Масленников Владислав Михайлович
- Приглашенный преподаватель: Высшая школа бизнеса / Департамент бизнес-информатики
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2025 году.
- Владение языками
- английский
- Контакты
- Телефон:
+7 (495) 772-95-90 - Адрес: Шаболовка ул., д. 28/11, стр. 9
- Присутственные часы
- по предварительной договоренности
- Руководитель
- Зараменских Е. П.
Версия для печати
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Базы данных (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса направление: 38.03.05 Бизнес-информатика; 2-й курс, 3, 4 модуль)рус
- ИИ и технологии бизнес-аналитики (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса направление: 38.03.02 Менеджмент; 3-й курс, 3 модуль)рус
- ИИ и технологии бизнес-аналитики (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса направление: 38.03.02 Менеджмент; 4-й курс, 3 модуль)рус
- ИИ и технологии бизнес-аналитики (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса направление: 38.03.02 Менеджмент; 3-й курс, 3 модуль)рус
- ИИ и технологии бизнес-аналитики (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса направление: 38.03.02 Менеджмент; 4-й курс, 3 модуль)рус
- ИИ и технологии бизнес-аналитики (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса направление: 38.03.02 Менеджмент; 4-й курс, 3 модуль)рус
- Математика для анализа данных (Маго-лего; 1 модуль)рус
- Математика для анализа данных (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика; 1-й курс, 1 модуль)рус
Опыт работы
Март 2021 — Август 2022 1 год месяцев |
ОТП Банк, ОАО (OTP bank) Москва, www.otpbank.ru/ Финансовый сектор • Банк Руководитель направления |
Июль 2020 — Ноябрь 2020 5 месяцев |
ОТП Банк, ОАО (OTP bank) Москва, www.otpbank.ru/ Финансовый сектор • Банк |
Стажер-аналитик в дивизионе рисков
Основные задачи:
- Ретротесты для внешних источников
- Подсчёт прироста качества моделей в CASH и POS портфелях.
- Аналитически расчёт скоров 4. Анализ данных кредитных бюро
Основные инструменты:
- SQL - запросы разного уровня сложности и типов, работа с хранилищем
- Python - преимущественно библиотеки pandas, numpy, matplotlib и внутренние библиотеки
3.Excel - работа с графиками и формулами 4. Airflow - агрегация SQL и Python скриптов