Бедак Иван Андреевич

Преподаватель Департамента бизнес-информатики Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ. Работает в университете с 2024 года. В 2024 году окончил бакалавриат Финансового университета при Правительстве Российской Федерации по специальности «Прикладная информатика». Профессиональные интересы концентрируются вокруг программирования на Python, анализа данных, машинного и глубокого обучения. Владеет английским и немецким языками.

Ведёт четыре дисциплины программ бакалавриата и магистратуры по направлению «Бизнес-информатика». «Программирование на Python» — обязательный курс образовательной программы «Бизнес-информатика», рассчитанный на 3 кредита и читаемый для всех кампусов НИУ ВШЭ. Курс даёт продвинутые навыки работы с языком: синтаксис, коллекции, функции, объектно-ориентированная и функциональная парадигмы, работа с разными форматами файлов, библиотеки NumPy и Pandas в задачах обработки данных.

«Алгоритмы и структуры данных» — обязательный курс первого года, 6 кредитов и 96 контактных часов, 3 и 4 модули. Лекции разбирают теорию алгоритмов, семинары посвящены их реализации. Программа охватывает базовые структуры данных, сортировки и порядковые статистики, хеш-таблицы, деревья поиска, теорию графов и поиск путей, остовные деревья, динамическое программирование, задачи LCA и RMQ, алгоритмы на строках. Ранее эта же дисциплина читалась им на базовой кафедре компании 1С. В 2024/2025 учебном году «Программирование на Python» стояло в учебном плане второкурсников в первом модуле, то есть за два года работы преподаватель провёл курс в двух разных версиях учебного плана.

Курс «Технологии обработки данных» (4 модуль, 4 кредита, 48 контактных часов) посвящён инженерии данных на Python: работе с NumPy и pandas, форматам хранения CSV, Parquet, Excel, JSON и XML, разведочному анализу, обработке текста и регулярным выражениям. Вторая половина программы отведена инженерным аспектам — отладке, профилированию и оптимизации конвейеров, параллельной обработке, масштабированию на объёмы данных, превышающие оперативную память, с помощью Dask, а также практикам ИИ-ассистированной разработки. Дисциплина «Машинное обучение и анализ больших данных» читается второкурсникам магистратуры «Управление цифровым продуктом» и в формате «Маго-лего» (2 модуль, 3 кредита, 24 контактных часа и 20 онлайн-часов): классические методы машинного обучения, обучение с учителем и без учителя, эмбеддинги, введение в глубокое обучение, обработка естественного языка и большие языковые модели в бизнес-задачах, управление данными в ИИ-проектах.

Преподавание совмещает с работой в индустрии. С июля 2023 года работает в Лаборатории искусственного интеллекта и сетевого анализа компании «ЦИАРС». С августа 2021 по сентябрь 2022 года работал в Яндексе, в группе оценки качества поиска. Практический опыт в области поисковых технологий и прикладного ИИ отражается в содержании читаемых курсов: акцент в них сделан не на теоретическом изложении, а на воспроизводимых конвейерах обработки данных и оценке эффективности ИИ-решений в бизнес-среде. Курсы по машинному обучению он ведёт совместно с А.В. Бахматовым и С.В. Макрушиным, «Алгоритмы и структуры данных» — с И.С. Егоровым.