«Аналитика данных — направление, нужное сегодня во всех сферах бизнеса»
Магистерская программа «Коммуникации, основанные на данных» открылась в 2018 году. Здесь обучают специалистов, обладающих междисциплинарными компетенциями в области рекламы и связей с общественностью, а также прикладной информатики и науки о данных. О том, кто такой data scientist и как подготовиться к магистратуре, рассказывает студент 1 курса программы Дмитрий Беляев.
Почему пошел на программу
Еще со времен учебы в МИЭФ НИУ ВШЭ мне был интересен маркетинг, новые технологии, программирование. Проработав около года в сфере финансов, мне захотелось получить дополнительные знания по маркетингу, языкам программирования. В магистерской программе «Коммуникации, основанные на данных» я нашел микс всего того, что мне так нравилось. Программа совмещает в себе дисциплины не только по маркетингу, но и по очень востребованному сейчас направлению — анализ данных.
Аналитика данных (data science) — направление, нужное сейчас почти везде. И не только в коммуникационных компаниях, но и в финансовом секторе, ритейле, да где угодно. Это запрос времени и современного рынка.
Feedback для преподавателей
Поступать на новую программу было не страшно, а интересно. Мы первый набор, и преподаватели внимательно относятся ко всем нашим пожеланиям. Например, мы просили расширить курс по машинному обучению, очень актуальному для реальной работы в отрасли, и рассказать о нем не в целом, а конкретно для сферы маркетинга и рекламы. Нам сделали дополнительное занятие по нейронным сетям в рекламе, анализу социальных сетей и т. д. Здорово, если можешь, ориентируясь на конкретный запрос рынка, попросить преподавателя рассказать о чем-то подробнее, заострить внимание на важных деталях.
Основная проблема, когда выходишь на работу — осознание, что тебе не хватает знаний. Нужно доучиваться, добирать информацию в процессе работы. Иногда это получается быстро, но часто приходится долго с чем-то ковыряться. Благодаря программе у меня такой проблемы нет. Я не чувствую пробелов в образовании. В большей степени это заслуга преподавателей программы, которые почти все являются практиками, специалистами индустрии, сотрудниками компаний — партнеров магистерской программы. Но, на мой взгляд, важно еще и то, что все мы, студенты программы, пришли из разных областей и можем поделиться друг с другом ценным опытом.
Дмитрий Беляев, студент 1 курса программы «Коммуникации, основанные на данных»
© Высшая школа экономики/ Михаил Дмитриев
Чем занимается data scientist и как попасть на стажировку?
Благодаря программе я попал на стажировку к партнеру магистерской программы в Publicis Groupe — это французский транснациональный рекламно-коммуникационный холдинг со штаб квартирой в Париже — на позицию data scientist. Наиболее приближенный перевод на русский язык, хотя и не идеально точный — аналитик данных. Сейчас я занимаюсь аналитикой данных по рекламным кампаниям, продажам, по рынку в целом для заказчиков холдинга. На основе этих данных мы делаем либо эконометрические модели, либо алгоритмы машинного обучения, которые помогают заказчику принимать эффективные бизнес-решения.
Сейчас я понимаю, насколько полезным и практическим был курс по машинному обучению, который на программе читает руководитель практики анализа данных и машинного интеллекта компании CleverDATA Артем Просветов. Курс по анализу данных от Татьяны Сувориной, курс от специалистов агентства Performics, знакомящий с инструментами диджитал-маркетинга, и курс Аллы Тамбовцевой, которая смогла всех очень плавно ввести в математику, статистику и программирование на языке R.
Также хочу отметить, что стажировка в компаниях — партнерах программы является обязательной для всех студентов. Я считаю это очень ценным и одним из главных плюсов программы. Мы учимся по вечерам, что позволяет совмещать учебу с работой. Но, честно скажу, информации на программе дают очень много и надо успевать во все въезжать.
Готовьтесь заранее!
Я бы советовал подготовиться к обучению на программе загодя. Например, можно начать учить язык программирования Python на таких образовательных платформах как: Coursera, Stepik, Dataquest. Не надо знать его идеально к началу обучения в магистратуре, но желательно иметь общее представление: это основной язык для написания алгоритмов машинного обучения. Начинать в магистратуре учить с нуля одновременно машинное обучение и язык программирования, углубляться в маркетинг и математику — сложная задача. Общее представление о Python облегчает процесс. Я, например, проходил курс по Python два раза — за месяц до начала обучения в магистратуре и непосредственно в процессе обучения, что сильно облегчило мне жизнь.
Плюс, я считаю, нужно совершенствовать свой английский. Язык магистерской программы — русский. Но вся самая лучшая литература по маркетингу, программированию и по сфере data science в целом издана на английском.
День открытых дверей магистерской программы «Коммуникации, основанные на данных» пройдет 17 мая, все подробности можно найти здесь.
Просветов Артем Владимирович
Приглашенный преподаватель департамента интегрированных коммуникаций
Тамбовцева Алла Андреевна
Ассистент кафедры высшей математики
Вам также может быть интересно:
ВШЭ и Индийский технологический институт Дели договорились о совместных исследовательских проектах
НИУ ВШЭ — Санкт Петербург и один из ведущих индийских вузов — Индийский технологический институт Дели (IIT Delhi) — договорились о запуске совместных исследовательских проектов в области социальных, политических и гуманитарных исследований и анализа данных для студентов магистратуры. С российской стороны работу будет координировать Санкт-Петербургская школа социальных наук НИУ ВШЭ.
«Зимняя школа по аналитике и Data Science предоставила возможность найти единомышленников»
В начале февраля в Центре культур Вышки прошла Зимняя школа по аналитике и Data Science, организованная Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук ВШЭ. В ней приняли участие более 400 слушателей. Доклады представили спикеры из «Яндекса», Сбера, МТС, «Дзена», «Авито», Альфа-Банка, Samokat.tech, Wildberries, Райффайзен Банка, а также сотрудники ФКН.
Магистерская программа «Науки о данных» аккредитована Альянсом в сфере искусственного интеллекта
По итогам экспертизы ее сильными сторонами были признаны широкий набор образовательных дисциплин, глубокий уровень изучения теоретической части в областях машинного обучения, кадровый состав и вовлеченность работодателей. Это уже пятая образовательная программа факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, получившая столь престижную профессионально-общественную аккредитацию.
«Непростая задача — рассказать, как применяется Data Science в девелопменте»
В 2023 году факультет компьютерных наук ВШЭ и компания «Самолет» запустили магистерскую программу«Анализ данных в девелопменте». Это первая в России программа подготовки специалистов в области науки о данных, способных разрабатывать и применять вычислительные методы для решения задач девелопмента. В первый набор на программу было подано более 150 заявлений, на первый курс зачислены 35 человек, которые уже приступили к занятиям.
В НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде состоялся хакатон олимпиады по анализу данных DANO
В соревнованиях участвовали более 90 школьников 9–11 классов из Москвы, Нижнего Новгорода и области, Санкт-Петербурга, Самары, Чебоксар, Уфы — всего из 15 регионов России. «Все большую часть рынка занимают позиции, требующие работы с большими данными, поэтому еще в школе нужно учиться их обрабатывать, анализировать, получать правильные выводы», — отметил Дмитрий Покровский, сопредседатель методической комиссии Национальной олимпиады по анализу данных DANO.
Спрос на магистерское образование в области науки о данных вырос в 4 раза с прошлого года
Согласно данным аналитики онлайн-кампуса НИУ ВШЭ, спрос на магистерскую онлайн-программу Master Of Data Science вырос в 4 раза, а количество поступивших — в 2 раза по сравнению с прошлым годом (более 250 студентов). Наука о данных занимает первую строчку рейтинга по востребованности среди всех образовательных программ магистратуры, преподаваемых онлайн.
«Летняя школа по аналитике и Data Science — возможность получить информацию из первых уст»
В конце августа в Центре культур Вышки прошла летняя школа по аналитике и Data Science, организованная Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук. В ней приняли участие более 300 слушателей. Доклады представили спикеры из «Яндекса», Сбера, «Тинькофф», МТС, X5 Group, Альфа-Банка, «Мегафона», «Дзена», VK, а также сотрудники ФКН.
В технопарке «Саров» сотрудники ФКН Вышки рассказали о применении ИИ для анализа данных в физике
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных факультета компьютерных наук ВШЭ совместно с Всероссийским научно-исследовательским институтом экспериментальной физики (РФЯЦ-ВНИИЭФ, Саров) и Национальным центром физики и математики провели II Всероссийскую школу-семинар по физике высоких энергий и ускорительной технике.
«После 17 лет работы учителем информатики я решила заняться Data Science»
Катерина Куцырь, выпускница специалитета БФУ им. Иммануила Канта, 17 лет трудилась в школе, а затем сменила профессиональный трек, чтобы развиваться в науках о данных. Финалистка хакатонов (Wildhack 2021, Sibur Challenge 2021, «Что найдет Сервер? 2022», Moscow City Hack 2022) набрала высшие баллы на конкурсе портфолио при поступлении во вторую волну на очную онлайн-магистратуру «Экономический анализ».
ФКН проведет для старшеклассников летние школы по анализу данных и программной инженерии
Факультет компьютерных наук Высшей школы экономики организует летние школы для учащихся 8–11-х классов на бесплатной основе. Первая — по анализу данных — состоится с 26 по 30 июня. Вторая — по программной инженерии — пройдет с 3 по 14 июля. Для участия необходимо зарегистрироваться и пройти отбор.