Азанов Валентин Михайлович
| Учёная степень | кандидат физико-математических наук |
|---|---|
| Должность | старший преподаватель |
Область научных интересов
- Теория вероятностей
- Стохастическое оптимальное управление
- Динамическое программирование
- Машинное обучение
- Нейронные сети
- Web разработка
Преподаваемые дисциплины, спецкурсы;
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Прикладные интернет технологии
Информация для студентов дипломников (темы потенциальных дипломных работ с аннотацией, презентации защищенных дипломных работ)
1.Исследование свойств функции Беллмана в задаче оптимального управления дискретной стохастической системой с вероятностным критерием, разработка среды программирования для решения задач данного класса;
Аннотация: Аналитическое исследование свойств поверхностей заданных уровней функции Беллмана и численное решение прикладных задач с использованием оригинальных методов.
2.Разработка численных алгоритмов решения задач оптимального удержания дискретных стохастических систем внутри заданной трубки траекторий.
Аннотация: Численное решение задач оптимального управления с интегральным критерием вероятности удержания дискретной стохастической системы в заданном диапазоне при действии случайных факторов. Использование оригинальных современных методов оптимального управления и оптимизации для ускорения существующих алгоритмов. Решение прикладных задач оптимизации движения робота манипулятора и управления портфелем ценных бумаг.
3.Разработка систем data-mining (parsing, scrapping) открытых информационных ресурсов для добычи и консолидации данных и последующем решении задач анализа и прогнозирования.
Аннотация: Разработка систем добычи и консолидации данных из открытых источников.
Информация для студентов практикантов (темы потенциальных заданий на практику с аннотацией, типовые отчеты практикантов по защищенным практикам)
Тематика заданий на практику сильно коррелирована с тематикой дипломных работ. Практикуется сквозное выполнение дипломной работы студентом на всех видах практик, заканчивая преддипломной и оформлением дипломной работы.
Рассмотрим в качестве примера задания на различные виды практик по теме
«Разработка систем data-mining (parsing, scrapping) открытых информационных ресурсов для добычи и консолидации данных и последующем решении задач анализа и прогнозирования»:
Вычислительная практика.
Изучить литературу и практику, связанную с решением задач парсинга данных с информационных порталов. Ознакомится с библиотеками requests, BeautifulSoup, re и scrappy языка python, систему оркестрации airflow, СУДБ postgres и mongodb. Выполнить установку необходимого программного обеспечения для написания программ. Провести тесты с парсингом элементарных по структуре сайтов.
Исследовательская практика.
Изучить информационный веб-портал, выбранный руководителем. Разработать программу парсинга заданных руководителем сущностей, оркестрации и записи данных в mongodb. Разработать необходимые тесты.
Преддипломная практика.
Разработать модель базы данных postgres, разработать программу консолидации и записи неструктурированных данных из mongodb в postgres. Разработать необходимые тесты. Реализовать интерфейсы доступа к данным. Провести эксперименты с данными по решению простейших аналитических задач.