Bio

Boris Mirkin’s background is in Theoretical Computer Sciences. However, after completing his Ph.D. in abstract automata and formal languages, he shifted to the area of data analysis and classification which was considered by computer scientists as part of Statistics and by statisticians as not belonging in the Sciences at all. Currently, his area of research has become part of the Computer Science falling in the areas of data mining, machine learning and knowledge discovery.His earlier work, on revealing order and cluster structures in non-numerical data, is reflected in his monographs: Group Choice (in Russian 1974, English translation 1979, Wiley Interscience), Graphs and Genes (with S.N. Rodin, in Russian 1977, English translation 1984, Springer), and Analysis of Qualitative Attributes and Structures (in Russian 1976, 1980). His later work focuses on the field of cluster analysis considered as data driven classification and described in his monographs Mathematical Classification and Clustering, Kluwer, 1996, and Clustering: A Data Recovery Approach, Chapman & Hall/CRC Press, 2012. He maintains that two problems - revealing clusters in data and describing clusters/groups - are the core of data driven classification. He has spent some time by travelling and working in France (1991-1993), USA (1993-1998), Germany (1996-1999), and the UK (2000-2010); this gave him a unique opportunity to get to the core of modern developments and enhance his understanding of data analysis problems and methods.Борис Григорьевич Миркин на заре своей научной карьеры занимался теоретической информатикой, однако после защиты своей кандидатской диссертации, посвящённой теории автоматов и формальным языкам, стал заниматься анализом данных. В настоящее время Б.Г. Миркин - ведущий учёный с мировым именем в этой области. Он защитил докторскую диссертацию (1990) по системному анализу, управлению и обработке информации. Является профессором кафедры анализа данных искусственного интеллекта, научным руководителем научно-учебной группы «Методы анализа и визуализации текстов», ведущим сотрудником международной научно-учебной лаборатории анализа и выбора решений. Лауреат премии «Золотая Вышка - 2012» за достижения в науке. Лучший преподаватель НИУ ВШЭ по итогам студенческого голосования (2011, 2013). Автор большого количества научных работ, в том числе учебных пособий и монографий, переведённых на иностранные языки. В сферу его научных интересов входят методология и математические методы анализа данных и принятия решений на основе экспериментальной или текстовой информации с приложениями в социологии, маркетинге, биоинформатике, организационных системах, создании интерпретирующих и понимающих систем.

课程

数据分析中的核心概念