Сироткин Александр Владимирович

Доцент:НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге / Департамент прикладной математики и бизнес-информатики
Руководитель:НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге / 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: 15 лет.

Образование, учёные степени

2012
Кандидат 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»

Полный список ВКР

Учебные курсы (2018/2019 уч. год)

Алгоритмы и структуры данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе", "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 1-й курс, 2 модуль)Рус
Анализ социальных и экономических сетей (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Базы данных и аналитические системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; программа "Прикладная экономика и математические методы", "Прикладная экономика и математические методы"; 1-й курс, 4 модуль)Рус
Базы данных и аналитические системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе", "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 1-й курс, 4 модуль)Рус
Базы данных и аналитические системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; программа "Прикладная экономика и математические методы"; 1-й курс, 2 модуль)Рус
Bayesian Methods for Machine Learning (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе", "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 1-й курс, 3 модуль)Анг
Введение в программирование для анализа данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе", "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 1-й курс, 1 модуль)Рус
Введение в программирование для анализа данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Информационные системы и взаимодействие человек-компьютер"; 1-й курс, 1 модуль)Рус
Интеллектуальный анализ данных и основы машинного обучения (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 3-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Information Retrieval and Natural Language Processing (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 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; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Приложения и практика анализа данных (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 3-й курс, 3, 4 модуль)Рус
Современные методы анализа данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе", "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 1-й курс, 1 модуль)Рус
Современные методы анализа данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Информационные системы и взаимодействие человек-компьютер"; 1-й курс, 1 модуль)Рус
Economic Mechanism Design (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 2-й курс, 2 модуль)Анг
Архив учебных курсов

Учебные курсы (2017/2018 уч. год)

Анализ социальных и экономических сетей (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Интеллектуальный анализ данных и основы машинного обучения (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 3-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Математические основы анализа данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 1-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; программа "Экономика"; 4-й курс, 2 модуль)Рус
Научно-исследовательский семинар "Машинное обучение и приложения" (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Онлайн-дисциплина из рекомендованного списка (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 1-й курс, 4 модуль)Рус
Онлайн дисциплина по выбору из рекомендованного списка (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; программа "Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе"; 2-й курс, 4 модуль)Рус
Приложения и практика анализа данных (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 3-й курс, 3, 4 модуль)Рус

Учебные курсы (2016/2017 уч. год)

Алгоритмы и структуры данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 1-й курс, 1 модуль)Рус
Анализ данных и технологии работы с данными (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1, 2 модуль)Рус
Интеллектуальный анализ данных и основы машинного обучения (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1, 2 модуль)Анг
Корпоративный анализ данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 1-й курс, 2 модуль)Рус
Математические основы анализа данных (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 1-й курс, 1 модуль)Рус
Научно-исследовательский семинар "Вероятностные методы моделирования" (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 1-й курс, 1-4 модуль)Рус
Онлайн дисциплина по выбору из рекомендованного списка (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 1-й курс, 4 модуль)Рус
Приложения и практика анализа данных (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)

Алгебра и анализ (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Теория вероятностей и математическая статистика (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 2-й курс, 1 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 (2014/2015 уч. год)

Алгебра и анализ (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Теория вероятностей и математическая статистика (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 1-й курс, 3, 4 модуль)Рус

Публикации¹⁹

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.

Расписание занятий на сегодня

Полное расписание

янв

2019

На слуху. Дуров начал новую рекламную кампанию TON с даты и места презентации

Деловой Петербург

мар

2018

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.

мар

2017

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.

янв

2017

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.

мар

2016

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.

ноя

2015

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.