ВШЭ и SAS: как подготовить лучших специалистов в области данных
Базовая кафедра компании SAS, мирового лидера в области аналитики, открылась на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ в августе 2018 года. Цель создания кафедры — повысить качество подготовки специалистов в области анализа данных. Какие идеи удалось здесь реализовать и как сочетается преподавание академической базы и освоение практических навыков — в материале новостной службы портала.
Кафедра SAS — начало
Сегодня в мире становится все больше данных и примеров их успешного применения в самых разных сферах деятельности. Бизнес-аналитики и специалисты в области анализа данных (data scientists) востребованы в финансовом секторе, ИТ, ритейле и многих других областях. Спрос на них постоянно растет и значительно превышает предложение, а уровень подготовки выпускников часто не соответствует требованиям работодателей.
Прогрессивные вузы сотрудничают с компаниями — лидерами в области аналитики и технологий ИИ. Это дает студентам возможность учиться у практиков, получать информацию о действительно актуальных технологиях, актуальных языках программирования, а также стажироваться и пробовать себя в настоящих проектах, погрузившись в реалии бизнеса. Вузам такое сотрудничество приносит уверенность в высоком уровне выпускников, а компаниям — возможность взять в штат молодых талантливых специалистов и вырастить из них настоящих профи.
«ВШЭ стремится внедрять инновационные модели обучения, основанные на реальных кейсах, поэтому закономерно, что компания SAS является нашим партнером. Мы сотрудничаем с 2014 года, практически с момента основания факультета, и видим большую ценность в открытии кафедры, где студенты получают полноценное представление о задачах, требующих аналитики, и современных методах анализа данных, о бизнес-процессах, где они смогут реализовать собственные проекты. Работа кафедры SAS расширяет возможности наших студентов», — считает декан ФКН НИУ ВШЭ профессор Иван Аржанцев.
Во время обучения на кафедре студенты усваивают практические навыки и могут на конкретных примерах увидеть эффективность бизнес-аналитики и варианты применения аналитических алгоритмов к реальным задачам. Также студенты узнают о методах углубленной аналитики и решении бизнес-задач в таких сферах, как анализ и прогнозирование рисков, клиентская аналитика, организация хранения и управления данными.
Как успевать учиться и работать
Работодатели охотятся на юных аналитиков с первых курсов. В итоге студенты погружаются в работу, и времени на учебу у них остается меньше. На кафедре SAS эта проблема решается сочетанием академической подготовки с получением бизнес-знаний, то есть сотрудничеством вуза и компаний-работодателей. Преподаватели кафедры — опытные сотрудники SAS и практикующие эксперты, призванные привнести накопленную компанией бизнес-экспертизу в учебный процесс.
«Мы часто слышим, что не хватает аналитиков и что образование оторвано от рыночных реалий, — говорит Юлия Санина, директор по персоналу и работе с университетами SAS Россия/СНГ. — В прошлом году компания SAS расширила свою стажерскую программу, включив в нее клиентов. Иными словами, компания набирает и готовит стажеров как для себя, так и для своих заказчиков. Мы убедились, насколько это трудоемкий процесс — дорастить стажера-выпускника до уровня специалиста. На дополнительное обучение и знакомство с бизнес-проблематикой уходит примерно полгода».
Базовую кафедру SAS на ФКН ВШЭ возглавляет Николай Филипенков, кандидат физико-математических наук, руководитель направлений кредитного скоринга и управления модельным риском компании SAS в регионе EMEA.
Кафедра SAS прошла большой путь с момента открытия в 2018 году. Мы запустили курс по выбору «Анализ данных в бизнесе». Он с самого начала имел огромный успех у студентов, так как читается выдающимися экспертами компании SAS. В 2019 году его прошли 94 студента программы «Прикладная математика и информатика». Позже к нам присоединились факультеты экономических наук и бизнес-информатики, МИЭФ, программа «Прикладной анализ данных». В 2022 году курс читается уже для 232 студентов. Кроме того, мы с коллегами с базовой кафедры ГК «Открытие» запустили пилотный проект по запуску совместных групп. Также кафедра открыла популярные общеуниверситетские факультативы «Data Science в клиентской и текстовой аналитике», «Анализ данных на платформе SAS», «Data Science в игровой индустрии». Подготовлен новый курс по выбору для студентов образовательных программ «Программная инженерия» и «Прикладной анализ данных» под названием «Технологии прикладного анализа данных SAS».
Для поддержки учебного процесса компания SAS предоставляет собственные учебные и методические материалы, доступ к самому современному программному обеспечению, а также привлекает своих специалистов к чтению учебных курсов и руководству научными работами и проектами студентов.
Как объясняет Николай Филипенков, сотрудники кафедры ведут у студентов проекты, курсовые и выпускные квалификационные работы. «Кафедра SAS активно участвует в жизни факультета: проводит хакатоны, участвует в жюри студенческой международный научно-практической конференции CoCoS, жюри конкурса на стипендию “Молодой предприниматель ФКН”, защитах диссертаций, приглашает студентов и сотрудников факультета на свои мероприятия, — говорит заведующий кафедрой. — На факультете развернуто новейшее ПО SAS Viya, которое студенты могут использовать при выполнении своей учебной деятельности. В целом сотрудничество SAS и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ развивается стремительными темпами, и мы этому очень рады!»
Чему учат на кафедре SAS
Работа кафедры SAS влияет на уровень подготовки студентов не только на ФКН, но и на других факультетах ВШЭ. Например, в курсах и проектных работах SAS заинтересованы на экономическом факультете.
Один из таких курсов — «Анализ данных в бизнесе». Здесь изучают математические модели и алгоритмы, а также рассматривают примеры их применения в таких областях, как клиентская аналитика, управление рисками и планирование спроса в розничном бизнесе. Это позволяет студентам понять весь жизненный цикл аналитической модели, начиная с этапа формирования требований и подготовки данных и заканчивая этапом внедрения и эксплуатации.
По завершении курса студенты умеют визуализировать и интерпретировать данные, строить прогнозные модели и делать анализ данных без написания кода. Кроме того, у студентов появляется важный навык — умение определить, какие влияющие на бизнес факторы необходимо анализировать в первую очередь. Студентов также учат оценивать результаты решения задач анализа данных в бизнесе и финансово-экономически обосновывать результат аналитического проекта.
Лучшие студенты получают сертификаты, а также приглашение присоединиться к стажировке в SAS или в крупных компаниях — клиентах SAS.
Вышеуказанный курс востребован, но он не единственный доступный на кафедре SAS. С информацией о других курсах можно ознакомиться здесь.
Как сочетать научную работу и решение бизнес-задач
Обучение на кафедре — это в том числе и научно-исследовательская работа. Курсовая или дипломная работа студента здесь — всегда решение реальной бизнес-проблемы или глубокое исследование, на которое у старших аналитиков не хватает времени.
Что изучают на базовой кафедре SAS
Управление рисками (финансовыми, кредитными, операционными)
Клиентская аналитика
Обнаружение мошенничества
Управление и анализ больших данных
Управление цепочками поставок
Оптимизация в бизнес-процессах
За три года более 600 студентов прошли обучение на курсах кафедры, выполнено более 50 курсовых работ, выпускных квалификационных работ и проектов. В рамках курса «Анализ данных в бизнесе» выполнено более 60 студенческих учебных проектов.
У каждого студента есть наставник, заинтересованный в качестве и результатах работы. Кафедра также дает возможность попасть не только на стажировку, но и сразу «в бой», то есть в проект, для которого проводится исследование и создается универсальный алгоритм.
Филипенков Николай Владимирович
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.
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.
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.
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.
ФКН, «Самолет», магистратура: как в Вышке будут готовить дата-аналитиков для сферы девелопмента
1 июня в 18:00 в онлайн-формате состоится день открытых дверей магистерской программы НИУ ВШЭ «Анализ данных в девелопменте», набор на которую впервые будет проведен в этом году. Программа реализуется факультетом компьютерных наук совместно с индустриальным партнером — одной из крупнейших российских девелоперских компаний «Самолет», которая профинансирует обучение 30 лучших студентов. Об особенностях программы рассказала ее академический руководитель Мария Горденко.
НИУ ВШЭ и «Самолет» подготовят специалистов анализа данных в девелопменте
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и одна из крупнейших российских девелоперских компаний «Самолет» открывают новую магистерскую программу «Анализ данных в девелопменте». «Самолет» профинансирует обучение 30 лучших абитуриентов, поступивших на программу.
Более 7 тысяч человек приняли участие в Национальной олимпиаде по анализу данных DANO
К состязанию присоединились любители анализа данных из разных регионов России и 13 зарубежных стран. Итоги этапа будут опубликованы 20 октября. По результатам тестирования определятся участники второго (отборочного) этапа.
ВШЭ и «Тинькофф» провели первый в сезоне хакатон Национальной олимпиады по анализу данных DANO
Хакатон в Уральском федеральном университете открыл серию мероприятий для школьников, которые пройдут в четырех городах России. 17–18 сентября хакатон пройдет в Майкопе, в следующие выходные — в Санкт-Петербурге, в первые субботу и воскресенье октября — в Нижнем Новгороде. Подробное расписание и программа мероприятий опубликованы на сайте олимпиады.