Проекты с «Яндексом» и Счетной палатой и современные методы работы с данными: главные особенности «Анализа данных для государства и общества»

Магистерская программа «Анализ данных для государства и общества» открылась два года назад. Она подойдет тем, кто хочет заниматься исследованиями и прикладными проектами в академии, на государственной службе и в индустрии. Кто партнеры программы, где работают студенты и как им помогает модельное мышление — в интервью с академическим руководителем Алексеем Сорбалэ.

Фото НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург

О чем программа и какой у нее фокус

«Анализ данных для государства и общества»  готовит специалистов нового типа, берущих лучшее от миров социальных и компьютерных наук . 

На международном рынке труда можно найти довольно много людей, которые владеют продвинутыми навыками машинного обучения, программирования и прикладного анализа данных. Специалистов, способных решать конкретные управленческие задачи, гораздо меньше. Наконец, профессионалов, которые могут создавать рабочие модели для решения конкретных задач, практически не видно на ландшафте российской и мировой академии и индустрии. Обучение на нашей программе направлено на то, чтобы подготовить кадры именно для этой, пока малой, группы специалистов.

От того, как поставлен исследовательский вопрос, в наибольшей степени зависит успех исследования, в меньшей — от технических возможностей самого исследователя. На программе студенты учатся создавать исследовательские дизайны и применять релевантные методы сбора и анализа данных для ответа на исследовательский вопрос. Эти два навыка лежат в основе так называемого модельного мышления. 

Модельное мышление полезно для того, чтобы планировать, методологически оформлять и реализовывать прикладные и исследовательские проекты. Это достаточно востребованный навык. Государство проявляет интерес к цифровым следам граждан и внешней оценке своей работы, рекомендациям по ее улучшению — особенно, когда речь идет об услугах для групп в зоне социального риска. Компаниям критически важно оставаться конкурентоспособными, а исследователям хочется узнать больше о том, как функционируют социальные институты. Таким образом, навык модельного мышления превращает выпускников нашей программы в профессионалов, способных решать прикладные и аналитические задачи и на госслужбе, и в индустрии, и в академии.   

Для кого эта программа

К нам на программу приходят ребята с разным бэкграундом: и техническим, и социально-гуманитарным. У нас нет специального фильтра, отсеивающего абитуриентов по их специальности. На программе студенты  учатся проводить качественные прикладные и академические исследования с использованием современных методов сбора и анализа данных. Эти навыки полезны, и если после магистратуры студент продолжит заранее намеченную траекторию, и если ему захочется сменить профиль.  

Как выглядит учеба на программе

Дисциплины на программе делятся на три блока. Первый посвящен современным языкам программирования и компьютерному моделированию, работе и обучению нейросетей и развитию навыков анализа данных. На первом году студенты делятся на группы по уровню владения методологическим инструментарием. Одна группа предназначена для ребят, у которых нет опыта программирования и работы в специальных программах — например RStudio или NetLogo. Во вторую группу входят студенты, которые уже знакомы с синтаксисом и логикой языков программирования и отдельными методами анализа данных. Это позволит студентам с разным уровнем подготовки начать второй курс с одинаковым багажом знаний и навыков.

Второй блок дисциплин развивает модельное мышление. Сюда входят предметы, которые научат формировать основу любого исследования, думать о нем в глобальной перспективе. Это научно-исследовательский семинар (НИС) и семинар наставника. На НИСе мы обсуждаем различные дизайны исследований, достоинства и недостатки методологических конструкций и, самое главное, учимся тому, как поэтапно выстроить грамотную, теоретически и методологически корректную работу — академическую и не только. На семинаре наставника проходят индивидуальные обсуждения исследовательских проектов с научным руководителем программы. Стоит упомянуть и проектные семинары, куда мы приглашаем представителей индустрии, органов власти и академического сообщества. На этапе магистратуры внешняя экспертиза всегда ценна, особенно в вопросах, связанных с прикладными проектами и профессиональной траекторией будущих выпускников.  

Третий блок дисциплин можно назвать общеобразовательным. Он особенно пригодится студентам, которые планируют заниматься исследованием общественно-политических феноменов, привязанных к различным региональным контекстам. Сюда входят дисциплины, посвященные политическим системам в странах Азии, Европы и постсоветском пространстве, особенностям эволюции и развития политических институтов в современной России.

А в целом, если обратиться к опыту наших нынешних студентов, образовательный маршрут каждого магистранта индивидуален. Дополнением к основному треку становятся предметы по выбору.

Как начать научную карьеру на программе

Важнейший сюжет для студента программы — написание дипломной работы. Не только потому что это финальный продукт обучения, но и потому что хорошо написанный диплом потом можно и нужно трансформировать в статью высокого класса. Чтобы ребятам было проще определиться со своими исследовательскими намерениями и стратегиями публикационной активности, на программе есть семинары наставника. На этих встречах научный руководитель нашей программы обсуждает с заинтересованными студентами дизайн их исследований и дает рекомендации, которые позволяют слушателям готовить научные тексты высокого качества. Недавно мы узнали, что один из наших студентов  опубликовал свою статью в журнале первого квартиля. Для магистранта это огромное достижение!

Еще один важный сюжет — это работа в научных коллективах. Например, большое количество наших студентов сейчас работает над проектами Лаборатории социальной и когнитивной информатики. Она проводит масштабные исследования при помощи самообучающихся нейросетей и занимается исследованиями на стыке социальной психологии и компьютерных наук.

Как магистранты развивают практические навыки

Прежде всего стоит отметить проектную деятельность. Студенты присоединяются к исследованиям научных центров и лабораторий, проектам компаний — партнеров программы. Сейчас мы сотрудничаем с «Яндексом», после окончания проекта там стажировались несколько наших студентов. Двое остались, теперь работают аналитиками данных. Также у нас есть совместные проекты с компанией «Герофарм» — там наши студенты изучали доступ к образовательным услугам у детей с сахарным диабетом первого типа. С одной стороны, это исследование носит общественную значимость, с другой — его результаты помогут «Герофарму» скорректировать  маркетинговую стратегию, расширить целевую аудиторию и приоритизировать отдельные продукты в своей линейке. Кроме того, программа сотрудничает со Счетной палатой. Там наши магистранты участвуют в глобальных аналитических проектах «Открытого государства», которые направлены на оценку электронной открытости министерств и ведомств России. Ребята анализируют работу государственных структур и помогают вырабатывать рекомендации для них. В число наших партнеров также входят и крупные стриминговые сервисы, например Okko. Для него наши студенты разрабатывали самообучающуюся модель, которая искала наиболее подходящий контент для отдельных категорий пользователей.

Иногда — как это было с «Яндексом» — после проекта студентов приглашают на стажировку. Это возможно в том случае, если во время проекта студент хорошо себя проявил и показал свои навыки и знания. Программа здесь скорее подталкивает ребят к возможности, но их дальнейший успех зависит от личной инициативы и налаженных во время проекта связей. 

Получится ли совмещать учебу с работой

На первом курсе расписание довольно плотное, на втором — более расслабленное. Но в любом случае все занятия у нас начинаются во второй половине дня, не утром. Совмещать учебу с работой — вполне реально, наши студенты так делают. Более того, они чаще всего работают в смежных областях — например занимаются аналитикой в маркетинге, телекоме и финансах. Можно сказать, дополняют опыт программы практикой.

Некоторые наши студенты не только работают, но и растут в должности благодаря знаниям, полученным на программе. Например, студент второго курса Ярослав Саматов недавно получил позицию продуктового аналитика в центре разработки «Тинькофф». Очень рады его успехам!

Как поступить на программу

Мы принимаем по конкурсу портфолио. Нужно приложить CV, мотивационное письмо, сертификат о знании языка — международного образца или от «Лингвотеста». 

Основным элементом портфолио является проект предполагаемого исследования. Подчеркну, что если абитуриент поступит на программу, реализовывать именно его не обязательно. Нас  скорее интересует, способен ли кандидат в понятной и лаконичной форме донести центральную идею своего исследования, возможно ли реализовать ее при помощи предлагаемых кандидатом эмпирических данных и инструментов анализа. 

Еще один важный элемент портфолио — пример уже написанной кандидатом  исследовательской работы. Здесь мы рассматриваем дипломные работы и статьи, опубликованные в рецензируемых научных журналах. Прежде всего, мы смотрим на то, какая проблема там обозначена и насколько дизайн исследования, полученные результаты и их интерпретация соотносятся с первоначальным вопросом. Дополнительным плюсом к портфолио будут сертификаты, которые подтверждают участие в кейс-чемпионатах по решению управленческих задач и прохождение курсов по анализу данных.