Саратовский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского – один из старейших и ведущих научно-образовательных центров России. СГУ обладает значительным научно-исследовательским и инновационным потенциалом, играет системообразующую роль в социально-экономическом и культурном развитии региона, широко вовлечен в международное образовательное и научное пространство. Университет ведет подготовку и переподготовку высококвалифицированных кадров по значительному перечню направлений и специальностей для всех уровней образования, науки, высокотехнологичных секторов экономики, социальной сферы и управления, обеспечивает проведение широкого спектра фундаментальных и прикладных исследований и реализацию инновационных разработок, выступает ключевым элементом организации взаимодействия вузовской, академической, отраслевой науки и крупных промышленных предприятий, действующих на территории Саратовской области.

История

2019: Открытие Data Science Laboratory совместно с «Неофлекс»

Компания «Неофлекс» 24 декабря 2019 года объявила об открытии совместно с Саратовским национальным исследовательским государственным университетом имени Н. Г. Чернышевского Data Science Laboratory - научной лаборатории, на базе которой будет сформирован научно-учебный центр по прикладным исследованиям в области анализа данных и машинного обучения. Сотрудничество c компанией «Неофлекс» позволит СГУ отслеживать меняющиеся требования ИТ-компаний к специалистам и корректировать образовательные программы под быстро меняющийся рынок информационных технологий.

Основной задачей лаборатории станет реализация научно-исследовательских проектов в области Data Mining с использованием прогрессивных методов искусственного интеллекта и машинного обучения (Machine Learning), а также статистического моделирования (Statistics Analysis), в том числе при анализе больших массивов данных (Big Data). Ключевыми областями прикладного применения разрабатываемых моделей станет область управления банковскими рисками, включая различные аспекты моделирования кредитных рисков, моделирование клиентского поведения, а также оценка эффективности и разработка рекомендательных систем для маркетинговых кампаний.

Мы надеемся, что наш опыт в области информационных технологий и высокая экспертиза Data Science консультантов «Неофлекс» в синергии с теоретико-академической базой знаний университета позволят решать масштабные RnD задачи для реальных клиентов компании – крупных российских и зарубежных финансовых организаций. В частности, для банков актуальны задачи оптимизации резервов, улучшения модели оценки потерь в случае дефолта (LGD), построения предиктивных моделей, которые бы помогали заранее определять признаки существенного ухудшения кредитного качества активов. С учетом этого многообразия задач проектная команда создаваемой лаборатории будет изучать научную и практическую литературу по тематике, формулировать гипотезы для проверки и апробировать разработанные решения на данных наших клиентов, – рассказал Алексей Антонов, cо-руководитель направления «Технологии финансовых рынков и управления рисками» компании «Неофлекс».

Для работы над проектами планируется привлечение сотрудников вуза, специалистов по соответствующим тематикам. В перспективе будет рассматриваться возможность разработки программ повышения квалификации и профессиональной переподготовки специалистов в области анализа данных и машинного обучения, а также проведения семинаров и конференций. Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.1 т Лаборатория делает серьезную ставку на молодых исследователей и создается как структурное подразделение механико-математического факультета вуза. Должность руководителя займет кандидат физико-математических наук, доцент кафедры компьютерной алгебры и теории чисел Юлия Крусс.

Реализация образовательных программ совместно с компанией «Неофлекс» позволит увеличить число подготовленных высококвалифицированных ИТ-кадров, - подчеркнул Андрей Михайлович Захаров, декан механико-математического факультета СГУ.