Преподаватели
Школа Больших Данных собрала для вас высокопрофессиональных преподавателей и отраслевых экспертов Big Data с многолетним опытом практической работы в области Data Science, разработки и архитектуры данных, машинного обучения, MLOps, а также современных технологий больших данных. Наши эксперты специализируются на обучении аналитиков данных, дата-инженеров, архитекторов данных и MLOps-инженеров, работая с передовыми решениями: Apache Spark, Apache Kafka, Apache Flink, Trino, ClickHouse, облачными платформами, технологиями искусственного интеллекта и prompt-инжиниринга.
- Сертифицированный разработчик Spark и Hadoop (CCA Cloudera)
- Сертифицированный разработчик (Cloudera Certified Professional Data Engineer)
- Построение корпоративных хранилищ и озер данных (Cloudera CDH, Arenadata Hadoop, Arenadata DB)
- Организация ETL-конвейеров (Airflow, Spark, Flink, Trino)
- Обработка потоковых данных (Kafka, Kafka Streams, Flink)
- Поддержка и развитие инфраструктуры больших данных
Профессиональные компетенции:
Профессиональные компетенции:
- Руководитель отдела искусственного интеллекта в компании Rubetek. Специализируюсь на разработке систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge- устройствах.
- Эксперт по внедрению MLOps-практик для автоматизации процессов разработки и создания ML-решений. Проектирую архитектуру систем и настраиваю ETL-процессы для работы с данными.
- Специализация: разработка систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge — устройствах.
- Опыт: распознавание лиц и автомобильных номеров, включая спецтранспорт; защита от спуф-атак; распознавание серийных номеров и показаний счётчиков воды; трекинг людей и транспортных средств; контроль качества и обнаружение брака на производстве.
Профессиональные компетенции:
- Руководитель команды дата-инженеров в компании МегаФон. Отвечаю за качество данных, построение ETL-процессов и разработку внутренних платформ для работы с данными.
- Эксперт с более чем 10-летним опытом в области искусственного интеллекта и обработки данных.
- Специализация: внедрении практик MLOps и повышении зрелости data-инфраструктуры в командах.
- Опыт: разработка продуктов в области Computer Vision — от системы распознавания лиц для домофонов (30 000+ установленных устройств) до распознавания автомобильных номеров в режиме реального времени.
Профессиональные компетенции:
- Старший аналитик данных в АТОН, ООО — Финансовый сектор, Москва
- Machine Learning & AI — Разработка ML-моделей Contrastive Learning (CoLES), компьютерное зрение (YOLO), обработка временных рядов (LSTM), RAG-системы на базе LLM.
- Production Deployment — Деплой ML-моделей в production (Triton, Ollama)
- Data Engineering — Построение ETL-пайплайнов на Apache Airflow, работа с большими объемами данных, настройка процессов обработки и мониторинга данных
Профессиональные компетенции:
- Сертифицированный разработчик Spark и Hadoop (CCA Cloudera). Обладает престижными международными сертификациями Cloudera Certified Professional Data Engineer. Контрибьютор open-source проектов по Big Data, включая Kubernetes Operator for Apache Spark.
- Эксперт по построению Data Lake и аналитике больших данных: Лидировал успешные проекты по внедрению и поддержке Data Lakeв таких компаниях как Альфа-Банк, Росбанк, ВТБ Россия, международных стартапах, а также государственных информационных системах РФ.
- Опыт построение корпоративных хранилищ и озер данных: Экспертиза в решениях Arenadata Hadoop и DB. Организация ETL-конвейеров с использованием Airflow, Spark, Flink, Trino.
- кандидат технических наук (Системный анализ, управление и обработка информации, 2013)
- сертифицированный бизнес-аналитик (ex-CBAP 2020, международная сертификация IIBA)
- сертифицированный специалист Business Studio (2010, 2012, 2013, 2018)
- сертифицированный специалист и администратор СЭД Directum (2011)
Опыт практической работы в ИТ с 2009 года в качестве системного аналитика, разработчика, бизнес-аналитика, проектировщика ИС, консультанта и технического писателя в проектах разработки и внедрения информационных систем, а также оптимизации деятельности государственных и частных предприятий.
Клиенты: ОАО «Информационные спутниковые системы», российское отделение компании «Solagran Limited», ООО «Газпром Трансгаз Томск», Томский политехнический университет, ПАО “Ростелеком”, ООО «Нойтэк Лоджистикс Рус», ГК Иннотех, Школа Больших Данных, УЦ “Коммерсант”, Школа системного анализа и проектирования, ООО «Алрино», Благотворительный Фонд Константина Хабенского.
Профессиональные интересы: системный анализ, архитектурное проектирование ИС, разработка на Python, управление данными, бизнес-анализ, разработка и поддержка СМК, ССП (KPI), анализ и формализация бизнес-процессов (UML, IDEF, BPMN), Data Science, технологии Big Data, разработка технической документации (ТЗ по ГОСТ 19 и 34, SRS, руководства пользователя и администратора, описание программных продуктов), управление продуктами и проектами, Agile-практики.
Профессиональные компетенции:
- Прикладное применение при разработке сложных систем: Теория надежности, теория вероятностей, Математическая статистика, анализ данных, Управление рисками, Управление жизненным циклом проекта
- Математические вычисления: Python (NumPy, Pandas, Matplotlib), MATLAB, MathCAD; — Моделирование: Creo Parametric 4.0, SolidWorks, Neo4j
- Специализация: Business Studio, Windchill PLM, риски и надежность
- Информационные технологии в оборонной промышленности
Профессиональные компетенции:
- Руководитель группы Data Science в НИИ “Квант”, Москва
- Computer vision (CV) – решение задач по классификации и детектировании объектов на фото и видео, идентификации человека, сегментации изображений и распознаванию текста с библиотеками OpenCV, Tensorflow API и архитектурами нейронных сетей Yolo, SSD, fRCNN, U-net
- Natural language processing (NLP) – решение задач по классификации текстов, извлечению именованных сущностей (NER) и ключевых слов с библиотеками gensim, nltk, fasttext, spacy.
- Time series analysis – решение задач обработки, анализа и классификации аудио сигналов с библиотеками librosa, ffmpeg и различных архитектур нейронных сетей
Профессиональные компетенции:
- Ведущий Data Scientist в ФГУП “Центр информационных технологий”, Москва
- Руководитель программ в Университете искусственного интеллекта, Москва.
- Кандидат наук (2017 год, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва)
Профессиональные компетенции:
- Проектирование и разработка хранилищ данных и аналитических систем (Skyeng, Райффайзен Банк, Связной-Retail, Банк Открытие, Альфа-Банк, ВТБ24, Форс-центр разработки)
- Проектирование модели данных: концептуальное, логическое, физическое
- Оптимизация хранения данных для систем OLTP, DSS, DWH, DataLake
- Концептуальный дизайн аналитических систем под разные бизнеc-потребности
- Системная архитектура и оптимизация загрузки данных для хранилищ и озер данных
- Разработка архитектурных стандартов проектирования моделей данных на корпоративном уровне