2004 – 2009 | Національний університет «Острозька академія». Спеціаліст економічної кібернетики. |
2007 - 2010 | Комп’ютерна академія «ШАГ», Рівненська філія. Напрямок «Розробка програмного забезпечення» |
2010 - 2012 | ДВНЗ «Київський національний економічний університет ім. В. Гетьмана», Магістр економічної кібернетики |
на даний момент | ДВНЗ «Київський національний економічний університет ім. В. Гетьмана», Аспірант кафедри економіко-математичного моделювання. Дисертація на тему «Використання методів машинного навчання у маркетинговій діяльності комерційних банків». |
2008 - 2014 | Фріланс, розробка веб-проектів. |
2010 - ... | Викладач кафедри економіко-математичного моделювання та інформаційних технологій Національного університету «Острозька академія» (м. Острог) |
2012 - 2019 | Завідувач відділу інформаційних технологій Наукової бібліотеки Національного університету «Острозька академія». Розробка та впровадження інформаційних систем у навчальний та науковий процес університету (м. Острог) |
2018 - ... | Співзасновник та CTO у IntelSoft Technologies. Розробка та впровадження систем з елементами машинного навчання у бізнес процеси підприємств, банків (м. Київ) |
Проект | Місце проведення | Дата |
Popcorn Accelerator (Radar Tech + UKRSIBBANK BNP Paribas Group). Розробка комплексу математичних моделей та імплементація у вигляді програмного продукту для прогнозування лояльності клієнтів під час проведення маркетингових кампаній банку. URL: https://nabu.ua/ru/finalisti-popcorp-accelerator-uklali-partnerstvo.html | м. Київ | 2018 |
MHP Accelerator 2.0 (Radar Tech + МХП). Розробка системи для прогнозування продажів по товарних позиціях. URL: https://radartech.com.ua/ua/mhp/#vinners | м. Київ | 2019 |
European Data Incubator (EDI). Розробка системи прогнозування відтоку клієнтів енергетичної компанії. URL: https://edincubator.eu/edi-call2-s037/ | м. Берлін, Німеччина | 2019 |
Creative Spark Big Idea Challenge 2020. Проектування та розробка системи автоматизованої побудови математичних моделей | м. Острог (онлайн) | 2020 |
Маріуполь 1991. Участь у навчальній програмі для стартапів на ранній стадії. Проект Retune.a | онлайн | 2020 |
Hack for Locals 2.0: Safer Communities Hackathon. Вартовий (CityGuard) - сервіс для розробки планів евакуації, проведення ефективних навчань та оперативного оповіщення населення.
URL: https://gurt.org.ua/news/informator/64398/ | онлайн | 2020-2021 |
Проект | Місце проведення | Дата |
Грант Президента України для підтримки наукових досліджень молодих учених на 2012 рік для проведення наукового дослідження “Інтелектуальна система раннього попередження банкрутств українських підприємств” (реєстраційний номер проекту ДФФД - Ф50/060). Учасник проекту. | м. Київ | 2012 - 2013 |
Грант Президента України для підтримки наукових досліджень молодих учених на 2014 рік для проведення наукового дослідження “Адаптивні технології інтелектуального аналізу кредитоспроможності українських підприємств” (реєстраційний номер проекту ДФФД - Ф62/085). Учасник проекту. | м. Київ | 2014 - 2015 |
Персональний грант у сфері освіти від House Of Europe «Підготовка, обробка та ефективне використання даних для наукових досліджень». | онлайн | 2021 |
Назва курсу | Спеціальності, аудиторія слухачів |
Програмування на C# | Комп'ютерні науки |
Об'єктно-орієнтовне програмування (на С#) | Комп'ютені науки, Економічна кібернетика |
Проектування та розробка інформаційних систем | Економічна кібернетика |
Вступ до прикладного програмування (в R) | Економічна кібернетика |
Аналіз даних (у R) | Економічна кібернетика |
Математичні моделі у роботі з великими даними | Економічна кібернетика |
Applied Mathematical Modeling in Banking | Керівники підрозділів та аналітичних відділів банків, Україна, Європа |
Програмування, data science & machine learning, волейбол, риболовля (не зимова :))
Публікація наукової статті у виданнях, включених до міжнародних наукометричних баз (крім Scopus, WoS)
Novoseletskyy, O., Kleban, Y., Zablotskyi, Y. (2020). MODELLING OF THE BANK’S CLIENTS’ BEHAVIOR IN CASE OF OVERDUE DEBT. European Journal of Economics and Management, 2020, Volume 6, Issue 6, 103-110. [Index Copernicus] Режим доступу: https://eujem.cz/wp-content/uploads/2020/eujem_2020_6_6/14.pdf DOI: 10.46340/eujem.2020.6.6.12
1. Клебан Ю., Ідентифікація дефолтних клієнтів банку методами машинного навчання на основі біннінгу показників / Ю. Клебан, Н. Горошко // Економічний аналіз. – 2021. Т. 31, №1. DOI: http://dx.doi.org/10.35774/econa2021.01.133
Публікація наукової статті у виданнях, включених до міжнародних наукометричних баз (крім Scopus, WoS)
Клебан Ю. В. Дослідження способів трансформації даних в контексті підвищення ефективності моделей кредитного скорингу / Ю. В. Клебан // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2019. – № 8. – С. 94–123.
Виступ з доповіддю на науковій конференції, яка проводиться за кордоном
Алгоритмізація процесу побудови моделей кредитного скорингу. Андрій Вікторович Матвійчук, Юрій Вікторович Клебан. X Міжнародна науково-практична Інтернет-конференція “Сучасні проблеми моделювання соціально-економічних систем”. 22-25 квітня 2018.
Видання наукової монографії
Міжнародна колективна монографія. За редакцією д.е.н. Клебановой Т.С. Алгоритмізація процесу побудови моделей кредитного скорингу. Андрій Вікторович Матвійчук, Юрій Вікторович Клебан
Публікація наукової статті у виданнях, включених до міжнародних наукометричних баз (крім Scopus, WoS)
Клебан Ю.В. Біннінг кількісних змінних з формуванням тренду для задач скорингу //Моделювання та інформаційні системи в економіці. — 2017. — Вип. 95.
Виступ з доповіддю на науковій конференції, яка проводиться за кордоном
Клебан Ю.В. Удосконалення моделей оцінки кредитоспросожності шляхом категоризації числових змінних // Міжнародна науково-практична конференція «Реформування соціально-економічної системи суспільства», 22-23 грудня 2017 року, м. Івано-Франківськ.
Виступ з доповіддю на наукових заходах (круглі столи, семінари, форуми та ін.)
Юрій Клебан, Врахування індексів цитування в оцінці якості наукової роботи університету / {Клебан Ю. В.]. - Науково-практична конференція "Дні науки 2017". - НаУОА
Публікація наукової статті у виданнях, включених до міжнародних наукометричних баз (крім Scopus, WoS)
Клебан Ю. В. Діагностика платоспроможності підприємств із застосуванням нечіткої моделі Такагі-Сугено / Ю. В. Клебан // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2015. – № 4. – С. 62–79.
Публікація наукової статті у виданнях, включених до міжнародних наукометричних баз (крім Scopus, WoS)
Клебан, Ю. В. Прогнозування дефолту підприємств із застосуванням алгоритму нечіткого логічного висновку Сугено [Текст] / Юрій Вікторович Клебан // Економічний аналіз : зб. наук. праць / Тернопільський національний економічний університет; редкол. : В. А. Дерій (голов. ред.) та ін. – Тернопіль : Видавничо-поліграфічний центр Тернопільського національного економічного університету “Економічна думка”, 2014. – Том 18. – № 2. – С. 153-160. – ISSN 1993-0259.
Публікація наукової статті у виданнях, включених до міжнародних наукометричних баз (крім Scopus, WoS)
Клебан Ю. В. Розробка моделі оцінки ефективності інвестицій із застосуванням нечіткої логіки // Моделювання та інформаційні системи в економіці. — 2011. — Вип. 84. — C. 149—161.
Teach Summer For Teachers, SoftServer (10 год.) - 31.07.2021 (0,08 Мб).
Як навчати і навчатися онлайн ефективно, SoftServe Inc. (10 год.) - 30.04.2021 (0,06 Мб).
Introduction to Python (Datacamp) - 18.12.2020 (0,2 Мб).
Критичне мислення для освітян (Prometheus) - 03.04.2020 (2,13 Мб).
Forecasting in R (Datacamp) - 11.01.2021 (0,2 Мб).
Object-Oriented Programming with S3 and R6 in R (Datacamp) - 06.01.2021 (0,2 Мб).
Introduction to Writing Functions in R (Datacamp) - 05.01.2021 (0,2 Мб).
Writing Efficient R Code (Datacamp) - 26.12.2020 (0,2 Мб).
Human Resources Analytics: Predicting Employee Churn in R (Datacamp) - 03.11.2021 (0,2 Мб).
Developing R Packages (Datacamp) - 26.12.2020 (0,2 Мб).
Intermediate Python (Datacamp) - 20.12.2020 (0,2 Мб).
CS50: Основи програмування (Prometheus) - 26.04.2017 (0,12 Мб).
Email: yuriy.kleban@oa.edu.ua
https://europa.eu/europass/eportfolio/screen/share/141b45c8-f6b9-402c-b091-59a7c69fc156?lang=en
https://www.facebook.com/ykleban
https://publons.com/researcher/4421547/yurii-kleban/
https://orcid.org/0000-0002-7070-5175
https://scholar.google.com/citations?user=mxS5WecAAAAJ