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»
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2014 году.
- Научно-педагогический стаж: 20 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 «Математика», квалификация «Математик»
Достижения и поощрения
- Благодарность НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург (декабрь 2017)
- Лучший преподаватель – 2017
Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2021-2022, 2019-2020, 2018-2019)
Надбавка за регулярные публикации в международных рецензируемых научных изданиях (2022-2027)
Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом журнале (2014-2016)
Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом научном издании (2016-2018)
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Исследование данных и визуализация (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1, 2 модуль)Рус
Machine Learning (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; направление "39.04.01. Социология", направление "39.04.01. Социология"; 2-й курс, 2 модуль)Анг
- Machine Learning (Маго-лего; 2 модуль)Анг
- Предиктивные модели и прикладная аналитика (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1, 2 модуль)Рус
- Приложения и практика анализа данных (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
- Рекомендательные системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Исследование данных и визуализация (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1, 2 модуль)Рус
- Machine Learning (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук и востоковедения; 2-й курс, 1 модуль)Анг
Practical Machine Learning Methods for Data Mining (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; направление "38.04.02. Менеджмент", направление "38.04.02. Менеджмент"; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Предиктивные модели и прикладная аналитика (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1, 2 модуль)Рус
- Приложения и практика анализа данных (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
- Рекомендательные системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Технологии анализа данных (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
- Интеллектуальный анализ данных и основы машинного обучения (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1, 2 модуль)Рус
- Исследование данных и визуализация (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 1, 2 модуль)Рус
- Приложения и практика анализа данных (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
- Рекомендательные системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Технологии анализа данных (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
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
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; 1-й курс, 1, 2 модуль)Рус
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 физико-математических и компьютерных наук; 1-й курс, 4 модуль)Рус
- Базы данных и аналитические системы (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 1-й курс, 4 модуль)Рус
- Интеллектуальный анализ данных и основы машинного обучения (Майнор; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 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
- 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
- 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)
- 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
Учебные курсы (2016/2017 уч. год)
Публикации21
- Статья Chuprikov P., Davydov A., Kogan K., Nikolenko S. I., Sirotkin A. Formalization and taxonomy of compute-aggregate problems for cloud computing applications // Computer Networks. 2021. Vol. 189. Article 107915. doi
- Статья Kogan K., Menikkumbura D., Petri G., Noh Y., Nikolenko S. I., Sirotkin A., 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 // Информатика и автоматизация (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 // Информатика и автоматизация (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 // Информатика и автоматизация (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 // Информатика и автоматизация (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.
Информация*
- Общий стаж: 20 лет
- Научно-педагогический стаж: 20 лет
- Преподавательский стаж: 20 лет
«Не бойтесь пробовать новое, потому что любой опыт полезен в жизни»
В этом учебном году Виктория Яшина заканчивает учебу на образовательной программе «Социология и социальная информатика» в Питерской Вышке. Виктория поделилась с редакцией портала планами на будущее, а также рассказала о занятиях в театральной студии и руководстве клубом «Художка».
«Если вы увидите рекламу Okko на пачке M&M's или в TikTok, то знайте — я вас проанализирую»
Дарья Кирягина окончила программу бакалавриата «Экономика», а затем изучала анализ данных в магистратуре Питерской Вышки. Сейчас Дарья работает младшим аналитиком в Okko. Редакция портала поговорила с выпускницей об учебе, занятиях в театральной студии и стажировках.
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.