Сироткин Александр Владимирович
- Доцент:НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге / Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук / Департамент математики
- Руководитель:НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге / Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук / Научно-учебная группа «Машинное обучение и социальный компьютинг»
- Академический руководитель образовательной программы:Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2014 году.
- Научно-педагогический стаж: 18 лет.
Образование, учёные степени
- 2011Кандидат физико-математических наук: Санкт-Петербургский государственный университет, специальность 05.13.18 «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» и 05.13.17 «Теоретические основы информатики»
- 2005
Специалитет: Санкт-Петербургский государственный университет, специальность «Математик»
Достижения и поощрения
- Благодарность НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург (декабрь 2017)
- Лучший преподаватель – 2017
Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2019-2020, 2018-2019)
Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом журнале (2014-2016)
Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом научном издании (2016-2018)
Выпускные квалификационные работы студентов
- Бакалавриат
Бабаева М. М. «Создание рекомендательной системы предложений для free-to-play игр». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2020
Сидоренко Д. А. «Рекомендательная модель оптимального подбора героев для профессиональных матчей Dota 2». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2020
Павлов А. Д. «Рекомендательная модель оптимального подбора героев для профессиональных матчей Dota 2». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2020
Рычко А. -. «Влияние социальных сетей и СМИ на ценообразование компаний на фондовом рынке». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2019
Круглякова В. М. «Исследование межстрановой добавленной стоимости навыка в зарплате на основе данных с веб-сайтов по интернет-рекрутменту». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2019
Игамбердиев И. В. «Использование методов обработки естественного языка для предсказания цены криптовалют». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2019
Слепцов И. А. «Применение алгоритмов глубокого обучения для предсказания цен на активы». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2019
Королева И. Е. «Изучение пространственной структуры Санкт-Петербурга на данных мобильного приложения социальной сети "Одноклассники"». Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения, 2018
Кузьмин П. Г. «Анализ эффективности алгоритмов оптимизации портфеля, основанный на акциях российских компаний». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2018
Порозова В. Ю. «Анализ колебаний цен на рынке фигурок японского производства». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2018
- Магистратура
Дроздов А. В. «Анализ факторов ранжирования голосового ассистента Сири». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Шелиховский А. А. «Поиск отклонений в результатах забегов». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Козлов С. Е. «А/Б-тестирование пользовательского опыта на стриминговых онлайн-платформах». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Шакирова К. А. «Проектирование веб-приложения для генерирования и публикации документов». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Фурсов Д. Т. «Применение рекомендательных моделей в задачах ритейла». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Санжапова Л. М. «Сегментирование пользователей сервиса видео-стриминга на основе поведенческих характеристик». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Шалыгина Г. К. «Проектирование онлайн-сервиса для подготовки к техническим IT-собеседованиям». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Сюй Х. -. «Методы оптимизации в обучении с подкреплением». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Кусакин Д. Н. «Модификация алгоритмов поиска допустимого пути для игры «Змейка»». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Гусев В. В. «Автоматизация анализа спутниковых изображений методами машинного обучения». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Шадрин И. В. «Создание игры для введения в методологию проектного управления Scaled Agile Framework». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Анисимова А. М. «Аспектный сентимент-анализ в области телекоммуникационных систем». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Гурьянов С. С. «Применение методов машинного обучения для определения банкротства компании». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2020
Козлова Д. Д. «Выделение интересов пользователей на основе анализа профиля в социальной сети». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2019
Черкес Н. В. «Проблема классификации открытого мира в задаче классификации изображений карт лояльности.». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2019
Полетаев В. Д. «Кредитный скоринг. Оценка вероятности дефолта компаний малого и среднего бизнеса на основе публичных данных.». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2019
Сыроватский И. И. «Разработка системы рекомендаций картин с помощью нейронных сетей.». Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук, 2019
Юдина А. С. «Оценка социальной силы в Интернете на примере данных сети «Одноклассники»: сравнение алгоритмов поиска сообществ и влияния демографических факторов». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2018
Оборкин Н. А. «Методы обработки естественного языка в анализе тональности отзывов». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2018
Муратов А. А. «Рейтинг системы для предсказания исходов матчей в киберспорте». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2018
Чулков И. А. «Ценовая оптимизация тарифов в автостраховании». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2018
Ломакина О. М. «Использование рекуррентных нейронных сетей для генерации текстов с заданными характеристиками». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2018
Шелопугин А. А. «Усовершенствование моделей Glicko-2 и TrueSkill в задаче прогнозирования исходов матчей NBA». Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, 2018
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
- Анализ данных и технологии работы с данными (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
- Интеллектуальный анализ данных и основы машинного обучения (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1, 2 модуль)Рус
- Научно-исследовательский семинар "Машинное обучение и приложения" (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Онлайн-сообщества и сложные социальные системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика", направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика"; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Приложения и практика анализа данных (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
- Проектный семинар (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2019/2020 уч. год)
- Анализ данных и технологии работы с данными (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
- Bayesian Methods for Machine Learning (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 3 модуль)Анг
- Интеллектуальный анализ данных и основы машинного обучения (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 1, 2 модуль)Рус
Искусственный интеллект и когнитивные системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика", направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика"; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Научно-исследовательский семинар "Машинное обучение и приложения" (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1-3 модуль)Рус
- Приложения и практика анализа данных (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 3, 4 модуль)Рус
- Проектный семинар (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Современные методы анализа данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика", направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика"; 1-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Probability Theory and Mathematical Statistics (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
Учебные курсы (2018/2019 уч. год)
- Алгоритмы и структуры данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 2 модуль)Рус
- Анализ социальных и экономических сетей (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Базы данных и аналитические системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; направление "38.04.01. Экономика", направление "38.04.01. Экономика"; 1-й курс, 4 модуль)Рус
- Базы данных и аналитические системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 4 модуль)Рус
- Bayesian Methods for Machine Learning (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 3 модуль)Анг
Введение в программирование для анализа данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика", направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика"; 1-й курс, 1 модуль)Рус
- Интеллектуальный анализ данных и основы машинного обучения (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 1, 2 модуль)Рус
- Information Retrieval and Natural Language Processing (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Научно-исследовательский семинар "Машинное обучение и приложения" (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Приложения и практика анализа данных (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 3, 4 модуль)Рус
Современные методы анализа данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика", направление "01.04.02. Прикладная математика и информатика"; 1-й курс, 1 модуль)Рус
- Probability Theory and Mathematical Statistics (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Теория вероятностей и математическая статистика (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1-й курс, 3, 4 модуль)Рус
- Economic Mechanism Design (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 2 модуль)Анг
Учебные курсы (2017/2018 уч. год)
- Алгоритмы и структуры данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 4 модуль)Рус
- Базы данных и аналитические системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 4 модуль)Рус
- Интеллектуальный анализ данных и основы машинного обучения (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1, 2 модуль)Рус
- Математические основы анализа данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Онлайн-дисциплина из рекомендованного списка (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 4 модуль)Рус
- Приложения и практика анализа данных (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 3, 4 модуль)Рус
- Probability Theory and Mathematical Statistics (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Теория вероятностей и математическая статистика (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1-й курс, 3, 4 модуль)Рус
Учебные курсы (2016/2017 уч. год)
- Анализ данных и технологии работы с данными (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1, 2 модуль)Рус
- Data Mining and Elements of Machine Learning (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1, 2 модуль)Анг
- Applications and Practice of Data Science (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 3, 4 модуль)Анг
- Программирование для анализа данных и воспроизводимые исследования (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 3, 4 модуль)Рус
- Теория вероятностей и математическая статистика (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1-й курс, 3, 4 модуль)Рус
Учебные курсы (2015/2016 уч. год)
Теория вероятностей и математическая статистика (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 2-й курс, 1 модуль)Рус
Публикации20
- Статья Sirotkin A., Nikolenko S. I., Kogan K., Menikkumbura D., Petri G., Noh Y., Eugster P. Towards Software-Defined Buffer Management // IEEE/ACM Transactions on Networking. 2020. Vol. 28. No. 5. P. 2337-2349. doi
- Статья Eugster P., Kesselman A., Kogan K., Nikolenko Sergey, Sirotkin A. Admission control in shared memory switches // Journal of Scheduling. 2018. Vol. 21. No. 5. P. 533-543. doi
- Глава книги Musabirov I., Bulygin D., Paul Okopny, Sirotkin A. Deconstructing Cosmetic Virtual Goods Experiences in Dota 2, in: CHI '17: Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. NY : ACM, 2017. P. 2054-2058. doi
- Статья Eugster P., Kogan K., Nikolenko S. I., Alevander V. Sirotkin. Heterogeneous packet processing in shared memory buffers // Journal of Parallel and Distributed Computing. 2017. Vol. 99. P. 1-13. doi
- Статья Kogan K., Lopez-Ortiz A., Nikolenko S. I., Alexander V. Sirotkin. The impact of processing order on performance: A taxonomy of semi-FIFO policies // Journal of Computer and System Sciences. 2017. Vol. 88. P. 220-235. doi
- Статья Kogan K., Lopez-Ortiz A., Nikolenko S. I., Alexander V. Sirotkin. Online Scheduling FIFO Policies with Admission and Push-Out // Theory of Computing Systems. 2016. Vol. 58. No. 2. P. 322-344. doi
- Глава книги Sirotkin A., Musabirov I., Okopny P., Bulygin D., Ivanov V. Topic modeling for answers detection in online game chats, in: Supplementary Proceedings of the 5th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2016), Yekaterinburg, Russia, April 7-9, 2016. / Ed. by D. I. Ignatov. Vol. 1710. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2016.
- Статья Мусабиров И. Л., Сироткин А. В. Специализация «Анализ данных». Виртуальное образовательное окружение с поддержкой средств образовательной аналитики // Компьютерные инструменты в образовании. 2016. № 4. С. 32-42.
- Статья Heimer R., Levina O. S., Osipenko V., Ruiz M. S., Sergeyev B., Sirotkin A., Vyshemirskaya I. Impact of incarceration experiences on reported HIV status and associated risk behaviours and disease comorbidities // European Journal of Public Health. 2015. Vol. 25. P. 1089-1094. doi
- Глава книги Nikolenko S. I., Kogan K., Eugster P., Sirotkin A. Shared Memory Buffer Management for Heterogeneous Packet Processing, in: Proceedings of the IEEE 34th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS 2014). NY : IEEE, 2014. P. 471-480.
- Статья Nurk S., Bankevich A., Antipov D., Gurevich A. A., Korobeynikov A., Lapidus A., Prjibelski A. D., Pyshkin A., Sirotkin Alexander, Sirotkin Y., Stepanauskas R., Clingenpeel S. R., Woyke T., McLean J. S., Lasken R., Tesler G., Alekseyev M. A., Pevzner P. A. Assembling Single-Cell Genomes and Mini-Metagenomes From Chimeric MDA Products // Journal of Computational Biology. 2013. Vol. 20. No. 10. P. 714-737.
- Статья Фильченков А. А., Фроленков К. В., Сироткин А. В., Тулупьев А. Л. Cистема алгоритмов синтеза подмножеств минимальных графов смежности // Труды СПИИРАН. 2013. № 27. С. 200-244.
- Глава книги Kogan K., Nikolenko S. I., Lopez-Ortiz A., Sirotkin A. Multi-Queued Network Processors for Packets with Heterogeneous Processing Requirements, in: Proceedings of the Fifth International Conference on Communication Systems and Networks (COMSNETS 2013). Bangalore : IEEE Computer Society, 2013. P. 1-10.
- Статья Pham S. K., Antipov D., Sirotkin Alexander, Tesler G., Pevzner P. A., Alekseyev M. A. Pathset Graphs: A Novel Approach for Comprehensive Utilization of Paired Reads in Genome Assembly // Journal of Computational Biology. 2013. Vol. 20. No. 4. P. 359-371.
- Статья Сироткин А. В. Комплекс программ логико-вероятностного вывода в базах фрагментов знаний: реализация фрагмента знаний // Труды СПИИРАН. 2013. № 25. С. 204-220.
- Глава книги Kogan K., Lopez-Ortiz A., Nikolenko S. I., Sirotkin A., Tugaryov D. FIFO Queueing Policies for Packets with Heterogeneous Processing, in: Design and Analysis of Algorithms: Proceedings of the 1st Mediterranean Conference on Algorithms. Berlin : Springer, 2012. P. 248-260.
- Статья Bankevich A., Nurk S., Antipov D., Gurevich A. A., Dvorkin M., Kulikov A. S., Lesin V. M., Nikolenko S. I., Pham S., Prjibelski A. D., Pyshkin A. V., Sirotkin A., Vyahhi N., Tesler G., Alekseyev M. A., Pevzner P. A. SPAdes: A New Genome Assembly Algorithm and Its Applications to Single-Cell Sequencing // Journal of Computational Biology. 2012. Vol. 19. No. 5. P. 455-477.
- Статья Сироткин А. В., Мусина В. Ф., Тулупьев А. Л. Алгебраические байесовские сети: нелинейная задача оптимизации в локальном апостериорном выводе при атомарном стохастическом свидетельстве // Труды СПИИРАН. 2012. № 20. С. 200-215.
- Статья Николенко С. И., Сердюк Д. В., Сироткин А. В. Байесовские рейтинг-системы с учётом дополнительной информации о результатах // Труды СПИИРАН. 2012. Т. 22. С. 189-204.
- Статья Тулупьев А. Л., Сироткин А. В. Матричные уравнения локального логико-вероятностного вывода оценок истинности элементов в алгебраических байесовских сетях // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 1. Математика. Механика. Астрономия. 2012. № 3. С. 63-72.
Ликбез по майнорам: креатив, данные и социум
Тем, кто еще не успел потратить заветную галочку, «Вольная редакция» предлагает присоединиться ко второй части путешествия в мир майноров и научных интересностей. На этот раз – креативные и социальные дела, а также немножко статистики.
Вышка принимает AI Hackaton
С 10 по 12 марта в здании НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург на Кантемировской ул., 3А прошел крупнейший в России хакатон по созданию проектов с использованием технологий искусственного интеллекта. Питерская Вышка выступила в качестве Генерального партнера мероприятия и в качестве участника. Две команды наших студентов приняли участие в интеллектуальном марафоне с призовым фондом в 600 000 руб.
Первый семинар НУГ "Машинное обучение и социальный компьютинг": траектории развития и исследования онлайн-игр
21 января состоялся первый семинар НУГ “Машинное обучение и социальный компьютинг”. Были обсуждены планы работы НУГ, а также представлены основные идеи, дизайн и некоторые результаты исследований по социальным алгоритмам в онлайн-играх и eSports.
ВШЭ вновь лидирует по числу студентов, удостоенных стипендий фонда Владимира Потанина
Экспертный совет благотворительного фонда Владимира Потанина подвел итоги стипендиального конкурса для студентов-магистрантов и грантового конкурса для преподавателей магистратуры. Победителями стали 42 студента и 3 преподавателя ВШЭ. По количеству победителей среди студентов Вышка возглавляет список вузов-участников конкурса второй год подряд.
Магистратура-2016: что нового предлагает Вышка
Более 120 программ и почти 2700 бюджетных мест будет доступно абитуриентам магистратуры в Вышке в 2016 году. Список магистерских программ существенно расширен, среди них будут как гуманитарные, так и связанные с передовыми исследованиями в области наук о жизни.
