ДепартаментИнформатика

д-р Слав Ангелов има висше образование по Приложна математика в Софийски университет „св. Климент Охридски“. През 2014 г. завършва с пълно отличие магистратура „Оптимизация“ във ФМИ, Софийски университет „св. Климент Охридски“. Междувременно води 2 години упражнения по Линейна алгебра във ФМИ. В периода октомври 2014 – юли 2018 е докторант към НБУ, департамент Информатика. През този период участва в множество проекти на „Лаборатория за управление на рисковете“, по-късно „Център за управление на рисковете“. Проектите засягат въпроси като: АЕЦ „Белене“, газов хъб „Балкан“, електропотреблението на България до 2030 година и други. Дисертационния си труд на тема „Компютърно симулиране и оценка на фирмени рискове“ защитава през април 2019 година, направление 4.6 Компютърни науки и информатика.

Щатен преподавател в департамент „Информатика“ на Нов български университет от 25.09.2017 година. Води лекции по: Приложна математика за икономисти, Количествени методи в мениджмънта, Вероятности и статистика, Алгоритми, Извличане на знания от данни, Статистически методи в икономиката, Приложна статистика, други. От октомври 2018 участва и в съвместната програма между Нов български университет и Шефийлдкия университет - курс Количествени методи за бизнеса.

Автор е на публикации в областта на статистиката, машинното обучение и биоинформатиката. Участва в множество национални и международни конференции по теми, свързани с машинно обучение, статистика, извличане на знание. Научни интереси: алгоритми, регресионен анализ, машинно обучение, извличане на знания, други.

• Angelov, S. and Stoimenova, E. (2017). Prediction error in multiple regression model. Computer Science and Education in Computer Science, 13, ISSN 1313-8624 ,pp. 329-347.
• Angelov, S. and Stoimenova, E. (2016). Modified regression technique to reduce effects of multicollinearity. Computer Science and Education in Computer Science, 12(1), ISSN 1313-8624,pp. 353-367.
• Angelov, С. and Stoimenova, E. (2019). „Cross-validated sequentially constructed multiple regression“. Advanced Computing in Industrial Mathematics, Springer, 12(1). eBook ISBN 978-3-319-97277-0. Series ISSN 1860-949X. doi: 10.1007/978-3-319-97277-0.
• Ангелов, С. (2018). Класически и съвременни методи за моделиране на електропотреблението. Език и Публичност (докторантски брой), 2:87-101;
• Traykov, M., Angelov, S., and Yanev, N. (2016). A New Heuristic Algorithm for Protein Folding in the HP Model. Journal of Computational Biology. July 2016, 23(8): 662-668. doi:10.1089/cmb.2016.0015
• Page, G., Angelov, S, Ivanov, P. and Zlatev, V. (2018).Striking the Balance: Teaching Data Mining with the Right Mixture of Depth and Breadth. Computer Science and Education in Computer Science, ISSN 2603-4794, pp. 163-172.
• Angelov, S. and Stoimenova, E.(2020). Cross-Validated Sequentially Constructed Multiple Regression with Centered Predictors. Advanced Computing in Industrial Mathematics, Springer. Series ISSN 1860-949X.