• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

«В части новых навыков “Коммуникации, основанные на данных” — топ»

«В части новых навыков “Коммуникации, основанные на данных” — топ»

До 17 августа продолжается прием абитуриентов на магистерскую программу, готовящую высокопрофессиональных data-driven менеджеров в управлении продуктом, маркетинге, CRM и аналитике. В этом году на МП состоялся первый выпуск. Как обучение в Вышке повлияло на профессиональный рост выпускников, узнала новостная служба портала.

Никита Гоптарев, Дмитрий Беляев и Владимир Смирнов также рассказали, какие уникальные навыки и знания они приобрели за время обучения на программе.

Никита Гоптарев, аналитик Uma.Tech

Магистерская программа «Коммуникации, основанные на данных» привлекла меня свежим набором навыков: вместе с креативно-ориентированными курсами по маркетинговым стратегиям и интернет-рекламе нам обещали погружение в инструменты анализа больших данных. На других программах, которые я рассматривал, не было такого набора практических маркетинговых скиллов, и поэтому я решил поступать именно сюда. То, что среди преподавателей много практиков, укрепило мое желание учиться в Вышке.

«Коммуникации, основанные на данных» — первая российская магистерская программа в области подготовки специалистов по большим данным для индустрии рекламы и связей с общественностью. Студенты МП получают уникальные знания и набор компетенций из трех предметных областей: управление цифровым продуктом на основе данных; анализ Big Data, программирование и машинное обучение; управление интегрированными коммуникационными кампаниями в цифровой среде. Выпускники программы работают data scientists, продакт-менеджерами, аналитиками данных, менеджерами по цифровому маркетингу и цифровой трансформации.

Ключевые навыки, которые дало мне обучение на программе, относятся к hard skills — это подготовка цифровых маркетинговых стратегий и продвинутая аналитика для принятия бизнес-решений. Начну с маркетинга. В этом году мы сами запускали баннерные кампании для привлечения трафика на лендинг нашей программы в системе GetIntent (с небольшим, но реальным бюджетом). В прошлом — готовили programmatic-стратегию, структуру объявлений для контекстной поисковой рекламы в Директе и учились анализировать эффективность контекста на реальных данных со специалистами холдинга Publicis.

Что касается аналитики на программе — за два года нас научили хорошо обрабатывать сырые пользовательские данные в Python, парсить, делать RFM-сегментацию, строить look-alike сегменты для ретаргетинга, диаграммы переходов по элементам интернет-сервисов, марковские цепочки взаимодействия с рекламными коммуникациями, считать и предсказывать юнит-экономику (LTV/CPA/ROI), красиво визуализировать результаты рисечей в Tableau/Data Studio и даже познакомили с тем, как делать рекомендательные системы! Дополнительно я освоил SQL, Google Analytics и Яндекс.Метрику, и теперь получается применять микс этих инструментов в реальной работе. В общем, в части новых навыков программа «Коммуникации, основанные на данных» — топ. И развитие моей профессиональной карьеры напрямую связано с полученными на МП навыками и с теми людьми, которых я здесь встретил.

Благодаря полученным в Вышке знаниям и контактам мне удалось осуществить плавный профессиональный переход в маркетинг в технологической индустрии

С середины первого курса я работал в Changellenge в качестве менеджера маркетинговых проектов. Моей основной задачей была подготовка маркетинговых кампаний для гарантии выхода определенного числа сотрудников на стажировки и программы развития. Мне очень помогли знания, которые я получил на курсе «Инструменты веб-коммуникаций»: расчет воронок привлечения, потенциальных объемов в социальных сетях и контекстной рекламе, особенности измерения эффективности. Это позволило успешно закрыть более 100 позиций для клиента более чем в 10 городах России. По итогам полугодия проект был назван одним из топ-3 наиболее важных проектов для компании, а также получил высокую оценку от клиента.

На втором курсе я перешел в команду компании Uma.Tech, которая занимается сопровождением онлайн-видеосервиса PREMIER, на позицию младшего аналитика данных в команду нашего преподавателя Татьяны Сувориной. Здесь больше помогают аналитические навыки: умение выстроить пирамиду метрик, написать SQL-запрос, проанализировать данные пользовательской активности в Python/Excel и дать конкретные практические рекомендации. Пожалуй, наиболее интересным проектом на данный момент назову подготовку стратегии повышения конверсии в первую покупку, по итогам которой несколько предложений были взяты в бэклог продуктовой разработки. Подытоживая, моя профессиональная деятельность на 100% связана с тем, чем мы занимались в магистратуре. И это классно!

Татьяна Суворина, руководитель отдела продуктовой аналитики Uma.Tech, преподаватель МП

Татьяна Суворина, руководитель отдела продуктовой аналитики Uma.Tech, преподаватель МП

«Коммуникации, основанные на данных» — уникальная практикоориентированная программа, которая помогает быстро нарастить необходимые компетенции в продуктовой аналитике, маркетинге, анализе данных и других смежных сферах деятельности. Содержание программы ежегодно актуализируется с учетом требований работодателей, ситуации на рынке и пожеланий студентов.

Среди преподавателей — большое число приглашенных специалистов-лекторов из индустрии. В течение последних двух лет мы совместно с коллегами из крупных технологических компаний и медиаагенств знакомим студентов с рабочими кейсами, делимся интересными задачами, помогаем с тематикой дипломных работ и оказываем содействие в последующем трудоустройстве. К примеру, Никита Гоптарев, выпускник первого набора, ещё обучаясь на программе, прошел собеседование и уже год работает дата-аналитиком в компании Uma.Tech (технологическое подразделение холдинга «Газпром-Медиа»). Еще трое выпускников, которые под моим руководством выполняли дипломные работы, решали типовые задачи продуктовой аналитики, такие как: поиск продуктовых инсайтов путем анализа открытых источников данных, аплифт-моделирование и сегментация клиентской базы для оптимизации коммуникаций.

Все преподаватели заинтересованы в сотрудничестве со студентами, так что здесь есть отличная возможность нетворкинга с лидерами индустрии. Выпускники магистерской программы эффективно коммуницируют с заказчиками, уточняют задачу и предлагают решения, основанные на данных. Другими словами, эта программа — отличный старт для вашей карьеры!

Дмитрий Беляев, Data Scientist в Omnicom

Из рассылки для абитуриентов Вышки я узнал, что в магистратуре «Коммуникации, основанные на данных» будут обучать современным рекламным технологиям и при этом студенты освоят работу с Big Data, то есть речь шла о прогрессивном образовании, и это оказалось правдой. Мы изучали аналитику, управление (в том числе большими данными) в рекламной сфере. Поэтому признаюсь: мои ожидания от учебы оправдались.

Основные навыки, которые я получил во время учебы, — программирование и машинное обучение.

Из полученных навыков мне особенно пригодилось знание Python: он помогает сделать работу лучше и быстрее. Понимание этого языка программирования открывает много перспектив в технической сфере

Кроме того, учеба дала мне широкий кругозор в сфере прикладного маркетинга, а также понимание, где изученные мною инструменты можно применять.

После окончания университета моя профессиональная траектория сложилась отлично. Меня пригласили работать в Publicis Media, после я получил приглашение в Omnicom, где тружусь до сих пор. Это два крупнейших мировых рекламных холдинга, а занимаюсь я аналитикой данных. В Omnicom я также применяю нейронные сети для внутренних продуктов. Этот навык я приобрел, учась в Вышке.

Елена Грызунова, академический руководитель МП «Коммуникации, основанные на данных»

Елена Грызунова, академический руководитель МП «Коммуникации, основанные на данных»

Преимущество программы — наше сотрудничество с крупнейшими международными коммуникационными группами и технологическим бизнесом. Коллеги из Publicis Groupe, Dentsu Aegis Network, Havas Media, CleverDATA, Weborama, Сбербанка, МТС, НСК, Газпром-медиа холдинга и других компаний ведут курсы, приглашают студентов на практику, руководят их проектами. Студенты работают над прикладными задачами для реальных заказчиков, а также могут делать проекты для компаний, в которых работают, и при этом получать консультации лучших экспертов отрасли. Преподаватели-практики открыты для общения со студентами и выпускниками, дают профессиональные советы даже за рамками курса.

Наши выпускники приобретают всё, что нужно для карьерного роста: новые компетенции, портфолио реализованных проектов и профессиональные связи. Некоторые из наших магистров работают в компаниях у преподавателей программы и за время обучения уже успели получить повышение. Карьерные возможности широкие, и при этом конкуренция на рынке труда минимальна: таких специалистов готовим только мы. В индустрии большой спрос на data scientists и аналитиков данных с глубоким пониманием задач коммуникационной индустрии, продакт-менеджеров, диджитал-маркетологов и стратегов в области цифровых коммуникаций. Мы не просто учим студентов, но формируем профессиональное сообщество.

Владимир Смирнов, Junior Data Scientist в Publicis Media

Меня особенно привлекло, что мы, магистранты, сможем на программе углубленно изучать аналитику данных и машинное обучение. На первом курсе у нас возникли некоторые проблемы с организацией образовательного процесса, но учебный офис их оперативно исправил, пошел нам навстречу. В целом я остался доволен магистратурой.

В первую очередь, обучение на программе дало мне широкие знания и опыт программирования, к которому меня раньше не особенно тянуло. Также благодаря учебе в Вышке я улучшил разные навыки: от создания презентаций до публичных выступлений. Кроме того, я узнал многое об анализе данных и Business Intelligence.

Уже на первом курсе я получил работу: это случилось после прохождения производственной практики. К нам пригласили с презентацией представителей компании Publicis Media, они предлагали ряд позиций для прохождения практики. Я пошел стажером в отдел Data Science. В результате меня взяли на позицию Junior Data Scientist. Из изученного оказалось полезным знание языков R и Python и некоторые алгоритмы машинного обучения​.

Как поступить на программу