• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Как устроена совместная программа РЭШ и ШАДа


В 2019 году Российская экономическая школа и Школа анализа данных Яндекса запустили совместную программу «Экономика и анализ данных». На ней студенты изучают как основы экономики и финансов, так и программирование на языке Python, прикладную статистику, алгоритмы и машинное обучение. Академия Яндекса поговорила со студентами программы Таней Григорович и Русланом Мирмоминовым о том, как они поступили на программу, каково на ней учиться и в каких областях пригодятся знания экономики и анализа данных.

Расскажите немного о своем опыте до РЭШ и ШАД. Где вы учились и работали?

Таня: Я до пятнадцати лет много занималась музыкой, а потом три года училась в школе при мехмате. В десятом классе стала абсолютным победителем в «Высшей пробе» — и поняла, что олимпиады — это мое. В одиннадцатом победила в олимпиаде первого уровня, что давало возможность поступить без экзаменов в ведущие вузы по математике и экономике. Мне посоветовали поступить на Совместный бакалавриат ВШЭ и РЭШ, и как только я сходила на день открытых дверей, я знала, что пойду только туда.

В Совместном бакалавриате я изучала кучу разной экономики: экономику развития, поведенческую экономику, теорию игр и брала курсы по выбору от антропологии и политической философии до диффуров и теории Галуа. На третьем курсе поехала по программе обмена в Стокгольмскую школу экономики в Риге и осталась там на лето работать стажером-аналитиком данных в стартапе, который создает софт для профессиональных звуковиков. Меня безумно увлёк анализ данных. Я решила: «Хочу заниматься этим всю жизнь, но нужно получить образование. Наверное». После совместного бакалавриата я поступила в магистратуру по анализу данных во ВШЭ, отучилась там год, параллельно стажируясь в Яндекс.Недвижимости.

На первом курсе магистратуры я поняла, что мне не хватает практики в программировании и пошла в ШАДа. Я одновременно училась в ШАДе, работала фултайм и училась в Вышке — а потом выгорела. Я отчислилась из магистратуры, взяла академический отпуск и месяц ничего не делала.

Потом я поработала в Яндекс.Поиске, в рекламном агентстве Mindshare и в ABBYY. Весной 2019 года я узнала, что появится программа РЭШ и ШАДа, и сразу подумала, что очень туда хочу.

Руслан: Я тоже довольно рано начал заниматься олимпиадами по математике, примерно с шестого класса. Это привело меня на механико-математический факультет МГУ. Я попал в 108-ю группу с упором на программирование, несмотря на то, что до этого писал только на Pascal. В итоге два года я круглосуточно сидел и кодил — сначала на C, потом на C++.

Мне очень повезло с преподавателями: казалось, что они могут научить программировать любого. Но на третьем курсе программа упростилась, я практически ничего не делал и стагнировал, поэтому решил обязательно поступить в ШАД. Изначально мой план заключался в том, чтобы сперва закончить ШАД, а потом пойти в РЭШ: мне было интересно прикладное применение анализа данных в экономике. А потом появилась информация о том, что есть новая программа, в организации которой участвуют обе школы. Поэтому я не жалею о том, что не поступил в ШАД перед простым третьим курсом — так я бы не оказался на совместной программе, потому что тогда её ещё не было.

Расскажите о том, как проходил отбор и как вы к нему готовились.

Руслан: Отбор проходил следующим образом: нужно было пройти экзамены в ШАД и дополнительно написать тест по английскому для поступления в РЭШ. Сперва я проходил онлайн-тест, в котором было несколько задач на математическую грамотность и программирование. По его итогам поступающих звали на очный экзамен: на нём было семь математических задач и одна задача по алгоритмам. Для её решения не нужно было писать код, нужно было только описать, как к ней можно подступиться.

Собеседование было довольно интересным. Во-первых, меня спрашивали про мотивацию. Нужно было четко объяснить, почему я хочу учиться на этой программе и в ШАДе в принципе. Во-вторых, мне дали три задачи: по линейной алгебре, математическому анализу и теории вероятностей. После этого было большое задание по программированию. Насколько я понял, для того, чтобы пройти собеседование, нужно было справиться со всеми пунктами.

Таня: На очном собеседовании, когда ты решаешь задачи, тебе задают дополнительные вопросы, но выполнять все пункты необязательно. Если ты что-то не решить, то тебя спросят: «Что ты вообще знаешь?» Ты, к примеру, скажешь: «Я знаю сортировки». И тогда собеседующие попросят написать условный merge sort на Python, чтобы лучше понять, что ты умеешь. Тебя спросят о твоих сильных сторонах, а не будут зацикливаться на слабых. Это очень удобно.

У меня собеседование в ШАДе продлилось около восьми часов. В самом конце спрашивают про мотивацию, а ты сидишь уже очень усталый. Интервьюеры спрашивают: «А зачем вы к нам хотите?», — и ты должен ответить что-нибудь помимо «Я уже ничего не знаю».

А как ты ответила?

Таня: Что мне никогда не были интересны сухие данные, но было любопытно, когда за ними виднелась жизнь: реальные люди и реальные проекты. РЭШ как раз помогает думать о том, как все устроено в мире и бизнесе. Например, на программе РЭШ и ШАД есть курс по созданию MVP (minimum viable product), который ведёт Виталий Давыдов. Он как раз говорил о том, что после выпуска из МФТИ у него было очень много технических навыков, но он не понимал, как устроены технологические продукты. И мне как раз хотелось поступить на программу, которая сочетала бы жёсткие курсы ШАД по анализу данных с более жизненным опытом.

Блоки курсов, которые преподаются на программе РЭШ и ШАД

 

 

Микро- и макроэкономика
Экономические модели спроса и предложения, модели конкурентной экономики, оптимизация прибыли, ценовая дискриминация, государственное регулирование.

 

Программирование
Инструменты для быстрого и эффективного сбора, обработки и анализа данных, автоматизации процессов.

 

Эконометрика
Оценка экономических моделей, оценка причинно-следственной связи, анализ временных рядов, особенности анализа экономических данных.

 

Математические методы машинного обучения
Инструменты анализа текста, изображений и видео, классификации и кластеризации объектов; методы работы с большими данными.

 

Почему вы решили идти на полноценную академическую программу, а не приобретать навыки и знания параллельно работе, может быть, самостоятельно или опираясь на менторство коллег?

Таня: Для меня прийти в институт — это значит быть в центре событий. Когда ты приходишь на лекции, то понимаешь, о чем вообще говорят в сфере машинного обучения. Если ты проходишь курс на Coursera, то очень кусочно схватываешь знания и не понимаешь, как устроена предметная область. А в ШАДе за нас об этом уже кто-то подумал, на занятия приходят люди из индустрии и рассказывают о проблемах, с которыми сталкивались сами.

Руслан: Дело в том, что мехмат показал мне, что для того чтобы я хорошо освоил какой-то сложный курс, мне нужно заниматься им систематически и под присмотром преподавателя. Я не уверен, что смог бы сам изучить ту область знаний, которую покрывает обучение в РЭШ и ШАД: программа отнимает довольно много времени.

Сколько времени у вас занимает учеба в РЭШ и ШАД?

Таня: Немало — совмещать с сорокачасовой рабочей неделей у меня не получилось. Думаю, что я могла бы работать по двадцать часов, за исключением экзаменационных недель. Очень много увлекательных курсов по выбору, которые хочется взять. Но разорваться в любом случае не получится, поэтому приходится чем-то пренебрегать.

Какие курсы по выбору вы проходите или хотите пройти?

Руслан: «Алгоритмы 2» (продвинутый курс по алгоритмам), «С++ 2» и «Компьютерные сети». На курсе по компьютерным сетям рассказывают про устройство интернета и передачи информации.

Таня: У меня это «Алгоритмы 2», «Глубинное обучение» и «Как сделать MVP продукта». На последний курс я хожу вольнослушателем, потому что для его прохождения мне не нужен ментор. Но это не всё, ещё я хочу послушать курсы по комбинаторной оптимизации и компьютерным сетям.

Расскажите про экономические курсы на программе. Это традиционные микро- и макроэкономика или что-то ближе к корпоративным финансам и продакт-менеджменту?

Таня: На первом году обучения мы проходим классику: микроэкономику, макроэкономику и элементы теории игр. На втором будут курсы по выбору, например, теория аукционов, экономика развития, корпоративные финансы, или модели поведения потребителя в маркетинге.

Полезны ли тебе эти курсы — после выпуска с экономического факультета?

Таня: В совместном бакалавриате не объясняли экономику с нуля. А на программе РЭШ и ШАД ориентируются на математиков и рассказывают всё через чёткие математические определения по подробным учебникам. Для меня это такой кайф!

Руслан, а у тебя какие впечатления от экономических курсов?

Руслан: Мне всё нравится. На мехмате из экономических курсов был только семестровый факультатив, на котором рассказывали о том, как дисконтировать потоки капитала. Из программы РЭШ и ШАД же можно узнать, как устроена экономическая политика или работа фирм.

Какую прикладную пользу приносит учёба на программе?

Таня: Осенью у нас были курсы по алгоритмам и Python. Алгоритмы — это необходимый минимум: нельзя не понимать, как работают хеш-таблицы и кучи или почему один алгоритм работает в сто раз медленнее, чем другой.

А на курсе по Python меня научили нормально программировать. Потому что я до этого писала, опираясь на чужой код, но не понимала, как Python работает внутри. Почему, если ты пишешь B = A, а потом меняешь A, то B обычно тоже меняется — а в некоторых случаях нет.

Об этом можно и почитать, но когда всё рассказывают в одном месте, то это очень хорошо. Нас заставляли писать докстринги (документацию для объявления функций), заставили написать Telegram-бота — я никогда такого не делала, и мне очень понравилось.

Руслан: Мне курс по Python понравился тем, что в него очень сильно вложились преподаватели. Во-первых, можно было постоянно задавать вопросы в Telegram-чате и почти сразу получать на них ответы. Во-вторых, было много домашних заданий, их очень внимательно проверяли и давали фидбэк. Семинары состояли из того, что преподаватель курса Илария Белова открывала репозитории с присланными решениями задач и комментировала, что не так. Та же ситуация с ревью: некоторые проверяющие писали по 30–40 замечаний, то есть действительно вкладывались в то, что делают. Отличный был курс.

Чем вы думаете заниматься после выпуска? В каких сферах полезно знать одновременно экономику и data science?

Руслан: Последние пару месяцев у меня душа лежит к C++ и к алгоритмам, но мои предпочтения не очень постоянные, возможно, потом меня станет тянуть к тому, чтобы заниматься аналитикой. Главное, что мне сейчас интересно учиться.

Уметь писать код и разбираться в том, как работают бизнес-процессы — это хорошая комбинация навыков. С этими умениями можно стать менеджером в IT или запустить свой продукт.

Таня: Я задумываюсь об удалённой работе — чтобы лучше контролировать, как устроена моя повседневная жизнь. Когда я захожу на Upwork, одну из самых больших платформ для фриланса, то вижу там задания примерно на все области, которые я изучаю. И я думаю, что заказчикам будет очень удобно работать с человеком, который может в одиночку закрыть не одну задачу проекта, а сразу несколько.

Ещё есть компании, которые занимаются удалённым консалтингом, например, анализируют большие объёмы данных про городскую среду и на основе этого составляют какие-то предложения для муниципалитетов. Если ты одновременно понимаешь и как работать с данными, и что стоит за ними в реальной жизни, то будешь востребованным специалистом.

Набор на программу стартует 1 апреля 2020 года. Подробнее о программе «Экономика и анализ данных»

Чт, 19 марта 2020
1439 человек прочитали эту новость, 6 отметили, что она им понравилась. А вам интересна эта новость?