Третьяк Илья Дмитриевич

Преподаватель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Работает в университете с 2025 года в статусе приглашённого преподавателя ФКН. В 2025 году окончил магистратуру Московского физико-технического института по направлению «Информатика и вычислительная техника». Научные интересы, заявленные в профиле университета, — вычислительная математика, матричные и тензорные методы.

В учебном году 2025/2026 ведёт занятия на двух дисциплинах для второго курса бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика»: «Теория вероятностей» и «Теория вероятностей (углублённый курс)». Оба курса читаются с 1-го по 3-й модуль, рассчитаны на 5 зачётных единиц и 96 контактных часов и относятся к курсам по выбору внутри направления 01.03.02. Занятия ведут преподавательские команды из пяти-шести человек, курирует дисциплины департамент больших данных и информационного поиска.

Базовый курс теории вероятностей строится вокруг аксиоматики Колмогорова: слушатели разбирают вероятностное пространство, случайные величины и их распределения, математическое ожидание, дисперсию и характеристические функции, отдельно — независимость и формулу Байеса. Программа начинается с конечного вероятностного пространства, простейших свойств вероятности и примеров стандартных распределений, затем переходит к общему определению вероятностного пространства и мерам в многомерном пространстве, где разбирается взаимно однозначное соответствие между функцией распределения и вероятностной мерой. В программу включены необходимые результаты теории меры: алгебра и сигма-алгебра, борелевская сигма-алгебра, сигма-конечная и вероятностная меры, теорема о непрерывности вероятностной меры, измеримые функции. Далее подробно изучаются виды сходимости случайных величин, доказываются закон больших чисел и центральная предельная теорема, а в качестве приложений разбираются неравенства о концентрации меры и задачи рандомизированной линейной алгебры.

Углублённый курс объявлен базовым для специализации «Прикладная математика и информатика» и носит продвинутый характер: студенты знакомятся с доказательствами большинства математических утверждений, учатся вычислять численные характеристики случайных величин и векторов, работать с разными типами сходимости и применять аналитический аппарат к анализу вероятностных задач. Курс задуман как фундамент для последующих дисциплин программы — математической статистики, машинного обучения, теории информации и прикладного статистического анализа данных. По результатам студенческой оценки дисциплина отмечена как «Лучший по критерию „Новизна полученных знаний“».

Департамент больших данных и информационного поиска, где работает Третьяк, создан в 2014 году одновременно с факультетом компьютерных наук НИУ ВШЭ на основе базовой кафедры «Яндекса», вошедшей в его состав. Основу подразделения составляют научные группы, которые ведут исследования в области машинного обучения, теоретической информатики, распределённых вычислений, масштабируемых алгоритмов обработки больших данных, компьютерного зрения, обработки текстов, информационного поиска и графических моделей. Руководителем в профиле университета указан Е. А. Соколов. Владеет английским языком.