К.ф.-м.н., руководитель магистерской программы "Инфраструктура больших данных", заведующий базовой кафедрой Яндекса на ФКН ВШЭ.

В ШАДе преподает курсы «Алгоритмы и структуры данных» и «Алгоритмы во внешней памяти». Создатель направления «Инфраструктура больших данных». 
 
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры алгоритмов и технологий программирования МФТИ, заведующий базовой кафедрой Яндекса на факультете компьютерных наук ВШЭ. В Яндексе руководит разработкой платформы YT для распределённого хранения и обработки данных.
 
Много лет участвует в организации и проведении соревнований и олимпиад по информатике среди школьников и студентов. Умеет просто и понятно объяснять материал любой сложности.

Бабенко Максим Александрович

Ведущий разработчик в Яндексе.

Ведущий разработчик в&nbsp;Яндексе.

Магистр прикладной информатики физико-технического института НТУУ &laquo;КПИ&raquo;,
выпускница ШАД. С&nbsp;2013 года работает в&nbsp;Яндексе. В&nbsp;настоящее время занимается
инфраструктурными задачами для машинного обучения и&nbsp;руководит курсом по&nbsp;Python в
Школе анализа данных.

Илария Белова

Д.ф.-м.н., профессор кафедры высшей алгебры механико-математического факультета МГУ, директор ШАД, генеральный директор Яндекса в России.

В ШАДе ведёт несколько лекций в рамках курса по линейной алгебре.
 
Доктор физико-математических наук, профессор кафедры высшей алгебры механико-математического факультета МГУ, директор ШАД, генеральный директор Яндекса в России.
 
Опубликовала более 50 статей по элементарным свойствам алгебраических структур, строению групп Шевалле и другим вопросам алгебры и математической логики.

Бунина Елена Игоревна

К.ф.-м.н., доцент Сколтеха, доцент и заведующий лабораторией Интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования ИППИ РАН.

В ШАДе преподает курс «Прикладная статистика в машинном обучении».
Кандидат физико-математических наук, доцент Сколковского института науки и технологий, доцент и заведующий лабораторией Интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования в ИППИ РАН им. А.А. Харкевича. Занимается решением прикладных инженерных проблем с помощью методов статистики и анализа данных — например, в коммерческой авиации и автоиндустрии. 
 
Любит регрессию на основе гауссовских процессов, доверительные множества, генеративные модели на основе нейронных сетей, обнаружение аномалий и прогнозирование редких событий. Интересуется обработкой 3D/4D-данных на основе глубоких нейронных сетей в задачах компьютерной графики, навигацией на основе визуальной информации и обучения с подкреплением.

Бурнаев Евгений Владимирович

Профиль

К.ф.-м.н., доцент и заведующий лабораторией компьютерной графики и мультимедиа ВМК МГУ. Руководитель программы «Прикладная математика и информатика» ФКН ВШЭ.

В ШАДе читает лекции по курсу «Анализ изображений и видео». 
 
Кандидат физико-математических наук, доцент факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ, заведующий лабораторией компьютерной графики и мультимедиа. Руководитель бакалаврской программой «Прикладная математика и информатика» на факультете компьютерных наук ВШЭ.
 
Занимается компьютерным зрением, в первую очередь видеоаналитикой — распознаванием людей на видео и анализом их поведения. Участвует в организации ежегодной конференции «ГрафиКон».

Конушин Антон Сергеевич

К.ф.-м.н., доцент и руководитель группы компьютерного зрения Сколтеха.

В ШАДе ведёт курс по глубинному обучению.
 
Кандидат физико-математических наук, доцент и руководитель группы компьютерного зрения Сколковского института науки и технологий. Работал исследователем в Яндексе, Оксфордском университете и Microsoft Research. 
 
Занимается проблемами распознавания образов, глубоких порождающих моделей и анализа биомедицинских изображений. Член программного комитета самых известных конференций и журналов по компьютерному зрению: ICCV, CVPR, ECCV, NIPS, TPAMI, IJCV.

Лемпицкий Виктор Сергеевич

Д.б.н., к.т.н., главный научный сотрудник ИПУ РАН.

В ШАДе ведёт курс «Восстановление зависимостей из эмпирических данных». 
 
Доктор биологических наук, кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник Института проблем управления РАН. 
 
Область научных интересов: анализ биологических и медицинских данных методами машинного обучения, методы оценки рисков заболеваемости и смертности с учётом неполноты данных и отсутствия математических моделей закономерности старения живых организмов. Результаты исследований находят применение в медицине, биологии, демографии. 

Михальский Анатолий Иванович

Профессор Ратгерского университета в Нью-Джерси, научный руководитель ШАДа и директор отделения анализа данных.

Научный руководитель ШАДа и директор направления «Анализ данных в прикладных науках».
 
Профессор Ратгерского университета в Нью-Джерси. Первую работу по распознаванию образов опубликовал в 1964 году, впервые предложив использовать интегральные ядра для построения адаптивных нелинейных классификаторов. Впоследствии они стали одним из главных элементов всех современных методов машинного обучения.

В настоящее время развивает специальные методы комбинаторной оптимизации, адекватные проблемам кластерного анализа, и решает с их помощью практические задачи анализа сигналов и изображений. Опубликовал 8 монографий и 200 статей в реферируемых журналах. Получил 11 патентов на применение разработанных методов в биоинформатике, медицинской диагностике, индивидуальном планировании лечения онкологических заболеваний, практической сельскохозяйственной эпидемиологии, региональной социогеографии, а также в системах прогнозирования финансовых рисков. С 1967 года под его руководством защитились 12 докторов наук.

Мучник Илья Борисович

Д.ф.-м.н., федеральный профессор математики, директор ФПМИ МФТИ, заведующий лабораторией прикладных исследований МФТИ-Сбербанк, заведующий кафедрой дискретной математики ФИВТ.

В ШАДе читает курсы по дискретному анализу и теории вероятностей.
 
Доктор физико-математических наук, федеральный профессор математики. Директор Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ, главный научный сотрудник и заведующий лабораторией продвинутой комбинаторики и сетевых приложений, заведующий лабораторией прикладных исследований МФТИ-Сбербанк, заведующий кафедрой дискретной математики ФИВТ, руководитель совместных исследовательских программ с МФТИ в Яндексе.
 
Сотрудник кафедры математической статистики и случайных процессов механико-математического факультета МГУ, ежегодно читает курс лекций по комбинаторике на факультете биоинженерии и биоинформатики МГУ, преподает в совместном бакалавриате РЭШ и ВШЭ. 
 
Главный редактор журнала Moscow Journal of Combinatorics and Number Theory. Лауреат премии Президента Российской Федерации в области науки и инноваций для молодых ученых 2011 года. Активный популяризатор науки, автор нескольких научно-популярных книг.

Райгородский Андрей Михайлович

Выпускник 57-ой школы и мехмата МГУ.

Выпускник 57-ой школы и&nbsp;мехмата МГУ. После окончания вуза работал в&nbsp;МЦСТ&nbsp;&mdash; сначала
над программной эмуляцией x86 для российских процессоров &laquo;Эльбрус&raquo;, а&nbsp;затем для
ARM. Через два года поступил в&nbsp;аспирантуру, а&nbsp;после неё пришёл в&nbsp;Яндекс. В&nbsp;настоящее
время занимается распределённой базой данных NoSQL. Преподавал информатику и
математику в&nbsp;школе, комбинаторную оптимизацию на&nbsp;ФКН ВШЭ, архитектуру компьютера
и&nbsp;базы данных в&nbsp;ШАД.

Руслан Савченко

Д.ф.-м.н., профессор кафедры теории функций и&nbsp;функционального анализа в&nbsp;Московском государственном университете.

Выпускник механико-математического факультета МГУ им. Ломоносова. В&nbsp;1995 году
защитил кандидатскую диссертацию, в&nbsp;2012 году стал доктором наук. С&nbsp;1996 года
работает в&nbsp;Московском государственном университете, профессор кафедры теории
функций и&nbsp;функционального анализа. С&nbsp;2009 по&nbsp;2019 год работал на&nbsp;факультете нано-,
био-, информационных и&nbsp;когнитивных технологий МФТИ.

Область научных интересов: теория операторов и&nbsp;их&nbsp;приложения в&nbsp;задачах
математической физики, самоподобные и&nbsp;фрактальные функции, меры, множества,
теория вложений в&nbsp;пространствах Соболева. Автор более 40&nbsp;статей и&nbsp;нескольких
методических работ, соавтор задачника &laquo;Задачи по&nbsp;функциональному анализу&raquo;.

Игорь Шейпак

Д.ф.-м.н., академик РАН, заслуженный профессор и заведующий кафедрой теории вероятностей мехмата, главный научный сотрудник Математического института им. В.А. Стеклова.

В ШАДе ведёт лекции по курсу «Основы стохастики.
 
Доктор физико-математических наук, академик РАН, заслуженный профессор МГУ, заведующий кафедрой теории вероятностей мехмата МГУ, главный научный сотрудник Математического института им. В. А. Стеклова. 
 
Занимается широким кругом вопросов общей теории вероятностей и математической статистики. Автор десяти монографий, восьми учебных пособий и более 280 научных статей. Воспитал 67 кандидатов и 30 докторов наук. Ученик Андрея Николаевича Колмогорова, редактор-составитель двухтомника «Избранных трудов» и других юбилейных изданий выдающегося математика. 

Ширяев Альберт Николаевич

Д.ф.-м.н., профессор кафедры математической логики мехмата МГУ, профессор и заведующий лабораторией теоретический информатики ФКН ВШЭ. 

Выпускник Оксфордского университета, PhD в Эдинбургском университете, руководитель группы машинного перевода в Яндексе.

В ШАДе читает курс Natural Language Processing.
 
Выпускник Оксфордского университета, PhD в Эдинбургском университете, руководитель группы машинного перевода в Яндексе. До Яндекса 5 лет работал научным исследователем в Google на проекте Google Translate и руководил группой разработки технологий для генерации естественного языка.
 
Начинал программировать ещё на допотопном Acorn Electron, но в студенческие годы переключился на филологию и только в аспирантуре вернулся к информатике и компьютерной лингвистике. В Google в течение пяти лет занимался Переводчиком, применяя рандомизированные алгоритмы для языкового моделирования, разрабатывал методы обработки языков, резко отличающихся синтаксически и морфологически. Позднее переключился на обработку текстов на естественном языке для Поиска Google. 

Дэвид Талбот

В ШАДе преподает курсы «Сложность вычислений» и «Теория информации». 
 
Доктор физико-математических наук, профессор кафедры математической логики и теории алгоритмов мехмата МГУ, профессор и заведующий лабораторией теоретический информатики факультета компьютерных наук ВШЭ. 
 
Занимается теорией информации, колмогоровской сложностью и сложностью вычислений. Член Европейской ассоциации теоретических компьютерных наук и президент её российского отделения. Член Европейской Академии.

Верещагин Николай Константинович

К.ф.-м.н., профессор-исследователь департамента больших данных и информационного поиска ФКН ВШЭ, заведующий лабораторией Самсунг ВШЭ.

В ШАДе читает авторский курс по байесовским методам машинного обучения и мини-курс по нейробайесовским моделям.
 
Кандидат физико-математических наук, профессор-исследователь департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, руководитель центра глубинного обучения и байесовских методов, заведующий лабораторией Самсунг в ВШЭ. 
 
Интересуется разработкой новых вероятностных моделей обработки больших объёмов данных, особенно со скрытыми переменными. Любит, когда лекции проходят в формате непрерывного диалога со студентами.

Ветров Дмитрий Петрович

Аспирантка Эдинбургского и Амстердамского университетов, а также Facebook PhD Fellow
в области Natural Language Processing (NLP).

Аспирантка Эдинбургского и&nbsp;Амстердамского университетов, а&nbsp;также Facebook PhD Fellow
в&nbsp;области Natural Language Processing (NLP).

Занимается исследованиями, которые связаны в&nbsp;основном с&nbsp;нейросетевым машинным
переводом и&nbsp;анализом глубинных моделей NLP. Работы Лены опубликованы на&nbsp;таких
престижных конференциях, как ACL, EMNLP и&nbsp;NeurIPS. Она входит в&nbsp;комитеты известных
конференций по&nbsp;машинному обучению и&nbsp;NLP (ACL, EMNLP, ICML, NeurIPS, ICLR), а&nbsp;также
рецензирует научные работы.

До&nbsp;этого Лена четыре года работала в&nbsp;Яндексе: сначала в&nbsp;команде Поиска, а&nbsp;затем
научным сотрудником в&nbsp;Yandex.Research&nbsp;&mdash; бок о&nbsp;бок с&nbsp;командой Переводчика. Помимо
собственных исследований, курировала студентов бакалавриата и&nbsp;магистратуры в&nbsp;рамках
академических программ Яндекса.

Елена Войта

Д.ф.-м.н., профессор РАН, руководитель лаборатории машинного интеллекта МФТИ, профессор базовой кафедры Яндекса на ФКН ВШЭ. Создатель MachineLearning.ru.

В ШАДе преподаёт курс «Машинное обучение».
 
Доктор физико-математических наук, профессор РАН, руководитель лаборатории машинного интеллекта МФТИ, главный научный сотрудник ВЦ РАН, профессор кафедры интеллектуальных систем ФУПМ МФТИ, профессор базовой кафедры Яндекса НИУ ВШЭ, доцент кафедры математических методов прогнозирования факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ.
 
Один из ведущих российских специалистов в области анализа данных. Автор курса «Введение в машинное обучение» на Coursera. Один из создателей и администраторов сайта MachineLearning.ru. 
 
Научные интересы связаны с анализом текстов, информационным поиском, вероятностным тематическим моделированием, анализом транзакционных данных, анализом биомедицинских данных, диагностикой заболеваний по электрокардиограмме.