Data Scientist
Образование и карьера
Изучал биостатистику в МГУ им. М. В. Ломоносова, там же впервые начал применять методы машинного обучения, когда это ещё не было в тренде.
Занимался автоматизацией финансовых технологий и базами данных в «Сбербанке» и «Росбанке», построением финансовых моделей на основе машинного обучения и аналитической деятельностью в компании Equifax. Прогнозирует просмотры рекламы с применением методов искусственного интеллекта в dentsu russia. Приглашённый преподаватель ВШЭ (магистерская программа «Коммуникации, основанные на данных»). Стоял у истоков факультетов Искусственного интеллекта, Аналитики Big Data и Data Engineering онлайн-университета Geek University. Декан факультета Искусственного интеллекта.

Почему искусственный интеллект?
Исследования в области искусственного интеллекта стартовали еще в середине прошлого века, но самые впечатляющие достижения — как в исследованиях, так и в практическом применении — мы видим с начала 2010. У тех, кто только начал изучать предмет, есть хороший шанс в ближайшем будущем стать незаменимым профессионалом.
Профессии, связанные с искусственным интеллектом и пересекающимися с ним сферами — машинным обучением, нейронными сетями, большими данными и робототехникой, — самые интересные и востребованные.

Моим студентам
Чтобы стать специалистом в сфере искусственного интеллекта, нужно постепенно продвигаться сразу в нескольких направлениях: программировании, математике, различных предметных областях.
Особое внимание нужно уделить теоретическим знаниям: в дальнейшем они помогут более осмысленно относиться к профессии. Тут есть огромный бонус — теория, в отличие от технологии, почти не устаревает.