Эльмар Гусейнов

математические решения для бизнеса и стартапов

Услуги

Здравствуйте. Меня зовут Эльмар Гусейнов. Хочу предложить Вам услуги математического консалтинга, включающие

прогнозы

оптимизацию

компьютерное моделирование

и другие методы, способствующие увеличению прибыли организации.

Математика – простой путь к лучшему решению.

Услуги

прогнозы

оптимизацию

компьютерное моделирование

и другие методы, способствующие увеличению прибыли организации.

Математика – простой путь к лучшему решению.

Примеры проектов

С 2013 года моими клиентами являются представители самых различных ниш – строительные компании, игровые стартапы, торговые организации, менеджеры и трейдеры. Для лучшего понимания спектра задач и эффективности их решения приведу несколько примеров из практики.

1. Сверхпрочный цемент (проект для буровой компании)
Нахождение рецептуры сверхпрочного цемента методом линейной регрессии.

2. Настольная игра (игровой стартап)
Оценка сложности различных уровней игры методом Монте-Карло.

3. Центр тяжести конструкции (строительный проект)
Создание Excel-программы, позволяющей по заполненным ячейкам определять центр тяжести строительных конструкций; программа была успешно использована для размещения опорной балки.

4. Пористость материала (проект для частной лаборатории)
Создание программы, оценивающей объём пор в материале по фотографии его образца. Программа позволила отказаться от покупки дорогостоящего аналитического оборудования.

5. Модель общественного мнения (социологический проект)
Компьютерная симуляция динамики общественного мнения, позволившая выявить рост отдельных групп людей, имеющих одинаковое мнение.

6. Покерный бот (игровой стартап)
Определение цены рук на различных этапах игры в покер.

7. Определение конверсии рекламы (бизнес оптических очков)
Создание приложения, позволяющего определить минимальное количество показов рекламы для оценки её конверсии.

8. Составление плана работ сотрудников (консультация тимлида ВТБ)
Создание программы, определяющей оптимальное распределение работ среди сотрудников банка.

9. Криптоигра (игровой стартап)
Расчёт коэффициентов выплат в играх приложения.

10. Безопасная лотерея (игровой стартап)
Разработка азартной игры с защитой организатора от выплат, связанных с дисперсией.

Примеры проектов

С 2013 года моими клиентами являются представители самых различных ниш – строительные компании, игровые стартапы, торговые организации, менеджеры и трейдеры. Для лучшего понимания спектра задач и эффективности их решения приведу несколько примеров из практики.

1. Сверхпрочный цемент
проект для буровой компании
Нахождение рецептуры сверхпрочного цемента методом линейной регрессии.

2. Настольная игра
игровой стартап
Оценка сложности различных уровней игры методом Монте-Карло.

3. Центр тяжести конструкции
строительный проект
Создание Excel-программы, позволяющей по заполненным ячейкам определять центр тяжести строительных конструкций; программа была успешно использована для размещения опорной балки.

4. Пористость материала
проект для частной лаборатории
Создание программы, оценивающей объём пор в материале по фотографии его образца. Программа позволила отказаться от покупки дорогостоящего аналитического оборудования.

5. Модель общественного мнения
социологический проект
Компьютерная симуляция динамики общественного мнения, позволившая выявить рост отдельных групп людей, имеющих одинаковое мнение.

6. Покерный бот
игровой стартап
Определение цены рук на различных этапах игры в покер.

7. Определение конверсии рекламы
бизнес оптических очков
Создание приложения, позволяющего определить минимальное количество показов рекламы для оценки её конверсии.

8. Составление плана работ сотрудников
консультация тимлида ВТБ
Создание программы, определяющей оптимальное распределение работ среди сотрудников банка.

9. Криптоигра
игровой стартап
Расчёт коэффициентов выплат в играх приложения.

10. Безопасная лотерея
игровой стартап
Разработка азартной игры с защитой организатора от выплат, связанных с дисперсией.

Большие деньги

Математический консалтинг позволяет своевременно решить самые разные оптимизационные бизнес-задачи. Консультант-математик – это одновременно логист, риск-менеджер, инженер и HR-аналитик, способный в кратчайшие сроки выявить места, где организация может потерять/заработать миллиарды. Следующие статьи позволяют убедиться в сказанном.

Задача про 33 км асфальта

Как проходит сотрудничество

Сотрудничество начинается с видеовстречи, во время которой клиент рассказывает о деятельности своей организации и задаче, которую необходимо решить. Чаще всего речь идёт о прогнозировании, оптимизации или компьютерной симуляции.

После встречи оптимальным образом структурируются данные клиента, создаётся математическая и компьютерная модель, выбирается численный метод решения задачи. Для решения используются как классические методы (линейное программирование, метод Монте-Карло, графы и т. д.), так и современные методы, связанные с машинным обучением и нейросетями.

По мере выполнения проекта клиенту сообщаются промежуточные результаты. Конечные результаты (оптимальные значения интересующих параметров, прогнозы, созданные программы, графики и визуализации) предоставляются во время заключительной видеовстречи.

Этапы сотрудничества:

1. Первая видеовстреча
2. Оплата половины стоимости услуги*
3. Решение задачи
4. Промежуточные результаты
5. Оплата второй половины
6. Завершение решения задачи
7. Заключительная встреча

* Способ расчёта – криптоперевод

Пишите по адресу: elmarguseinovwork@gmail.com. Кратко опишите деятельность организации и задачу, которую необходимо решить. В ближайшее время я отвечу на Ваше письмо, указав ориентировочные сроки выполнения работы, её стоимость, а также возможное время проведения первой встречи в Яндекс Телемосте или Google Meet.

Этапы сотрудничества

Сотрудничество начинается с видеовстречи, во время которой клиент рассказывает о деятельности своей организации и задаче, которую необходимо решить. Чаще всего речь идёт о прогнозировании, оптимизации или компьютерной симуляции.

После встречи оптимальным образом структурируются данные клиента, создаётся математическая и компьютерная модель, выбирается численный метод решения задачи. Для решения используются как классические методы (линейное программирование, метод Монте-Карло, графы и т. д.), так и современные методы, связанные с машинным обучением и нейросетями.

По мере выполнения проекта клиенту сообщаются промежуточные результаты. Конечные результаты (оптимальные значения интересующих параметров, прогнозы, созданные программы, графики и визуализации) предоставляются во время заключительной видеовстречи.

Этапы сотрудничества:

1. Первая видеовстреча
2. Оплата половины стоимости услуги*
3. Решение задачи
4. Промежуточные результаты
5. Оплата второй половины
6. Завершение решения задачи
7. Заключительная встреча

* Способ расчёта – криптоперевод

Пишите по адресу: elmarguseinovwork@gmail.com. Кратко опишите деятельность организации и задачу, которую необходимо решить. В ближайшее время я отвечу на Ваше письмо, указав ориентировочные сроки выполнения работы, её стоимость, а также возможное время проведения первой встречи в Яндекс Телемосте или Google Meet.

Обо мне

Специалист в области теории графов

Преподаватель математики и Python в РАНХиГС (с 2018)

Научные результаты

1. Конструктивное доказательство теоремы Хакими
2. Обобщение экстремальной теоремы Турана
3. Обнаружение новых свойств графа Конвея
4. Модель динамики общественного мнения

5. Решение слабой задачи Эрдёша-Дьярфаша

Опубликованные книги

1. Доказательство теоремы Куратовского (2016)

2. Что такое математика? (2024)

Опубликованные курсы

1. Приёмы доказательств в теории графов

2. Sets, Logic, and Groups for Programmers

3. Аксиоматическая теория множеств
4. Введение в общую топологию и теорема Перельмана

Дипломы

1. Технология органической химии
РХТУ им. Д. И. Менделеева, Москва, 2004 – 2010
2. Переводчик в сфере профессиональной коммуникации
РХТУ им. Д. И. Менделеева, Москва, 2007 – 2010

Сертификаты

1. Дискретный анализ – INTUIT, 2011
2. Графы и их применение – INTUIT, 2012
3. Теория игр и исследование операций – INTUIT, 2016
4. Теория формальных языков – INTUIT, 2019
5. Современная комбинаторика – Coursera, 2016
6. Случайные графы – Coursera, 2016
7. Introduction to Programming Using Python – edX, 2016

Обо мне

Специалист в области теории графов

Преподаватель математики в РАНХиГС

Научные результаты

1. Доказательство теоремы Хакими
2. Обобщение теоремы Турана
3. Ряд результатов по графу Конвея
4. Модель эволюции мнений в обществе
5. Решение слабой задачи Дьярфаша

Опубликованные книги

1. Доказательство теоремы Куратовского

2. Что такое математика?

Опубликованные курсы

1. Приёмы доказательств в теории графов

2. Sets, Logic, and Groups for Programmers

3. Аксиоматическая теория множеств
4. Введение в общую топологию

Дипломы

1. Технология органической химии
РХТУ им. Д. И. Менделеева, 2004 – 2010
2. Технический переводчик
РХТУ им. Д. И. Менделеева, 2007 – 2010

Сертификаты

1. Дискретный анализ
2. Графы и их применение
3. Теория игр и исследование операций
4. Теория формальных языков
5. Современная комбинаторика
6. Случайные графы
7. Introduction to Programming Using Python

Пожизненное партнёрство

Если Вы работаете с предпринимателями, стартапами или руководителями проектов, которым могут быть полезны услуги в области математического моделирования, оптимизации, прогнозирования или теории графов, Вы можете рекомендовать мои услуги и получать пожизненное вознаграждение – 25% от всех платежей, поступивших от клиента, привлечённого по Вашей рекомендации. Пишите на почту elmarguseinovwork@gmail.com.