Участник:Dj

Выпускник факультета ВМК МГУ, школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв.
д.ф.-м.н., профессор РАН.
Профессор кафедры «Математических методов прогнозирования» ВМК МГУ.
С.н.с. Вычислительного центра им. А. А. Дородницына РАН.

Руководитель спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей».

Персональный сайт: www.alexanderdyakonov.narod.ru
Персональный блог: alexanderdyakonov.wordpress.com
Почта: djakonov+собака+мэил.ру

• Присвоено почётное звание Профессор РАН.

• Премия имени И.И. Шувалова I степени (самая престижная научная награда для молодых учёных в МГУ).
• Он-лайн курс Машинное обучение и анализ данных. Мини-лекции лучше смотреть здесь.
• Начал вести блог «Анализ малых данных».

• Назван лучшим преподавателем вуза-2014 в области информационных технологий.
• Первое место (из 121) на конкурсе Greek Media Monitoring Multilabel Classification (WISE 2014) по созданию алгоритма классификации медиа-статей на большое число пересекающихся классов.
• Второе место (из 116) на конкурсе Large Scale Hierarchical Text Classification по созданию алгоритма иерархической классификации текстов Википедии.

• Разработал и начал читать Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных», который победил в конкурсе инновационных учебных технологий.
• Победитель Олимпиады Викимарта (по анализу поведения пользователей интернет-магазина).
• Организовал соревнование Соревнование Inventum Data Mining Contest по разработке алгоритмов прогнозирования финансовых временных рядов.

• При создании рейтинга «Kaggle» был признан лучшим специалистом по прикладному анализу данных в мире (пруфлинки: блог «The New York Times», новости «KDnuggets», статья Crowdsourcing, заметка «WhatsTheBigData»).
• Стал профессором кафедры «Математических методов прогнозирования» ВМК МГУ.
• Второе место (из 282) на конкурсе «What Do You Know» по разработке алгоритмов прогнозирования правильности ответов студентов на вопросы тестов.
• Написал научно-популярную лекцию «Введение в анализ данных» (работа-победитель конкурса Благотворительного фонда В.Потанина).

• Первое место (из 287) на конкурсе «dunnhumby's Shopper Challenge» по разработке алгоритмов прогноза визитов покупателей и сумм покупок для сети супермаркетов.
• Первое место (из 62) во всех подконкурсах конкурса «VideoLectures.Net Recommender System Challenge (ECML/PKDD Discovery Challenge 2011)» по разработке алгоритмов рекомендации для просмотра лекций ресурса [1].
• Подготовил первого ученика: к.ф.-м.н. Карпович Павел Алексеевич, диссертация «k-сингулярные системы точек в алгебраическом подходе к распознаванию образов» (специальность 01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика).
• Написал работы «Раскраски бинарных матриц» на конкурс «Свободный полет» – 2011 благотворительного фонда «Новая мысль» (победитель конкурса) и научно-популярную лекцию «Шаманство в анализе данных» (как получатель гранта Благотворительного фонда В.Потанина).

• Написал учебное пособие Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования).
• Начал чтение спецкурса «Булевы уравнения и проблема SAT» (совместно с С.И.Гуровым) и мини-спецкурса (3 лекции) «Шаманство в анализе данных».

• Защита докторской диссертации «Алгебраические замыкания обобщённой модели алгоритмов распознавания, основанных на вычислении оценок» (специальность «01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика»).
• Написал свою самую «красивую» научную работу... Критерии вырожденности матрицы попарных l1-расстояний и их обобщения // Доклады Академии наук, 2009, Т. 425, №1, С.11–14. См. также полную версию // Изв. РАН. Сер. матем., 2012, т. 76, вып. 3, с. 93–110.

• Проводил семинары в школе анализа данных «Яндекс» по курсам «Машинное обучение», «Методы машинного обучения в анализе данных».

• Медаль РАН для молодых учёных за лучшую научную работу в области информатики, вычислительной техники и автоматизации.
• 2 место (из 29) и 3 место (из 19) на конкурсе «NN5 Forecasting Competition for Neural Networks & Computational Intelligence» по прогнозированию финансовых временных рядов (лучший результат среди учёных-одиночек).
• Разработал и стал читать лекции по курсу «Алгоритмы, модели, алгебры».
• Начал читать в Казахстанском филиале МГУ потоковый курс «Математические основы теории прогнозирования». Прочитал в Казахстанском филиале МГУ курс «Обработка и распознавание изображений», провёл спецсеминар (только в 2008 году).

• Первое место (из 20) на конкурсе «Ford Classification Challenge» по классификации сигналов (с результатом 100% верных ответов на данных Ford_A).
• 5 место (из 25) на конкурсе «2006/07 Forecasting Competition for Neural Networks & Computational Intelligence» по прогнозированию финансовых временных рядов (лучший результат среди учёных-одиночек).
• Разработал и провёл спецсеминар для бакалавров «Интеллектуальный анализ данных для бизнес-процессов» (вёл до 2008 г. вкл.).
• Большая научная активность... Подготовил свою «самую сложную» работу: Алгебра над алгоритмами вычисления оценок: нормировка по отрезку // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2009, Т. 49, №1. С.200-208.
• Стал учёным секретарём кафедры ММП ВМК МГУ (был им с 01.04.07 по 31.12.09).

• Написал первое учебное пособие по алгебраическому подходу к решению задач распознавания... Алгебра над алгоритмами вычисления оценок: Учебное пособие.– М.: Изд. отд. ф-та ВМиК МГУ, 2006. – 72с.
• Разработал и начал читать лекции по второй части основного кафедрального курса «Математические методы распознавания образов» (читал до 2007 г. вкл.).

• Третье место (из 27) в конкурсе «BCI competition III» по классификации сигналов головного мозга.

• Разработал и прочитал спецкурс «Эффективное представление алгоритмов из алгебраических замыканий».
• Стал выкладывать учебные материалы для студентов кафедры на сайт [2].

• Защита кандидатской диссертации «Построение простых нормальных форм характеристических функций классов в задачах распознавания с целочисленной и бинарной информацией» (специальность «01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика», научный руководитель: Юрий Иванович Журавлёв).
• Написал свою «самую прикладную» статью... Построение ДНФ последовательным перемножением // ЖВМиМФ, 2003, т. 43, № 10, c. 1569–1580.
• Разработал лекции и семинары курса Прикладная алгебра (часть I), разработал Практикум на ЭВМ (3 курс, ММП), разработал и прочитал спецкурс «Бинарные функции в распознавании образов».
• Стал полноштатным сотрудником факультета ВМК МГУ.

• Начал вести семинары по курсу «Пакеты прикладных программ» на факультете ВМК МГУ (вёл до 2003 г. вкл.).

• Медаль РАН для студентов ВУЗов за лучшую научную работу.
• Написал первую «серьёзную» научную статью... О выборе системы опорных множеств для эффективной реализации алгоритмов распознавания типа вычисления оценок // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2000, Т. 40, №7, С. 1104-1118.