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

Бакалаврская программа «Управление и аналитика в государственном секторе»

07
Апрель

Связь прямая: успехи и путь в карьере выпускника-управленца ОП «Управление и аналитика в государственном секторе»

Четырехлетний цикл обучения на нашей образовательной программе «Управление и аналитика в государственном секторе» (ОП УАГС) завершается каждый год в июне защитой выпускных квалификационных работ. Представительная Государственная экзаменационная комиссия с участием независимых участников-работодателей оценила результаты защиты выпускных квалификационных работ 2021 года. Среди них были особо отмечены самые высокие результаты 10 баллов («Отлично») у Антона Суркова (научный руководитель -доцента департамента государственного администрирования, к.э.н. Силаева С.А.) и Ярослава Саматова,(научный руководитель - доцент департамента государственного администрирования, к.э.н. В.П.Кайсарова). Они рассказали о своих исследованиях и прикладных результатах, отметив прямую связь итогов обучения с карьерой после бакалавриата.

Связь прямая: успехи и путь в карьере выпускника-управленца ОП «Управление и аналитика в государственном секторе»

1.  Чему было посвящено Ваше исследование в выпускной квалификационной работе? Чем эта тема интересна?

 Я.Саматов: У меня возник интерес к теме "Демографические процессы как факторы рынка труда" в связи с растущим региональным неравенством и текущим положение дел в стране. Эти проблемы находится на стыке двух взаимодополняемых сфер жизни страны, а именно: развития рынка труда и демографии. Очень подогревало желание использовать стек современных технологий машинного обучения для работы с данными в сфере государственного управления.

А. Сурков: Моя тема «Государство как работодатель последней инстанции» привлекала прежде всего своей не разработанностью в теории. На сегодняшний день очень мало опубликовано источников на русском языке, посвящённых данному концепту. И меня интересует такое научное направление экономического анализа, поскольку я им занимаюсь уже несколько лет.

2. Есть ли «секрет» успеха дипломной работы на 10 баллов?

Я.Саматов: На мой взгляд, умой спех заключается в личном интересе к разработке темы. По личному опыту могу высказать весьма критичную мысль: пока не появится реальная заинтересованность в тематике и желание узнать что-то новое - о качестве исследования можно забыть. Более того, считаю важным отношение к самому процессу защиты. Студентов, желающих продемонстрировать грамотность своей работы и произвести впечатление, непременно ждет успех!

А.Сурков: На самом деле, мне трудно ответить на этот вопрос. Думаю, что главный секрет успеха в том, чтобы работа была полностью сделана самостоятельно, и достаточно объемную часть нужно посвятить ее практической части, с анализом и обработкой эмпирических данных.

3)  Какие главные трудности существуют при проведении исследования в ВКР? И есть ли «лайфхаки» при построении коммуникаций с научным руководителем?

Я.Саматов: Пожалуй, главными проблемами у меня были слабая мотивация на начальных этапах, чтобы выдержать все сроки сдачи, а также и доступность нужной статистической информации на последнем этапе исследования. Что-то особенное при коммуникации с моим научным руководителем выделить весьма сложно. Это - всегда  уважительный тон, советы, как выполнить намеченное в нужные сроки и аргументировать мнение. Это - основные моменты.

Антон: Мне из-за онлайн-обучения не хватало живого общения с моим научным руководителем Но мы много переписывались и общались по телефону. Часто эмоционально мало ощутимо было и в целом, что идёт обучение в университете. Отсюда иногда было сложно заставить себя учиться. К счастью, в итоге, все завершилось успешно!

4)  Как навыки и знания при подготовке ВКР будут помогать в будущем и в карьерном росте?

Я.Саматов : В ходе работы над ВКР я применил методы машинного обучения (кластеризационные модели, метод главных компонент) и ряд статистических критериев. Думаю, что эти инструменты нужны при дальнейшем анализе данных в реальных проектах. В тоже время помимо явно практических методов стоит отметить важность грамотной письменной речи, деловой и научный стиль, который у меня стал со временем вырабатывается при написании моих научных работ в нашем бакалаврите. Спасибо Программе, учебе! Подобный опыт, очевидно, полезен для ведения разного вида отчетности при любой работе.

А.Сурков: При подготовке своей ВКР я делал ставку на развитие навыков эконометрического моделирования. Надеюсь, что это мне поможет в дальнейшей научной, а также аналитической деятельности вне исследований. Например, при решении системы уравнений, для каких-либо других задач.

*Дорогой читатель, мы заметили, что ребята очень свободно и легко общаются. Они поделились своими достижениями в карьере.

Я.Саматов отметил, что интенсивные усилия в учебе принесли ему на ОП УАГС перевод с коммерческого места на бюджет после 2 курса. А в качестве наиболее удачных исследовательских «фишек», которыми он был готов поделиться с одногруппниками еще во время учебы на нашей программе были использование языков программирования Python, R для статистических исследований и визуализаций. Он после окончания обучения прошел отбор в Комитет информатизации и связи Санкт-Петербурга, обучается в магистратуре.

А.Сурков на 3 курсе бакалавриата получил предложение стать сотрудником Лаборатории    социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ-СПб. На дисциплине «Компьютерное сопровождение анализа документов публичного управления» ОП УАГС он узнал о Лаборатории, потому что интересовался анализом данных и машинным обучением.  «Мы по большей части работаем с текстами», -говорит А.Сурков: основное направление лаборатории — это NLP (Natural Language Preprocessing), то есть, обработка естественного языка. Мы берём текст и пытаемся научить модель понимать и предсказывать какие-то закономерности. В лаборатории я понял, что работа с текстами может быть совсем не скучной. Я должен читать и писать код, а потом запускать расчёты на суперкомпьютере Вышки или сервере лаборатории. При этом я стараюсь использовать новые пакеты и модели, разбираться в нюансах их функционирования. Это возможно благодаря тому, что у меня нет жёсткого графика. Я работаю со сложными кодами, написанными более опытными исследователями, и мне приходится подстраивать их под себя. Это помогает мне развивать навыки программирования и изучать новые пакеты. В ходе работы в лаборатории я узнал много нового про NLP, а ещё кое-что из математики и теории вероятности. Я научился быстрее и рациональнее программировать и разбираться в сложных кодах. Думаю, я и в целом прокачал навыки в области машинного обучения».

Антон успешно совмещает свою работу с обучением в магистратуре НИУ ВШЭ "Машинное обучение и высоконагруженные системы" и подготовил научную статью в высокорейтинговом журнале по итогам научного проекта QTM.

Пожелаем всем нашим выпускникам найти свой творческий успешный путь к карьере и использовать все возможности обучения в Вышке,

 на нашей Программе!

Проект «Активный корреспондент»,

ОП «Управление и аналитика в государственном секторе»