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

«Яндекс — это то место, где встречаются моя магистерская программа по аналитике и бакалаврская по политологии»

В 2023 году Елизавета Родионова окончила магистерскую программу «Анализ данных для государства и общества» и попала на стажировку в «Яндекс». Там выпускница помогает исследовательской группе, которая занимается government relations. Пригодился и политологический, и аналитический бэкграунд. Какие впечатления у Елизаветы от магистратуры и чем ей запомнилась стажировка — в материале. 

«Яндекс — это то место, где встречаются моя магистерская программа по аналитике и бакалаврская по политологии»

iStock

— Елизавета, расскажите, почему выбрали «Анализ данных для государства и общества» и какие полезные навыки вы там получили?

— Я выбрала «Анализ данных для государства и общества», потому что программа создавалась наполовину социологами, наполовину политологами. Социологи Питерской Вышки сильны в методах анализа данных, особенно количественных методах исследования. Даже на уровне разговоров я об этом часто слышала. Политологи для меня были некой гарантией того, что все будет хорошо. Я закончила бакалаврскую политологическую программу здесь, в Вышке, поэтому участие профессоров оттуда прибавляло в моих глазах несколько поинтов к характеристике надежности «Анализа данных для государства и общества», это был первый набор программы. Получалось так, что поступление туда означало плюсы сразу с нескольких сторон: мне точно будет комфортно на программе, ведь там есть замечательные политологи, в то же время я смогу немного поменять направление и усилить свои аналитические навыки вместе с социологами.

Из полезных навыков – программирования на Python. Наш курс выбрал Python как язык программирования, все предметы по методам анализа мы проходили на нем. Python — более универсальный, например, удобнее решать задачи по автоматизации как сбора данных, так и самого анализа. Курс по методологии развивает навык построения общей стратегии исследования.

Когда ты понимаешь, что хочешь получить в итоге – нужно продумать шаги, как к этому чему-то прийти. Как оказалось, просто нарисовать черную коробку между стартом и финишем или интегрировать вечный двигатель не получится, поэтому приходилось вычленять то, что реально сделать, и продумывать каждый этап исследования.

— Сейчас вы стажируетесь в «Яндексе». Почему именно эта компания? 

— «Яндекс» — классная компания, она много чем занимается: от рекламы и маркета до образования и услуг такси. Есть ощущение, что задачи не станут однообразными, не придется скучать и раз за разом выполнять похожие задачи.


В «Яндексе» любят брать людей без большого опыта, часто студентов, на позиции стажеров. Так делают, вероятно, потому что к стажерам обращено больше внимания со стороны команды и других сотрудников «Яндекса». Так легче адаптироваться в новом месте и получить помощь. Плюс стажерам стараются давать какие-то интересные задачи. Вникнуть в то, чем ежедневно занимается твоя команда — это понятно, но иметь проект, закрепленный за тобой — это прикольно. У меня такой есть. Я бы сказала, что к стажерам относятся хорошо, но в «Яндексе» ко всем относятся хорошо, разница незаметна.

— Чем именно вы занимаетесь в «Яндексе»?

— Я стажируюсь аналитиком в группе по исследованиям, которая условно привязана к яндексовскому GR. GR расшифровывается как government relations, там помогают налаживать связь с органами государственной власти: «Яндекс» — заметная компания для государства. А еще это то место, где моя магистерская программа по аналитике и бакалаврская по политологии встречаются в одном месте. Я была в восторге, когда это поняла.

В «Яндексе» у меня есть один крупный проект и поток небольших задачек, которые время от времени приходят, они составляют что-то наподобие типовых обращений к компетенциям GR. А вот крупный проект — это попытка переформатировать нашу работу. Хочется, чтобы работа немного отходила от слишком качественной к более количественной, с понятной методологией. Так появится возможность использовать большее количество данных, а значит усиливать основания под своими выводами. Эти данные можно собрать, проанализировать и преобразовать в сервис, который уже будет использоваться как инструмент.

— Хотите ли вы задержаться в «Яндексе»?

— Перевод из стажеров в штат зависит от меня и от команды. От меня нужно хорошо справляться с задачами и иметь желание остаться. От команды — оценить, действительно ли хорошо я справлюсь, и есть ли у них свободная позиция. Я бы хотела остаться!

— Многие студенты хотят работать в IT-гигантах. Посоветуйте что-нибудь для таких ребят. Возможно, во время магистратуры стоит участвовать в проектах или проходить практику в каких-то определенных местах?

— Определенно стоит участвовать в проектах и проходить практику в разных местах. Это очень хороший совет! Выбирайте проекты и места для практики, исходя из ваших интересов, здесь, кажется, ничего другого и не посоветуешь. Кроме этого, полезно будет усилить hard skills во время учебы.

Промониторьте требования, которые чаще всего встречаются в вакансиях, на которые вы нацелены, и уделите им время в университете.

Если такие навыки по каким-то причинам не преподают на программе, займитесь этим в свободное время. Так я в какой-то момент узнала, что существуют алгоритмы, посмотрела курс и пошла решать задачки на leetcode.

Беседовала Вероника Бердникова