Корпоративное обучение

Какие задачи бизнеса мы помогаем решить

• Обучение линейных сотрудников

  Научим ваших сотрудников оптимизировать рутинную работу и продвинутым инструментам анализа данных, с которыми они сталкиваются.

• Внедрение инноваций

  На языке бизнеса расскажем топ-менеджерам, чем может быть полезен анализ данных и как заставить искусственный интеллект работать на компанию.

• Масштабирование внутренних курсов

  Организовали корпоративный университет, но не хотите отвлекать коллег на преподавание? Мы разработаем курс и подберем опытных и харизматичных преподавателей.

Эксперты и преподаватели

• 

  Элен Теванян

  Руководитель по машинному обучению в операциях, Сбермаркет

  
  С 2019 года по 2023 работала в X5 Retail Group: начинала в команде ad hoc co специализацией в А/В-тестах, руководила командой data scientist’ob продукта CVM ТСХ.
  Занимала должность руководителя команды развития алгоритмов диспатча в Яндексе.
  Окончила бакалавриат факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ по специальности «Прикладная математика и информатика» в 2015 году. В 2018 году получила магистерскую степень НИУ ВШЭ по направлению «Анализ данных в биологии и медицине».

• 

  Евгений Соколов

  Доцент ФКН

  
  С 2016 года работает в НИУ ВШЭ, где разработал и ведет курсы «Машинное обучение», «Основы глубинного обучения»; «Введение в анализ данных».
  Академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика». Ведущий эксперт проекта Data Culture, направленного на внедрение курсов по анализу данных во все бакалаврские программы ВШЭ.
  С 2014 по 2019 год работал в Яндексе, где руководил группой анализа неструктурированных данных Yandex Data Factory, а затем был руководителем группы качества рекомендаций в Яндекс.Дзене.

• 

  Армен Бекларян

  Эксперт

  
  Автор и преподаватель MBA, DBA и GMP, онлайн-программ, корпоративных курсов по бизнес-аналитике, Data Mining, хранилищам данных, ИИ в бизнесе. Кандидат технических наук.
  С 2019 года — ведущий инженер в Huawei (Moscow Research Center).
  С 2018 — заместитель генерального директора в ООО «Лаборатория интеллектуальных решений».
  Опыт разработки и внедрения имитационных моделей, предназначенных для поиска оптимальных стратегических и оперативных решений в крупнейших российских компаниях и государственных структурах, в том числе, в ПАО Сбербанк, ОАО «Лукойл», ФК «Уралсиб», НПФ «Благосостояние», Рособрнадзор РФ, Министерство образование и науки РФ.

• 

  Ян Пиле

  Head of OSA(On-Shelf availability), Магнит

  
  Строил скоринговые модели в банках (Тинькофф, ОТП БАнк, UniCredit); в рисках и маркетинге. Далее работал аналитиком в Яндекс.Маркете; с августа 2020 до апреля 2024 руководил группой аналитики в VK.
  Принимает участие в разработке и доработке программ Центра непрерывного образования с 2020 года. Преподает Python и SQL для начинающих.
  Закончил физфак МГУ. Сейчас продолжает занятия физикой в Лаборатории вычислительной физики МИЭМ НИУ ВШЭ.

• 

  Павел Волощук

  Эксперт

  
  Академический руководитель программ «Магистр по наукам о данных» и «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте», доцент.
  Автор и преподаватель образовательных программ и MBA в сфере управления людьми.
  Эксперт в области дизайн-мышления и корпоративного обучения. Имеет обширный опыт в сфере управления персоналом. Работал в таких компаниях как Корпоративный университет Сбербанка, ЭКОПСИ-консалтинг, РЖД, Оргкомитет «Сочи 2014».

• 

  Андрей Зимовнов

  ML-директор рекомендаций ВК

  
  С 2012 по 2014 год работал в Ozon в должности аналитика данных, а затем в должности ведущего аналитика данных.
  С 2015 по 2016 год работал в Yandex Data Factory аналитиком данных.
  С 2017 года работал в сервисе Яндекс.Дзен.
  С 2022 года ML-директор Дзен.
  С 2016 года работает в НИУ ВШЭ, где читает курс лекций «Машинное обучение на больших данных». Соавтор и преподаватель курсов «Машинное обучение», «Основы глубинного обучения» «Введение в анализ данных».

• 

  Сергей Юдин

  Руководитель службы ML-проектов в Яндекс браузере

  
  Работал в команде поиска Яндекса: сначала занимался продуктовой аналитикой, разработкой продуктовых фичей, основанных на ML, а затем был тимлидом команды поисковых рекомендаций, которая улучшает сниппеты и быстрые ответы.
  В 2022-2023 году занимал должность операционного директора Яндекс Кью.
  Консультировал стартапы и компании с различными кейсами (от поиска алмазов в крупной руде Архангельской области, до американского стартапа по оптимизации коровьих ферм).
  Преподает в НИУ ВШЭ, Сириусе, GoTo. Ведет факультатив «Продуктовая аналитика» для студентов ФКН, блок «Введение в аналитику» на интенсиве «Data Science для руководителей» Центра непрерывного образования ФКН.

• 

  Маргарита Бурова

  Старший преподаватель ФКН

  
  Старший преподаватель, академический руководитель первой в России англоязычной магистерской онлайн-программы «Магистр по наукам о данных».
  Образование: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Прикладная математика и информатика», магистр.
  Профессиональные интересы: Python, анализ данных, машинное обучение.

• 

  Елена Кантонистова

  Доцент ФКН

  
  Академический руководитель онлайн-магистратуры «Машинное обучение и высоконагруженные системы», Доцент
  С 2016 года преподает на курсах по глубинному обучению открытых и корпоративных программ Центра непрерывного образования.
  С 2020 года — академический руководитель онлайн-магистратуры «Машинное обучение и высоконагруженные системы» ФКН ВШЭ.
  С 2016 по 2018 год работала на позиции Data Scientist в компании Raxel Telematics.
  C 2017 по 2018 годы была консультантом в WorldQuant LLC.
  С 2018 по 2019 год занимала должность ведущего Data Scientist’а в компании United Consulting Group.

• 

  Александр Пославский

  Руководитель направления ML-исследований ВК

  
  Выпускник МГУ и Skoltech. Куратор и преподаватель курса RecSys в ШАД, автор и преподаватель курса по AI для аспирантов МГУ (2021-2022)
  Индустриальный опыт:
  - MiLaboratory, Биоинформатик (Разработка алгоритмов прогнозирований эффективности иммунотерапии рака), 2021
  - ChessKing, Руководитель направления CV, 2019-2021
  - ChessKing, Data Scientist, 2017-2019

Примеры реализованных программ

• «Лукойл» — Python — «Инженерное программирование на Python»

• «Ростелеком» — Python — «Python для начинающих»

• «Росбанк» — Машинное обучение — «Data Science для руководителей»

• Преподаватели российских вузов — ИИ — Программа дополнительного профессионального образования по ИИ

• «Райффайзен Банк» — Data Science — «Мастер-классы по Data Science и аналитике данных»

• «ИрНИТУ» — Python — «Python для автоматизации и анализа данных»

• Интенсив — Data Science — «Data Science для руководителей»

• «НТЦ Газпром-нефть» — Анализ данных — «Применение современных цифровых интеллектуальных технологий обработки данных в нефтегазовой сфере»

• «ВГУЭС» — Цифровая грамотность — «Современные подходы и методы преподавания курса „Цифровая грамотность“»

Prev Next

/