Stat word yandex: Подбор слов

Содержание

Как проверить частотность запроса в Яндексе: 5 примеров

Автор Вадим Никитенко На чтение 8 мин. Опубликовано

Как правильно проверить частотность поисковых запросов в Яндексе и очистить их от «мусора»? Какими операторами пользоваться для максимальной детализации ключевых слов? Как проверить базовую и точную частотность? Обо всем подробнее в данной статье.

Частотность — это количество показов поисковых запросов, набранных пользователями за определенный промежуток времени. В сервисе Яндекс WordStat данная статистика отображается за месяц. Большинство вебмастеров и владельцев сайтов знакомы с данным сервисом, однако, даже многие опытные специалисты до конца не понимают всю прикладную мощь данного инструмента.

Содержание

  1. Проверка частотности запросов в Яндексе для «чайников»
  2. 6 операторов для уточнения запросов
  3. Определяем точную частотность запроса: уровень Pro
  4. Проверка частотности: 80 lvl
  5. Пример #1
  6. Пример #2
  7. Пример #3
  8. Пример #4
  9. Пример #5

Проверка частотности запросов в Яндексе для «чайников»

Для того, чтобы проверить базовую частотность, необходимо в поисковую строку WordStat вбить искомое ключевое слово. По-умолчанию статистика отображается по всем регионам и устройствам, однако, вы можете ее детализировать по десктопам, мобильным устройствам, только телефонам и только планшетам. Кроме того, сервис автоматически показывает похожие ключевые слова, предоставляет возможность посмотреть историю конкретных поисковых запросов за 2 года, а также детализировать запросы по регионам и городам. В данной статье мы рассмотрим только статистику по ключевым словам, всем устройствам и регионам WordStat.

Рассмотрим отображение базовой частотности WordStat по запросу «купить замОк».

Так, цифра 244 253 рядом c фразой «купить замок» обозначает число показов в месяц по всем запросам с ключевым словом «купить замок»: «купить замок зажигания», «купить замок на дверь», «где купить замок», «купить дверной замок» и т.п. Верхнее число показов — это сумма всех нижестоящих показов по всем отображенным словам.

Но как в таком случае проверить количество показов строго по запросу «купить замок» (дверной), убрав весь нетематических мусор: «детские зАмки», «замки зажигания», «замок автомобиля» и т. п. Для этого существуют операторы WordStat.

6 операторов для уточнения запросов

Операторы WordStat — это символы, которые помогут вам точнее сформулировать ключевую фразу для получения статистики. Их на данный момент существует 6.

ОператорЧто делаетПример ключевой фразыОтображение статистики
!
Жестко фиксирует слово (время, род, число, падеж)купить замок в !москве[su_list icon=»icon: plus» icon_color=»#005a8c»]
  • купить замок в москве
  • купить замок для двери в москве

[su_list icon=»icon: minus» icon_color=»#005a8c»]

  • купить замок москва
" "
Кавычки фиксируют количество слов в запросе«купить замок»[su_list icon=»icon: plus» icon_color=»#005a8c»]
  • купить замок
  • замок купить

[su_list icon=»icon: minus» icon_color=»#005a8c»]

  • купить замок в москве
+
Плюс фиксирует все частицы, предлоги и служебные слова в запросе. По-умолчанию они игнорируютсякупить замок +на дверь[su_list icon=»icon: plus» icon_color=»#005a8c»]
  • купить замок на дверь
  • купить замок на входную дверь

[su_list icon=»icon: minus» icon_color=»#005a8c»]

  • купить замок для двери
-
Минус удаляет все лишние слова из запросакупить замок -автомобиля[su_list icon=»icon: plus» icon_color=»#005a8c»]
  • купить замок на дверь
  • купить замок зажигания

[su_list icon=»icon: minus» icon_color=»#005a8c»]

  • купить замок для автомобиля
[ ]
Квадратные скобки фиксируют порядок слов в запросе
купить [замок дверной][su_list icon=»icon: plus» icon_color=»#005a8c»]
  • где купить замки дверные
  • замки дверные купить москва

[su_list icon=»icon: minus» icon_color=»#005a8c»]

  • купить дверной замок
() и |
Пайп (вертикальная черта) и круглые скобки помогают при группировке сложных запросовкупить замок (недорого|дверной)[su_list icon=»icon: plus» icon_color=»#005a8c»]
  • купить дверной замок
  • замки купить недорого

[su_list icon=»icon: minus» icon_color=»#005a8c»]

  • купить дверной замок недорого

Вся прелесть операторов заключается в том, что их можно использовать друг с другом. Совместное использование операторов для детализации запросов дает хорошему вебмастеру мощный seo-инструмент, который поможет не только собрать качественное семантическое ядро, но и вычленить из всей массы запросов именно нужную объективную статистику без семантического мусора.

Определяем точную частотность запроса: уровень Pro

Давайте попробуем комбинировать операторы, и посмотрим, что из этого получится. Для примера возьмем новый запрос «купить машину». Базовая частотность 1 533 200 показа в месяц по всем регионам и устройствам.

Это очень широкий запрос, который включает в себя множество других подзапросов из разных ниш, например, «купить стиральную машину», «купить машину ауди», «купить посудомоечную машину». Как мы можем детализировать данные запросы? Допустим, нас интересуют стиральные машины.

Если мы хотим посмотреть точное количество запросов по ключевой фразе «купить стиральную машину», начинаем использовать операторы: кавычки и восклицательный знак. Получается 9257 показов в месяц. Заметьте, что количество показов в таблице осталось базовым.

Чтобы посмотреть этот же запрос, но при этом жестко фиксировать последовательность слов в нем, исключив, например, запросы «стиральную машину купить», «машину стиральную купить», добавляем оператор [ ]. Точное количество показов именно по этой фразе с сохранением формы и последовательности слов — 8903.

Заметьте, если мы изменим последовательность слов в нашем регулярном выражении, то мы получим совершенно другой результат показов — всего 308. Это вполне логично и интуитивно понятно, что количество людей, которые ищут стиральную машину с большей вероятностью будут строить свой запрос именно со слова «купить».

Но если мы изменим словоформу данного запроса, то, опять же, получим совершенно новый результат.

Вот так, например, можно зафиксировать предлог в запросе и добавить геозависимое слово. Учтите, что на скриншоте идет сбор статистики по всем регионам WordStats, а не только по Москве.

Идем дальше. Предположим, что вы продаете только стиральные машины без сопутствующих товаров. Запрос «купить стиральную машину» включает в себя множество подзапросов, среди которых «купить раковину для стиральной машины», «купить тэн для стиральной машины», «купить шланг для стиральной машины». Чтобы собрать нужную семантику, у вас уйдет уйма времени на проверку каждого запроса с помощью операторов » » и !. В данном случае нам поможет оператор «минус».

Таким образом, вы очищаете «мусорные» запросы в статистике, фильтруя только релевантные ключевые слова для вашего бизнеса.

Проверка частотности: 80 lvl

Переходим к более сложным тонкостям сбора статистики по запросам из Яндекса.

Пример #1

Начнем с оператора » » и сформулируем одно правило его использования: если во фразе, заключенной в кавычки, присутствуют одинаковые предлоги или слова, то одно из них заменяется на существующее слово во вложенном запросе. Для примера рассмотрим запрос «автомобиль в кредит москва».

Если добавить в данное ключевое слово еще один предлог «в» перед словом «москва», то получим следующие данные.

Таким образом повторяющиеся предлоги «в» были объединены, и к запросам добавилось еще одно слово. Для разных запросов это слова «купить», «бу», «новый», «залог», подержанные». «оформить».

Этот прием — невероятный инструмент для информационный сайтов, основной целью которых является рост трафика. Он позволяет выбрать из тематики весь диапазон запросов, которые включают в себя заданное количество слов, например, все запросы по тематике из 5 слов. Как правило, очень расширенные запросы из 5-7 слов бывают менее конкурентными, соответственно привлечь трафик и занять высокие позиции по ним легче. А если эти запросы не уступают в показах высокочастотным запросам? Выборка наиболее высокочастотных и наименее конкурентных запросов позволит вам быстро добиться результата. Давайте рассмотрим пример.

В данном запросе мы просим WordStat показать диапазон запросов, который включает в себя 7 слов, обязательно содержащих слова «инструкция по применения». 5 слов «инструкция» объединяются, остается одно, 4 слова заменяются на новые вложенные запросы. Смотрим один из сотен вложенных запросов, частотность запроса из 7 слов — 8090 показов в месяц. Для сравнению запрос «купить автомобиль в москве»  имеет 647 показов в месяц. Разрыв шаблона еще не произошел? Тогда идем дальше.

Пример #2

Сейчас пойдет в бой более сложный оператор () и |, с его помощью мы соберем пул запросов, из которого в дальнейшем  сможем сделать теговые страницы. Возьмем для примера запрос «купить автомобиль bmw». Данную марку авто, ее серии могут искать по самым разным запросам: «купить машину бмв», «купить bmw икс 6», «купить автомобиль бмв 5» и т.п. Для того чтобы получить пул запросов без повторений, используем регулярное выражение:

купить (автомобиль|машина) (бмв|bmw) -пробегом -фото -не -заводится -скачать -бу -какая

Добавим в него сразу ряд нерелевантных минус-слов, которые не подходят для нашего бизнеса. Получаем следующие данные, которые впоследствие проще структурировать.

Данная выборка поможет вам проще собрать данные для теговых страниц и кластеризации данных.

Обратите внимание, нельзя в одном выражении использовать операторы » » и ( ) |. Логика работы одного оператора нарушает логику работы другого.

Пример #3

Данный пример подойдет для быстрой структуризации информационных сайтов или сбора тегов для интернет-магазинов. Для примера возьмем информационный сайт о рыболовстве и попробуем быстро получить основные направления и места рыбалки с помощью группировки запросов по предлогам. Сделаем это простым регулярным выражением:

рыбалка (+с|+на) -игра -бесплатная -скачать -русские -охота

Минус-слова, конечно же, нужно добавить, но в данном случае это просто пример. Получаем вот такой результат:

Пример #4

Совместное использование операторов поможет вам разграничить похожие по написанию, но разные по смыслу запросы. Например, запрос «купить тур в москвУ» подразумевает экскурсионную поезду в Москву.

Запрос «купить тур в москвЕ» подразумевает учет геопозиции пользователя для покупки тура из Москвы.

Пример #5

Еще один пример регулярного выражения, которое поможет вам собрать запросы для теговых страниц или фильтров каталога в нише купальников.

Даже если данные примеры не относятся к вашей нише, надеемся они помогут вам улучшить свои навыки работы с  WordStat. Если у вас возникли вопросы, вы нашли ошибки, либо хотите дополнить статью, пожалуйста, пишите в комментарии, мы с радостью ответим вам!

Альтернатива WordStat Яндекс? Что использовать? — Хабр Q&A

Использую KEY Collector и мне хватает с головой. инструменты для парсинга в КК таковы:

  • Пакетный сбор Yandex Wordstat
  • Пакетный сбор Google.Adwords
  • Пакетный сбор Rambler.Adstat
  • Пакетный сбор поисковых подсказок
  • Пакетный сбор похожих поисковых запросов
  • Сбор Mail. ru

Для моих проектов этих данных с головой хватает. Можно еще выгрузить с продвигатора ключи конкурентов.

Ответ написан

более трёх лет назад

Попробуйте еще нашу программу Букварикс (можно скачать с нашего сайта www.bukvarix.com/download.html). Это база с управляющей оболочкой, ее можно рассматривать как бесплатную альтернативу базе Максима Пастухова и MOAB.

В базе Букварикса — 1 млрд. 323 млн. ключевых фраз, для всех фраз запрошены частотности, база в последний раз обновлялась на прошлой неделе, 11 января 2016 года.

С помощью Букварикса можно очень быстро подобрать ключевые фразы, отфильтровать нецелевые значения слов, а потом потом уточнить выборку (дозапросить нужные для анализа показатели, сгруппировать и т.д.) с помощью Key Collector.

Ответ написан

более трёх лет назад

1. Базы Пастухова — цена в директе, быстро, онлайн-версия, иностранные ключевые слова, нет региональной частотности
2. MOAB база ключевых слов — дорого, нет цены в директе, ключевые слова из метрики
3. KEY Collector — тормоз, да и муторный в настройке, еще нужно прокси ежемесячно покупать, но без него никак
4. Букварикс — постоянно использую, больше фраз чем в Базе Пастухова и они более осмысленные, региональная частотность.

Можно спарсить конкурентов — цены, товары, все урлы — будет понятно по каким ключам они продвигаются

Ответ написан

Комментировать

Правильно выше сказали, обязательно посмотрите, по каким запросам были переходы ранее. У вас же привязаны Метрика и Аналитикс (+ их же инструменты вебмастера).

По поиску запросов добавлю еще seranking. В нем есть сбор запросов по яндекс.вордстат и по внутренней базе seranking.ru/features.keyword-suggestion.html. Вот как раз внутренняя база и поможет найти НЧ, которых вордстат не покажет.
Говорю о нем в первую очередь потому, что вы еще хотите отслеживать позиции, там как раз можно будет это сделать. И будет удобно запросы добавлять сразу в проект для последующего мониторинга позиций.
Ну и там же сможете сделать анализ сайта и еще куча всего, много полезных инструментов.

Единственный минус — все платное)) хотя относительно недорого.

Ответ написан

более трёх лет назад

Комментировать

Друзья помогите купить Key Collector со скидкой за 1300 или дешевле)

Ответ написан

Качество базы определить не удалось, т.к. завязался на работы «под ключ», т.е. с подбором семантики и настройкой контекстной рекламы по тарифу СУ-30.
И очень зря!
После оплаты аванс 50% — 30 000 руб оказался на* ни кому не нужен. На вопрос через полтора месяца «что сделано и что дальше?», выставили счет на оставшиеся 50% и залили компанию в Я.Директ даже на половину не отвечающую согласованной. За несколько месяцев после оплаты позвонили только один раз. Все отношение к клиенту сводится к избеганию отношений с ним — типа, сами заплатили, сами разбирайтесь.

На вопрос-претензию предводителю Исерсону «что происходит с моим проектом, что мне с этим делать и почему так дела делаются?», тот заладил как попка-дурак «пишите претензию, пишите претензию». На лицо явный факт забалтывания и слива.
В итоге считаю MOAB лохотроном.

Ответ написан

Комментировать

yandex.webmaster — Translation into Russian — examples English

Premium History Favourites

Advertising

Download for Windows It’s free

Download our free app

Advertising

Advertising

No ads with Premium

English

Arabic German English Spanish French Hebrew Italian Japanese Dutch Polish Portuguese Romanian Russian Swedish Turkish Ukrainian Chinese

Russian

Synonyms Arabic German English Spanish French Hebrew Italian Japanese Dutch Polish Portuguese Romanian Russian Swedish Turkish Ukrainian Chinese Ukrainian

These examples may contain rude words based on your search.

These examples may contain colloquial words based on your search.

Яндекс.Вебмастера

Яндекс.Вебмастере

Яндекс.Веб-мастер

Яндекс.Вебмастер

Yandex.Webmaster

As mentioned, you can set your region in your Yandex.Webmaster account.

Как уже упоминалось, вы можете установить свой регион в своей учетной записи

Яндекс.Вебмастера.

Data might be missing from the report if the Yandex.Webmaster database contains insufficient data to make the calculations.

Данные в отчете могут отсутствовать, если в базе Яндекс.Вебмастера недостаточно информации для расчетов.

To avoid these unpleasant situations, I strongly recommend submitting all content via Unique Texts tool in Yandex. Webmaster before publishing it on the web.

Чтобы избежать этих неприятных ситуаций, настоятельно рекомендуется отправить весь контент с помощью инструмента «Уникальные тексты» в Яндекс.Вебмастере, прежде чем публиковать его в Интернете.

If the site management rights are confirmed by several users in Yandex.Webmaster, agree who and when sends the site for re-checking.

Если в Яндекс.Вебмастере права на сайт подтверждены у нескольких пользователей, договоритесь, кто и когда отправит сайт на перепроверку.

Usually, the Sitemap file is processed by the robot within two weeks after adding it to Yandex.Webmaster.

Как правило, файл Sitemap обрабатывается роботом в течение двух недель после добавления его в Яндекс. Веб-мастер.

To get content indexed more efficiently within Yandex, it’s important to submit sitemaps via Yandex.Webmaster.

Для более эффективного индексирования контента в Яндексе важно отправлять файлы сайтов через Яндекс.Веб-мастер.

After that, you can use the I fixed it button on the Security and violations page in Yandex.Webmaster.

После этого вы можете воспользоваться кнопкой Я все исправил на странице Безопасность и нарушения Яндекс.Вебмастера.

Yandex.Webmaster collects and analyzes statistics on search queries that brought visitors to your site from search results.

Яндекс.Веб-мастер собирает и анализирует статистику по поисковым запросам, которые приводят посетителей на сайт из результатов поиска.

Everything about the status of your site in the mailing list from Yandex.Webmaster

Всё о состоянии вашего сайта в рассылке от Яндекс.Вебмастера

After the Minusinsk announcement, webmasters who had engaged in link spam tactics received notifications through Yandex.Webmaster, and the algorithm rollout saw three key impact dates

После объявления в Минусинске веб-мастера, которые занимались тактикой ссылочного спама, получали уведомления через Яндекс.Веб-мастер, и при развертывании алгоритма было три ключевых даты воздействия

A message in Yandex.Webmaster and a mark in the search results appear if dangerous or undesired program files are found on a site, or links to such programs that install additional software on the computer without the user’s explicit consent.

Сообщение в Яндекс.Вебмастере и пометка в результатах поиска появляются, если на сайте были обнаружены опасные или нежелательные файлы программ, или ссылки на подобные программы, которые устанавливают на компьютер дополнительное программное обеспечение без явного согласия пользователя.

You can specify up-to seven regions within Yandex.Webmaster, but in order to do so you must be listed in the Yandex.Catalogue.

Вы можете указать до семи регионов в Яндекс.Вебмастере, но для этого вы должны быть перечислены в Yandex.Catalogue,

Within Yandex.Webmaster, you’re able to specify the region that you’re targeting (if applicable), and from a user perspective, geotargeting searches are an important part of getting useful and relevant results.

В Яндекс. Вебмастере вы можете указать регион, на который вы нацеливаетесь (если применимо), и с точки зрения пользователя, поиск по геотаргетингу является важной частью получения полезных и релевантных результатов.

For example, if the site being promoted refers to the «Restaurant Business» heading, the optimizer can transfer the following data to extend the snippet using simple manipulations in Yandex.Webmaster

Например, если продвигаемый сайт относится к рубрике «Ресторанный бизнес», с помощью нехитрых манипуляций в Яндекс.Вебмастере оптимизатор может передать следующие данные для расширения сниппета

In October 2010, the topic «Optimizing the appearance of the site in the search results of Yandex» appeared on the Yandex blog, detailing the new features of Yandex.Webmaster that contribute to optimizing the visual presentation of the site in the results.

В октябре 2010 года в блоге Яндекса появилась тема «Оптимизация внешнего вида сайта в результатах поиска Яндекса», где подробно рассказано о новых возможностях Яндекс.Вебмастера, которые способствуют оптимизации визуального представления сайта в результатах выдачи.

Welcome to the Yandex.Webmaster API support service

Вас приветствует служба поддержки API Яндекс.Вебмастера

Using the latest version of Yandex.Webmaster, webmasters can check how Yandex sees their pages.

Используя последнюю версию Yandex.Webmaster, вебмастеры могут посмотреть, как Яндекс видит их страницы.

Webmaster’s have the ability to check the status of their mobile pages using the new diagnostic service in the Yandex. Webmaster toolkit.

Вебмастеры имеют возможность проверять статус их мобильных страниц с помощью нового сервиса Yandex.Webmaster.

Any user or site owner will be able to learn the quality index of his and other sites in Yandex.Webmaster.

Любой пользователь или владелец сайта сможет узнать индекс качества своего и других сайтов в Яндекс.Вебмастере на следующей неделе.

Restrictions depend on the sites registered in Yandex.Webmaster.

Ограничения зависят от сайтов, зарегистрированных в сервисе Яндекс.Веб-мастер.

Possibly inappropriate content

Examples are used only to help you translate the word or expression searched in various contexts. They are not selected or validated by us and can contain inappropriate terms or ideas. Please report examples to be edited or not to be displayed. Rude or colloquial translations are usually marked in red or orange.

Register to see more examples It’s simple and it’s free

Register Connect

No results found for this meaning.

More features with our free app

Voice and photo translation, offline features, synonyms, conjugation, learning games

Results: 33. Exact: 32. Elapsed time: 233 ms.

Documents Corporate solutions Conjugation Synonyms Grammar Check Help & about

Word index: 1-300, 301-600, 601-900

Expression index: 1-400, 401-800, 801-1200

Phrase index: 1-400, 401-800, 801-1200

Staff – Big Data and Information Retrieval School – HSE University

All departmentsJoint Department with YandexLaboratory of Theoretical Computer ScienceYandex LaboratoryCentre of Deep Learning and Bayesian Methods

Sokolov, Evgeny

Deputy Head, Associate Professor

Ananyeva, Marina

Visiting Lecturer

Scientific interests:

  • NLP
  • Recommender Systems
  • deep learning

Andrey, Mazhuga

Associate Professor

Scientific interests:

  • Equations over Groups
  • Strongly verbally closed groups
  • algebraically closed subgroups
  • verbally closed subgroups

Antonov, Ivan

Visiting Lecturer

Scientific interests:

  • Long noncoding RNAs
  • RNA-DNA triplexes
  • RNA-RNA interactions
  • epigenetics
  • programed ribosomal frameshifting

Artemova, Ekaterina

Associate Professor

Scientific interests:

  • data mining
  • natural language processing

Arzhantsev, Ivan

Professor

Scientific interests:

  • 27. 17.00 Алгебра
  • 27.17.33 Алгебраическая геометрия
  • 27.45.00 Комбинаторный анализ. Теория графов

Avdeev, Roman

Associate Professor

Scientific interests:

  • Lie groups and Lie algebras
  • Spherical varieties
  • algebraic transformation groups
  • representation theory

Ayzenberg, Anton

Visiting Lecturer

Scientific interests:

  • Moment-angle manifold
  • algebraic combinatorics
  • algebraic topology
  • convex geometry
  • toric varieties

Bauwens, Bruno F.

Assistant Professor

Scientific interests:

  • Computational Complexity
  • Kolmogorov complexity

Boldyrev, Alexey

Visiting Lecturer

Braslavski, Pavel

Associate Professor

Scientific interests:

  • information retrieval
  • natural language processing

Budarin, Denis

Visiting Lecturer

Burova, Margarita

Senior Lecturer

Chernyshev, Vsevolod L.

Associate Professor

Scientific interests:

  • abstract analytic number theory
  • asymptotics
  • dynamical systems
  • equations of mathematical physics
  • geometry
  • graph theory
  • quantum graphs

Dashkov, Evgeny V.

Associate Professor

Demidova, Daria

Visiting Lecturer

Derkach, Denis

Assistant Professor

Scientific interests:

  • physics of elementary particles

Dvinskikh, Darina

Associate Professor

Scientific interests:

  • Convex optimization
  • Optimal transportation
  • computational optimization
  • decentralized distributed optimization

Gavrilova, Svetlana

Visiting Lecturer

Scientific interests:

  • algebraic combinatorics
  • integrable probability
  • mathematical physics
  • symmetric functions

Gayfullin, Sergey

Associate Professor

Goldman, Artur

Visiting Lecturer

Gustokashin, Mikhail

Visiting Lecturer

Scientific interests:

  • 20. 01.45 Преподавание информатики

Hushchyn, Mikhail

Visiting Lecturer

Scientific interests:

  • Experimental High Energy Physics and Elementary Particles Physics
  • machine learning and data mining

Kaledin, Maxim

Senior Lecturer

Scientific interests:

  • Stochastic Optimal Control
  • numerical methods

Kaleeva, Galina

Lecturer

Scientific interests:

  • algebra
  • universal equivalence

Kalmynin, Alexander B.

Junior Research Fellow

Scientific interests:

  • analytic number theory
  • automorphic forms
  • functional analysis

Kantonistova, Elena

Associate Professor

Karpov, Maksim

Senior Lecturer

Scientific interests:

  • deep learning
  • machine learning

Kasianova, Ksenia

Visiting Lecturer

Kodryan, Maxim

Lecturer

Scientific interests:

  • Bayesian methods
  • deep learning
  • machine learning

Kolesnichenko, Elena

Associate Professor

Kosov, Egor

Associate Professor

Scientific interests:

  • Gaussian measures
  • logarithmic concave measures
  • measurable polynomials
  • measure theory

Kropotov, Dmitry

Senior Lecturer

Scientific interests:

  • Bayesian methods
  • applied data analysis
  • neural networks
  • optimization

Kurenkov, Vladimir

Senior Lecturer

Levin, Ilya

Lecturer

Limonchenko, Ivan

Associate Professor

Scientific interests:

  • Polytope theory
  • algebraic combinatorics
  • toric topology

Lopatkin, Viktor

Associate Professor

Scientific interests:

  • Algebraic geometry
  • homological algebra
  • knot theory

Lukianchenko, Peter

Senior Lecturer

Scientific interests:

  • Graph theory
  • functional programming
  • machine learning
  • partial differential equations

Lukianenko, Nikita

Assistant

Maevsky, Evgeny

Associate Professor

Medved, Nikita

Lecturer

Melnikov, Oleg

Visiting Lecturer

Scientific interests:

  • Python programming language
  • R Programming Language
  • financial modeling
  • machine learning
  • natural language processing
  • statistics
  • teaching

Milovanov, Alexey

Associate Professor

Perepechko, Alexander

Associate Professor

Scientific interests:

  • 27. 17.33 Алгебраическая геометрия
  • 27.17.35 Группы Ли

Poptsova, Maria

Associate Professor

Scientific interests:

  • 34.03.23 Математическая биология и теоретическое моделирование биологических процессов. Биоинформатика
  • Comparative genomics
  • application of machine learning methods to the analysis of biomedical data
  • bioinformatics
  • genomics
  • machine learning

Rakhuba, Maxim

Associate Professor

Scientific interests:

  • deep learning
  • matrix analysis
  • numerical mathematics
  • tensor methods

Rakitin, Denis

Lecturer

Ratnikov, Fedor

Associate Professor

Scientific interests:

  • Experimental High Energy Physics and Elementary Particles Physics

Samonenko, Ilya

Associate Professor

Scientific interests:

  • automata theory
  • formal languages
  • information and communication technology in education
  • vocational self-determination

Samsonov, Sergey

Lecturer

Scientific interests:

  • High-dimensional probability
  • MCMC

Serikov, Oleg

Visiting Lecturer

Shabanov, Dmitry A.

Professor

Scientific interests:

  • Discrete mathematics and combinatorics
  • Graph theory
  • Ramsey theory
  • The Probability Theory
  • theory of random processes

Shafarevich, Anton

Associate Professor

Scientific interests:

  • Affine Algebraic Geometry
  • Invariant theory

Sukhoroslov, Oleg V.

Associate Professor

Scientific interests:

  • cloud computing
  • big data
  • distributed computing
  • grid computing
  • high performance computing
  • parallel computing
  • service-oriented computing

Talambutsa, Alexey

Associate Professor

Scientific interests:

  • Combinatorial and geometrical group theory, word combinatorics and dynamics; low-dimensional topology and its relation to group theory; complexity of algorithmic problems in algebra and mathematical logic.

Tiapkin, Daniil

Lecturer

Trofimova, Anastasia

Visiting Lecturer

Scientific interests:

  • integrable systems

Troshin, Sergey

Lecturer

Scientific interests:

  • Implicit models
  • automatic source code analysis

Trushin, Dmitry

Associate Professor

Scientific interests:

  • algebraic geometry
  • commutative algebra

Tsvetkova, Alyona

Visiting Lecturer

Tsvigun, Akim

Lecturer

Scientific interests:

  • active learning
  • deep learning
  • machine learning
  • natural language processing

Upravitelev, Filipp

Senior Lecturer

Scientific interests:

  • visual word recognition
  • Bayesian statistics
  • simulation studies

Ustinov, Alexey

Professor, Senior Research Fellow

Scientific interests:

  • Geometry of numbers
  • analytic number theory
  • cryptography
  • elementary number theory
  • number theory

Vereshchagin, Nikolay

Professor

Scientific interests:

  • foundations of mathematics
  • information science
  • logic
  • theory of computation

Voznesenskaya, Tamara

Associate Professor

Scientific interests:

  • automated text analysis
  • automated text processing
  • data analysis
  • distributed and parallel simulation
  • simulation

Vyalyi, Michael

Professor

Scientific interests:

  • Computational Complexity
  • combinatorial optimization
  • combinatorics
  • formal language theory
  • quantum computation

Zaitseva, Yulia

Lecturer

Scientific interests:

  • 27. 17.00 Алгебра
  • 27.17.33 Алгебраическая геометрия

Zakharov, Pavel

Lecturer

Scientific interests:

  • extremal combinatorics
  • graph theory
  • probability theory
  • random graphs
  • random processes

Zapryagaev, Alexander

Senior Lecturer

Scientific interests:

  • 27.03.00 Основания математики и математическая логика
  • formal arithmetic
  • mathematical logic

Zelenov, Georgy

Associate Professor

Zhulikov, Georgi

Visiting Lecturer

Joint Department with Yandex

Babenko, Maxim A.

Department Head, Associate Professor

Khomutov, Evgeniy

Visiting Lecturer

Ryabinin, Max

Senior Lecturer

Scientific interests:

  • deep learning
  • natural language processing

Smirnov, Ivan

Visiting Lecturer

Scientific interests:

  • Computational Complexity
  • combinatorial optimization
  • data structures
  • theory of algorithms

Zimovnov, Andrey V.

Senior Lecturer

Scientific interests:

  • machine learning

Laboratory of Theoretical Computer Science

Vereshchagin, Nikolay

Laboratory Head

Scientific interests:

  • foundations of mathematics
  • information science
  • logic
  • theory of computation

Chernyshova, Dina

Manager

Gurvich, Vladimir

Leading Research Fellow

Podolskii, Vladimir V.

Leading Research Fellow

Scientific interests:

  • Computational Complexity
  • circuit complexity
  • communication complexity

Vyalyi, Michael

Leading Research Fellow

Scientific interests:

  • Computational Complexity
  • combinatorial optimization
  • combinatorics
  • formal language theory
  • quantum computation

Rakhuba, Maxim

Senior Research Fellow

Scientific interests:

  • deep learning
  • matrix analysis
  • numerical mathematics
  • tensor methods

Bauwens, Bruno F.

Research Fellow

Scientific interests:

  • Computational Complexity
  • Kolmogorov complexity

Milovanov, Alexey

Research Fellow

Rubtsov, Alexander A.

Research Fellow

Scientific interests:

  • Computational Complexity
  • Formal languages
  • Kolmogorov complexity
  • automata theory

Bychkov, Andrey

Research Assistant

Scientific interests:

  • Algorithms for NP-hard problems
  • Path finding
  • model order reduction
  • nonlinear differential equations

Zakharov, Pavel

Research Assistant

Scientific interests:

  • extremal combinatorics
  • graph theory
  • probability theory
  • random graphs
  • random processes

Shen, Alexander

Affiliated Researcher

Yandex Laboratory

Babenko, Artem

Laboratory Head

Tupikina, Ksenia

Manager

Osokin, Anton

Leading Research Fellow

Scientific interests:

  • computer vision
  • deep learning
  • discrete optimization
  • machine learning
  • structured prediction

Ryabinin, Max

Junior Research Fellow

Scientific interests:

  • deep learning
  • natural language processing

Diskin, Michael

Research Assistant

Scientific interests:

  • computer vision
  • deep learning
  • graph neural networks

Centre of Deep Learning and Bayesian Methods

Chirkova, Nadezhda

Research Fellow

Scientific interests:

  • Bayesian methods
  • deep learning
  • natural language processing
  • topic modeling
  • variational dropout

Kodryan, Maxim

Research Fellow

Scientific interests:

  • Bayesian methods
  • deep learning
  • machine learning

Kropotov, Dmitry

Research Fellow

Scientific interests:

  • Bayesian methods
  • applied data analysis
  • neural networks
  • optimization

Lobacheva, Ekaterina

Research Fellow

Struminsky, Kirill

Research Fellow

Molchanov, Dmitry

Research Assistant

Scientific interests:

  • Bayesian methods
  • deep learning

Troshin, Sergey

Research Assistant

Scientific interests:

  • Implicit models
  • automatic source code analysis

Volzhenina, Ekaterina

Research Assistant

Scientific interests:

  • Russian History
  • intellectual history

SEO для WildBerries

Подпишитесь на YouTube канал

для партнеров WildBerries

А также следите на за нашим YouTube каналом — лайкните видео, напишите комментарий и подпишитесь на канал, чтобы не пропустить свежих обзоров, советов, фишек, кейсов и тренингов по WildBerries