Учебно-методическая деятельность
Преподаваемые дисциплины:
- Анализ данных в Python
- Методы машинного обучения и нейронные сети
- Эконометрика
- Управление рисками
- Общая теория систем
- Financial modelling
- Risk management
Образование:
2017-2021 г. - бакалавриат «Экономика» РАНХиГС
2021-2023 г. - магистратура «Финансы и кредит» НИУ ВШЭ
2023-н.в. - аспирантура «Математические, статистические и инструментальные методы в экономике» ПГНИУ
Стаж работы по специальности: 1 год
Повышение квалификации:
- Сколково, «Летняя школа по машинному обучению Skoltech», 2024 г.
- СИТУ Пермь, «Машинное обучение в Python», 2024 г.
- datacamp, «Financial Trading in R», 2022 г.
- НИУ ВШЭ, «Устойчивое развитие социально-экономических систем», 2022 г.
- datacamp, «Cleaning Data in R», 2021 г.
- datacamp, «Intermediate R», 2021 г.
- datacamp, «Introduction to R», 2021 г.
- datacamp, «Introduction to the Tidyverse», 2021 г.
- datacamp, «Joining Data with dplyr», 2021 г.
- HSE University and offered through Coursera, «Финансовые рынки и институты (Financial Markets and Institutions)», 2021 г.
Научная деятельность
Сфера научных интересов:
Анализ временных рядов, количественные финансы и стохастическая финансовая математика, портфельное управление и деривативы, машинное обучение и нейронные сети, алгоритмы глубокого обучения, большие языковые модели (LLM)
Участие в научных конференциях:
IV Всероссийская научно-практическая конференция «Математическое и компьютерное моделирование и бизнес-анализ в условиях цифровизации экономики», ННГУ, 2024 г.
VIII Пермский экономический конгресс «Экономика 5.0», ПГНИУ, 2024 г.
XII Международная научно-практическая конференция «Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками», СГУ, НИУ ВШЭ, ЦБ РФ, 2024 г.
Избранные публикации
- Патласов Д. А., Гарафутдинов Р. В. Применение нейронных сетей архитектуры LSTM для моделирования волатильности фондового рынка //Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. – 2024. – Т. 19. – №. 1. – С. 41-51.
Государственные, ведомственные и академические и иные награды
- Победитель всероссийского конкурса на получение стипендии Президента РФ, 2023