Азанов Валентин Михайлович

page.title

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.