Рецензия на выпускную квалификационную работу бакалавра на тему «Применение метода частичного обучения Co-Training в задаче классификации клиентской базы»   Попков Александр Александрович  ООП ВО «Экономика»  по направлению 38.03.01 «Экономика»                                      Профиль: «Математические и статистические методы в экономике»  1.	Четкость постановки целей и задач исследования Цель работы А.Попкова является актуальной практической задачей для многих организаций: как строить качественные модели классификации и прогнозирования в условиях неполноты или недостаточного уровня доверия к данным. Работа детально рассматривает метод Co-Training и возможности его применения на примере отдельной прикладной задачи. Состав задач исследования полностью соответствует поставленной цели. 2.	Обоснованность структуры и логики исследования Работа имеет хороший баланс теоретической и практической части, при этом А.Попков привел достаточно глубокий обзор методов статистического обучения с применением непростого математического аппарата.  Структура исследования представляет собой образец хорошего стиля для прикладной науки: от обоснования актуальности темы к обзору теории и существующих методов, далее контекст прикладной задачи и определение практического подхода, переход к конкретной реализации решения и выводы по результатам.  3.	Наличие вклада автора в результаты исследования  А.Попков предложил и самостоятельно провел оригинальное и достаточно полное исследование, имеющее ценность для большого спектра прикладных задач.  4.	Новизна и практическая значимость исследования Работа обладает значительной практической полезностью, предложенные автором методы могут быть применены в важном для цифровой экономики классе задач.  5.	Корректность использования методов исследования и анализа экономической информации В части методов исследования и анализа работа относится к области прикладной математики, при этом компетентность автора по тексту работы сомнений не вызывает. Прикладная часть исследования опирается на проверенные алгоритмы статистического анализа и машинного обучения. В основе исследования использована существующая научно-исследовательская база по теме.  6.	Актуальность используемых информационных источников В работе использованы многочисленные и актуальные источники в области прикладной статистики и машинного обучения. 7.	Достоинства работы Работа представляет собой оригинальное исследование по теме, актуальной для работающих с большими массивами данных организаций. Структура работы, объем использованных информационных источников, уровень задействованного математического аппарата и потенциал применения результатов для более широкого класса задач позволяют рекомендовать работу А.Попкова для научно-практических конференций. Автор имеет отличную склонность к научно-исследовательской работе, системно, ясно и компактно излагает материал и выводы работы.  8.	Замечания  и недостатки работы   Не выявлены. Работа сформирована исходя из целей в полном объеме, не содержит не относящихся к задачам разделов.  9.	Вопросы для защиты ………………………………………………………………………………………………. ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………………………………………….  10.	Допуск к защите и оценка работы Допущена. Оценка – А (отлично!) ………………………………………………………………………………………………. А – отлично, В – оч.хорошо, С-хорошо, D- удовлетворительно, Е –посредственно, F           - неудовлетворительно    Рецензент:  Черницын Иван Геннадьевич, Начальник отдела систем анализа и прогнозирования Департамента Экономики и Финансов Дирекции региональных продаж  ПАО «Газпром нефть»