и анализ данных с 2012 года. В настоящий момент работает Senior Data Scientist-ом в компании ŌURA Health Oy.
Работал в компании ZeptoLab, где занимался всеми проектами, связанными с машинным обучением. Получает степень магистра в университете Aalto в Финляндии.
Преподавал машинное обучение и анализ данных в Центре Математических Финансов МГУ, был приглашенным лектором на Факультете Компьютерных Наук НИУ ВШЭ и различных летних школах.
Образование: Эконом-мат РЭУ им. Плеханова, ЦМФ МГУ, ДПО ФКН ВШЭ “Практический анализ данных и машинное обучение”, MSc Aalto University
Стек/интересы: Python, Machine Learning, Time Series, Anomaly Detection, Open Data, ML for social good
Руководитель программы
Более 7 лет опыта в области анализа данных и машинного обучения. Опыт работы и проектов в различных индустриях: телеком, онлайн-ритейл, банковская сфера, финтех и медтех.
В настоящий момент работает в компании Koerber Digital GmbH, Берлин. Занимает позицию Lead Data Scientist и ведет работу команды, занимающейся аналитикой больших объемов данных и машинным обучением для производственных предприятий и B2B-компаний.
Образование: бакалавриат МГТУ им.Баумана "Компьютерный анализ и интерпретация данных"; магистратура НИУ МАИ "Математические методы в экономике и маркетинге".
Преподаватель
Разработчик-аналитик в Яндекс.Поиске, выпускница СПбАУ РАН по специальности Machine Learning and Data Analysis. Занималась R&D в Cisco, JetBrains, а также стартапах в области healthcare, ритейла и computer vision. Ментор образовательных проектов Learn IT, Girl! и Django Girls.
Интересуется устойчивым развитием и ответственностью в области технологий.
Преподаватель
Работает на позиции Data Scientist в рекламном агентстве OMD OM GROUP. В текущей деятельности решает задачи:
- Аудиторного профилирования
- Персонализации рекламы
- Анализа социальных сетей
Самостоятельно занимался изучением Machine Learning. Знает, что нужно для освоения новой профессии и какие при этом возникают вопросы.
Преподаватель
Валерий Бабушкин входит в ТОП-30 лучших специалистов по Data Science в мире по рейтингу Kaggle.
Работает директором по моделированию и анализу данных в X5 Retail Group, является советником в Яндексе, а также преподает в ВШЭ введение в Data Science.
Активный участник и победитель соревнований Kaggle, имеет статус Competitions Grandmaster.
После учебы в Московском политехе (тогда — МИХМ) окончил магистратуру по мехатронике Университета прикладных наук в Карлсруэ (Германия).
Специалист по машинному обучению и участник проекта по анализу текстов в Институте Гайдара. Получает степень магистра по Machine Learning в университете Aalto в Финляндии.
Занимался рядом проектов на стыке двух дисциплин (машинного обучения и экономики). Работал в отделе Deloitte Analytics Institute в компании Deloitte (отдел разрабатывал продукты на основе машинного обучения для внутренних нужд компании и внешних заказчиков). Также занимался анализом GPS-данных различного транспорта для ЦОДД Москвы.
Имеет разносторонний бэкграунд и широкий спектр интересов: Python, Machine Learning, Natural Language Processing, Neural Networks, Statistical Modelling.
Образование:
— НИУ ВШЭ, «Математические методы анализа экономики»;
— Центр математических финансов МГУ им. М.В. Ломоносова, программа «Анализ Данных»;
— ДПО ФКН НИУ ВШЭ, программа «Deep Learning: расширенный курс»;
— Aalto University (Finland), MSc, Machine Learning.
Преподаватель
Работает на позиции Data Scientist в Mail.Ru Group. Окончил образовательный проект «Техносфера» от Mail.Ru. Сейчас заканчивает обучение в МГУ имени М. В. Ломоносова на механико-математическом факультете.
Читал лекции по машинному обучению в проекте Open Data Science, сейчас проводит авторский курс по машинному обучению внутри Mail.Ru. Считает, что машинное обучение — это не только fit-predict, но и математическое понимание происходящего.
Преподаватель
