В 2019 году Школа анализа данных и Российская экономическая школа запустили образовательный трек по экономике и наукам о данных. На нём студенты изучают как основы экономики и финансов, так и программирование на языке Python, прикладную статистику, алгоритмы и машинное обучение. Академия Яндекса поговорила со студентами ШАДа 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.

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 ШАД. 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 ШАД и РЭШ, 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 в ШАДе новый трек, в организации которого 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 задают много дополнительных вопросов, но это не значит, что нужно знать абсолютно всё. Если не можешь что-то решить, то тебя спросят: «Что ты вообще знаешь?» Например ты знаешь 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

У меня собеседование в ШАДе продлилось около восьми часов. В самом конце задают вопросы 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 что ты сказала?

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

​

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 оказываешься на лекции, то понимаешь, о чем вообще говорят в сфере машинного обучения. На Coursera ты очень отрывочно 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 ШАД: программа отнимает довольно много времени.

Сколько времени у вас занимает учёба в ШАДе и РЭШ?

Таня: Немало — совмещать с сорокачасовой рабочей неделей у меня не получилось. Думаю, что я могла бы работать по двадцать часов, за исключением экзаменационных недель. В ШАДе очень много увлекательных курсов по выбору, которые хочется взять.

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 полноценного участия 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, корпоративные финансы, или модели поведения потребителя в маркетинге.

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

В совместном бакалавриате не объясняли экономику с нуля. А на программе ШАДа и РЭШ 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 ШАДа и РЭШ 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. До этого я 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.

Когда всё рассказывают в одном месте, то это очень хорошо. Нас заставляли писать докстринги (документацию для объявления функций), дали задание 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 — это помогает контролировать повседневную жизнь. Когда я захожу на Upwork, одну из самых больших платформ для фриланса, то вижу задания по всем темам, которые изучаю. Думаю заказчикам будет очень удобно работать с человеком, который может в одиночку закрыть не одну задачу проекта, а сразу несколько.

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