Соколов Евгений Андреевич
- Заместитель руководителя департамента, Старший преподаватель:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Научный руководитель:Факультет компьютерных наук / Центр непрерывного образования
- Академический руководитель образовательной программы:Прикладная математика и информатика
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2016 году.
- Научно-педагогический стаж: 7 лет.
Образование
Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Прикладная математика и информатика»
Полномочия / обязанности
Соруководитель специализации «Машинное обучение и приложения».
В рамках работы на департаменте БДиИП:
- принимает участие в подборе научно-педагогических работников и учебно-вспомогательного персонала (менеджеров департамента);
- осуществляет в пределах компетенции руководство деятельностью научно-педагогических работников и учебно-вспомогательного персонала департамента по вопросам, установленных локальными нормативными актами НИУ ВШЭ;
- организация и контроль работы учебно-вспомогательного персонала по администрированию деятельности научно-педагогических работников департамента;
- координирует планирование учебной нагрузки в системе АСАВ и контроль за её выполнением;
- контролирует размещение, актуальность и соответствие формальным требованиям программ учебных дисциплин;
- в необходимых случаях замещает руководителя департамента.
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
Машинное обучение 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; направление "01.03.02. Прикладная математика и информатика", направление "01.03.02. Прикладная математика и информатика"; 3-й курс, 3, 4 модуль)Рус
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
- Введение в анализ данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
- Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики; направление "38.03.05. Бизнес-информатика", направление "09.03.04. Программная инженерия"; 3-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Машинное обучение 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; направление "01.03.02. Прикладная математика и информатика", направление "01.03.02. Прикладная математика и информатика"; 3-й курс, 3, 4 модуль)Рус
- Прикладные задачи анализа данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
- Современные методы машинного обучения (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 1, 2 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2019/2020 уч. год)
- Введение в анализ данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
- Введение в машинное обучение (Магистратура; где читается: Факультет физики; 2-й курс, 1-3 модуль)Рус
- Вводный научно-исследовательский семинар (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 3 модуль)Рус
- Машинное обучение 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Машинное обучение 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; направление "01.03.02. Прикладная математика и информатика", направление "01.03.02. Прикладная математика и информатика"; 3-й курс, 3, 4 модуль)Рус
- Прикладные задачи анализа данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
Учебные курсы (2018/2019 уч. год)
- Введение в анализ данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус
- Introductory Research Seminar (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 3 модуль)Анг
Машинное обучение 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; направление "01.03.02. Прикладная математика и информатика", направление "01.03.02. Прикладная математика и информатика"; 3-й курс, 3, 4 модуль)Рус
Выпускные квалификационные работы студентов
- Бакалавриат
Соколов Р. Е. «Исследование сложных сред в обучении с подкреплением». Факультет компьютерных наук, 2020
Куликов А. С. «Суммаризация нескольких документов». Факультет компьютерных наук, 2020
Носов С. И. «Анализ тональности реакции пользователей в задаче ранжирования вакансий». Факультет компьютерных наук, 2020
Немировский Й. -. «Определение поведенческой модели пользователя на основе его трат». Факультет компьютерных наук, 2020
Иовлева А. А. «Обнаружение манипуляций на рынке». Факультет компьютерных наук, 2020
Панаетов А. А. «Сегментация людей в сложных случаях». Факультет компьютерных наук, 2020
Кожевников Г. -. «Непрерывная сегментация облака точек». Факультет компьютерных наук, 2020
Нестеров Н. К. «Разработка интеллектуального чатбота для аналитического сервиса». Факультет компьютерных наук, 2020
Казаков Е. А. «Предсказание повышения торговой нагрузки на биржу». Факультет компьютерных наук, 2020
Кобелев М. О. «Применение графовых структур для улучшения качества классификации слов в слабоструктурированных документах при помощи нейронных сетей». Факультет компьютерных наук, 2020
Долженко Н. В. «Кроссязычные методы извлечения информации». Факультет компьютерных наук, 2020
Свербягин Н. С. «Кластеризация документов на основе текстового и графического содержимого для повышения качества автоматического создания структурных описаний в системе потокового ввода». Факультет компьютерных наук, 2020
Рубачёв И. В. «Сравнение self-supervised и semi-supervised алгоритмов на задаче классификации изображений». Факультет компьютерных наук, 2020
Гонтарь Д. Ю. «Автоматическая оценка грамматичности предложений». Факультет компьютерных наук, 2020
Куканов В. А. «Методы классификации рекламных объявлений». Факультет компьютерных наук, 2020
Гунченко Л. Э. «Суммаризация нескольких документов». Факультет компьютерных наук, 2020
Алаев Е. Н. «Автоматическая суммаризация текстов с помощью методов глубинного обучения». Высшая школа бизнеса, 2020
Соколов А. Д. «Разработка и применение физически корректной модели мышечной системы для трехмерного персонажа». Факультет компьютерных наук, 2019
Воробьев П. А. «Перенос мимических движений человека на трехмерную модель». Факультет компьютерных наук, 2019
Бирюков В. А. «Автоматическая система модерации рекламного контента». Факультет компьютерных наук, 2019
Рогачевская А. В. «Методы интерпретации моделей машинного обучения». Факультет математики, 2019
Синицин А. Г. «Оптимальный обход графа на основе глубинного обучения с подкреплением». Факультет математики, 2019
Багиян Н. К. «Нейросетевой перенос стиля для текстов». Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, 2019
Таболов Т. К. «Разработка системы рекомендации приложений пользователям». Факультет компьютерных наук, 2019
Бенькович Н. Д. «Автоматизированный анализ бизнес-процесса с применением подхода Process Mining». Факультет компьютерных наук, 2018
Карпичев Р. Л. «Реализация денойзера». Факультет компьютерных наук, 2018
Лучков Р. В. «Вопросно-ответная система в банковской сфере». Факультет компьютерных наук, 2018
Гаврилов И. Е. «Автоматизированный анализ бизнес-процесса с применением подхода Process Mining». Факультет компьютерных наук, 2018
Ковалев Е. И. «Глубинное обучение для анализа тональности коротких текстов». Факультет математики, 2018
Вальтер Д. Д. «Представления текстов в рекомендательных системах». Факультет компьютерных наук, 2018
- Магистратура
Вахрамеева Е. А. «Итерационный алгоритм управления трафиком для решения проблемы холодного старта статей в Яндекс.Дзен». Факультет компьютерных наук, 2020
Климкин А. М. «Глубокие каскадные нейронные сети для решения задачи восстановления изображений высокого разрешения». Факультет компьютерных наук, 2020
Семёнов Т. А. «Глубокое обучение для диалоговых систем». Факультет компьютерных наук, 2019
Массовые открытые онлайн-курсы НИУ ВШЭ
На платформе Coursera:
Полный перечень онлайн-курсов, представленных в университете
Публикации3
- Статья Bedenkov A., Shpinev V., Suvorov N., Sokolov E., Riabenko E. Consolidating Russia and Eurasia antibiotic resistance data for 1992–2014 using search engine // Frontiers in Microbiology. 2016. Vol. 7. No. 294. P. 1-6. doi
- Глава книги Romov P. A., Sokolov E. RecSys Challenge 2015: ensemble learning with categorical features, in: Proceedings of the 2015 International ACM Recommender Systems Challenge. NY : ACM, 2015. doi
- Глава книги Sokolov E., Bogolubsky L. Topic Models Regularization and Initialization for Regression Problems, in: Proceedings of the 2015 Workshop on Topic Models: Post-Processing and Applications. NY : ACM, 2015. doi P. 21-27. doi
Опыт работы
Яндекс.Дзен, руководитель группы качества рекомендаций, 2017-2019
Яндекс, Yandex Data Factory, руководитель группы анализа неструктурированных данных, 2015-2017
Яндекс, Yandex Data Factory, data scientist, 2014-2015
Ozon.ru, data scientist, 2013-2014
Forecsys, аналитик-исследователь, 2012-2013
Биоклиникум, младший исследователь, 2011-2012
Разработчиков машинного обучения будут готовить в магистратуре ВШЭ онлайн
До 12 января продолжается набор на новую магистерскую программу факультета компьютерных наук ВШЭ «Машинное обучение и высоконагруженные системы». Программа реализуется полностью онлайн на русском языке, вступительный экзамен и собеседование пройдут во второй половине января, занятия начнутся 1 марта.
«Почти все материалы для подготовки к собеседованию нашлись в курсах магистерской программы»
Обучение на магистерской программе факультета компьютерных наук ВШЭ Master of Data Science, реализуемой онлайн, помогло Алексею Бабенкову, студенту первого набора, не только получить новые знания, но и с их помощью найти новую работу. Как организована учеба в удаленном формате, в чем преимущества такого формата и какие курсы особенно полезны, он рассказал новостной службе портала.
Первокурсник факультета компьютерных наук стал золотым призером Международной олимпиады по информатике
Семён Савкин, выпускник школы № 57 и студент образовательной программы «Прикладная математика и информатика», выиграл золото в индивидуальном зачете среди школьников из 87 стран мира. В неофициальной командной гонке сборная России разделила второе место вместе с соперниками из США и Ирана.
Объявлены лучшие преподаватели НИУ ВШЭ 2020
В Высшей школе экономики прошли десятые выборы лучших преподавателей.
На ФКН поступило рекордное количество победителей и призеров Всероса
108 победителей и призеров Всероссийской олимпиады школьников в этом году стали первокурсниками образовательной программы «Прикладная математика и информатика» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Почему они выбрали Вышку и как реагирует факультет на феноменальный результат приемной кампании — в материале новостной службы портала.
Выпуск 2020. Часть II
В 2020 году Факультет компьютерных наук выпускает 233 бакалавра и 154 магистра в области анализа данных и машинного обучения, хранения и обработки больших данных, биоинформатики, программной инженерии и системного программирования. 18 красных дипломов получили выпускники бакалавриата и 36 – магистратуры. Более того, в этом году ФКН закончили 9 лауреатов стипендии им. Ильи Сегаловича и 3 лауреата научной премии им. Ильи Сегаловича в номинации “Молодые исследователи” и 4 первых лауреата стипендии ИСП РАН. Выпускники ФКН 2020 вспомнили о самых ярких моментах обучения на факультете, рассказали про сложности, с которыми сталкивались, и поделились своими планами на будущее.
ФКН делится опытом
В трудный период пандемии COVID-19 на Факультете компьютерных наук не только не останавливаются существующие, но и начинаются новые проекты. Так этой весной силами факультета в рамках Международного научно-методического центра (МНМЦ) НИУ ВШЭ открыты курсы повышения квалификации «Методика и практика преподавания программирования на Python» и «Основы машинного обучения для преподавателей вузов» для преподавателей вузов из регионов России.
Как факультет компьютерных наук перешёл в онлайн
C 17 марта все занятия в НИУ ВШЭ проходят онлайн. Рассказываем, как на факультете компьютерных наук удалось не только перевести лекции и семинары в дистанционный режим, но и отпраздновать День рождения факультета, пообщаться с абитуриентами и начать развивать новый Youtube-канал. В ближайший четверг пройдет онлайн-заседание Ученого совета.
День открытых дверей программы профессиональной переподготовки «Аналитик данных»
На прошлой неделе состоялся День открытых дверей программы «Аналитик данных». На нём прошла открытая лекция «Современная аналитика на основе больших данных» и презентация программы, которая стартовала 26 февраля.
Зимняя школа 2020
С 7 по 10 февраля в Учебном центре Вороново состоялась Зимняя школа по компьютерным наукам для поступающих в магистратуру. В этом году было подано 123 заявки от студентов из различных регионов России и стран ближнего зарубежья. Из них отобрали и пригласили в Москву 45 лучших студентов.
Курс «Специалист по Data Science» стал сертифицированной программой нацпроекта «Цифровая экономика»
Конкурс, который проводят АНО «Цифровая экономика» и Университет НТИ 2035, направлен на поддержку образовательных программ по специальностям, востребованным современным рынком труда. Программа Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ по анализу данных и машинному обучению победила в номинации «Подготовка профессионалов цифровой индустрии».
Осенний день открытых дверей
10 ноября на факультете компьютерных наук состоялся День открытых дверей программ бакалавриата. Новый корпус на Покровском бульваре посетило более 1300 человек. Мероприятие проходило сразу на нескольких площадках.
Первая в России онлайн-магистратура на английском языке откроется в Вышке
В этом учебном году в НИУ ВШЭ стартует набор на магистерскую программу Master of Data Science по направлению «Прикладная математика и информатика», реализуемую полностью в онлайн-формате на глобальной образовательной платформе Coursera. Прием документов продлится до 6 декабря, занятия начнутся в феврале. После успешного окончания программы выдается диплом магистра НИУ ВШЭ.
Data Culture Science Slam на Дне Вышки
Умение работать с данными — обязательный навык хорошо образованного человека XXI века. Современный специалист, не важно, технарь или гуманитарий, постоянно сталкивается с задачами по обработке и анализу данных. Впервые в НИУ ВШЭ пройдет событие в формате Science Slam (зарубежный аналог «Научных боев»), посвященное исследованиям и прикладными проектам по анализу данных.
Новый академический руководитель ПМИ
В новом учебном году на образовательной программе “Прикладная математика и информатика” произошли изменения – назначен новый академический руководитель.
Воркшоп для новых преподавателей ФКН и проекта Data Culture
27 августа прошел воркшоп для новых преподавателей факультета компьютерных наук и проекта Data Culture, в котором приняли участие 26 преподавателей.
От продаж бронирования к продаже «опыта»: как машинное обучение меняет индустрию туризма
Что общего между покупкой квартиры и авиабилетов, почему ваше мнение действительно важно отелю и как продать пользователю «опыт» — об этом и не только читайте в интервью с Павлом Велиховым, преподавателем Департамента анализа данных и искусственного интеллекта, который работал ранее на позициях Head of Data Science в Ostrovok.ru и Chief Science Officer в TopRater.com.
Cеминар по развитию преподавательского мастерства от Data Culture
13-14 апреля прошёл семинар по развитию преподавательского мастерства, организованный командой проекта Data Culture совместно с проектом "Teach for HSE/Преподаём в Вышке".
Онлайн-специализация НИУ ВШЭ «Advanced Machine Learning» получила награду от Coursera
Англоязычная специализация «Advanced Machine Learning», созданная Вышкой в партнерстве с Яндексом, стала первым в России онлайн-курсом, который получил премию «Outstanding Educator Award» от глобальной платформы Coursera. Специализация была отмечена в категории «Инновации».
Центр непрерывного образования реализует программы для преподавателей и студентов других университетов
С осени 2018 года центр непрерывного образования факультета компьютерных наук проводит программы по обучению преподавателей, научных сотрудников и студентов других университетов. Так, в ноябре прошлого года преподаватели центра провели интенсив «Introduction to machine learning» для студентов Университета Оверни Клермон-Феррана (Франция), а в конце января — интенсив по машинному обучению для сотрудников Вятского государственного университета.
Сотрудникам факультета компьютерных наук вручены благодарности
Перед началом нового учебного года на ФКН прошло вручение благодарностей сотрудникам факультета.
В Липецке состоялась третья Летняя школа по компьютерным наукам НИУ ВШЭ и центра «Стратегия»
В течение двух недель учащиеся изучали алгоритмы, готовились к олимпиадам по информатике и знакомились с различными областями компьютерных наук.
Поступающим рассказали об образовательной программе “Прикладная математика и информатика” в Яндексе
21 мая в офисе Яндекса состоялась встреча преподавателей факультета компьютерных НИУ ВШЭ с выпускниками школ этого года, которые показали отличные результаты на олимпиадах.
В учебном центре "Вороново" прошел третий семинар по машинному обучению
20-22 апреля в учебном центре “Вороново” состоялся третий выездной семинар по машинному обучению, который организует департамент больших данных и информационного поиска ФКН. Цель таких выездов — обмен актуальными знаниями о самых разных направлениях машинного обучения, а также обсуждение совместных проектов по data science преподавателями и студентами Вышки.
Представители Яндекса и ФКН выступили на Всероссийской олимпиаде школьников
На заключительном этапе Всероссийской олимпиады школьников по информатике сотрудники Яндекса и ФКН прочитали школьникам лекцию, посвященную устройству работы рекомендательных систем.
Молодые ученые Вышки расскажут о машинном обучении и больших данных
В рамках проекта «Университет, открытый городу: лекции молодых ученых Вышки в Культурном центре ЗИЛ» НИУ ВШЭ организует цикл лекций по Data Culture. Первая из них состоится 29 ноября.
ВШЭ запустила две новые специализации в области компьютерных наук на Coursera
Специализации Introduction to Discrete Mathematics for Computer Science и Advanced Machine Learning — англоязычные. Обе создавались при участии компании Яндекс, а специализация Introduction to Discrete Mathematics for Computer Science — также при участии Университета Калифорнии в Сан-Диего.
Состоялась II Летняя школа по компьютерным наукам
С 5 по 19 августа в Липецке прошла вторая Летняя школа по компьютерным наукам для выпускников 8-10 классов, увлекающихся программированием. Школа была организована на базе и при участии «Центра поддержки одаренных детей «Стратегия» города Липецка. В этом году участниками стали 53 школьника из разных регионов России: Архангельска, Владимира, Казани, Липецка, Самары, Санкт-Петербурга, Ставрополя, Саратова, Москвы и Московской области.
Faculty of Computer Science Staff Attend International Conference on Machine Learning
On August 6-11 the 34th International Conference on Machine Learning was held in Sydney, Australia. This conference is ranked A* by CORE, and is one of two leading conferences in the field of machine learning. It has been held annually since 2000, and this year, more than 1,000 participants from different countries took part.
Сотрудники факультета выступили c докладом на ICML 2017
С 6 по 11 августа в Сиднее (Австралия) прошла Международная конференция по машинному обучению ICML 2017. Эта конференция, имеющая ранг А* по рейтингу CORE, является одной из двух ведущих мировых конференций в области машинного обучения. Мероприятие проводится ежегодно, начиная с 2000 года. В этом году его посетило более 1000 участников из разных стран мира.
278 человек прошли программы повышения квалификации на факультете
15 июля на факультете компьютерных наук Высшей школы экономики прошел выпускной программ дополнительного образования. Cлушатели годичной программы «Практический анализ данных и машинное обучение», а также выпускники летних интенсивов, посвященных теории вероятностей и математической статистике, математическому анализу и линейной алгебре, машинному обучению и майнингу данных, получили сертификаты о повышении квалификации и в неформальной обстановке обсудили дальнейшие перспективы сотрудничества.
Лес, река и костер: летний поход ФКН 2017
В первые выходные после сессии сотрудники, студенты и выпускники факультета сходили в ежегодный летний поход ФКН. В этом году было выбрано Ярославское направление, лагерь располагался неподалеку от деревни Ахтырка в Сергиево-Посадском районе Московской области.
Состоялся интенсив для преподавателей НИУ ВШЭ в рамках проекта Data Culture
14 и 15 июня в Московском офисе Яндекса состоялся интенсив для преподавателей и сотрудников НИУ ВШЭ, заинтересованных в тематике Data Science. Этот двухдневный цикл занятий проходил в рамках проекта Data Culture и был нацелен на подготовку преподавателей университета к участию в данном проекте.
Искусственный интеллект трансформирует маркетинг. Но людям работы все равно хватит
Как трансформируются функции маркетинга и изменятся компетенции маркетологов в связи со стремительным развитием искусственного интеллекта? Эти вопросы обсудили на дискуссионной площадке в Вышке, организованной Высшей школой маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ.
HSE Team Made it to Imagine Cup, International Student Project Competition, Finals
An app developed by the Faculty of Computer Science student team has made it to the finals of the Imagine Cup 2017, an international student project technology competition. Together with the other two finalists from Russia, the HSE team will represent their country at the international finals in Seattle this summer, where they will compete for the $100,000 main prize.
Команда Вышки прошла в финал международного конкурса студенческих проектов Imagine Cup 2017
Приложение, разработанное командой студентов факультета компьютерных наук, стало финалистом международного технологического конкурса студенческих проектов Imagine Cup 2017. Вместе с еще двумя российскими финалистами летом команда ВШЭ будет представлять страну на международном финале в Сиэтле, где поборется за главный приз в $100 000.
Факультет проведёт Летнюю школу по компьютерным наукам для учащихся 8-10 классов
С 14 по 28 августа в Липецкой области факультет компьютерных наук проведёт Летнюю школу для учащихся 8-10 классов. В рамках школы по компьютерным наукам будут работать параллели B и С, направленные на подготовку к Всероссийской олимпиаде школьников и другим перечневым олимпиадам по информатике, а также параллель ML, посвященная изучению методов машинного обучения и анализа данных. Для участия нужно пройти конкурсный отбор, который продлится до 1 июня.