В СПбГУ открывается программа «Бизнес-аналитика и большие данные»
В 2018 году в Санкт-Петербургском университете откроется для приема программа магистратуры «Бизнес-аналитика и большие данные» (Master in Business Analytics and Big Data — MiBA). Разработка учебного плана изначально основывалась на потребностях реального бизнеса: в совет программы вошли представители IBM, Mail.ru, Megafon, PwC, Segmento и компании «Новая медицина» (Doc+).
Интерес к специалистам по обработке больших данных растет вместе с объемами накопленных данных. По данным компании IBS Group, к 2003 году мир накопил пять эксабайтов данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов). К 2008 году этот объем вырос до 0,18 зеттабайта (1 ЗБ = 1024 эксабайта). В мае 2015 года глобальное количество данных превысило 6,5 зеттабайта. К 2020 году, по прогнозам, человечество сформирует 40–44 зеттабайта информации. Образовательная программа СПбГУ «Бизнес-аналитика и большие данные» будет готовить специалистов, способных содействовать принятию управленческих решений на основе анализа больших данных.
Что такое большие данные, зачем в Университете было решено открыть новую программу и чему на ней можно научиться? На эти вопросы ответили руководители технологических компаний, оперирующих большими данными, выпускники СПбГУ и члены совета программы MiBA — Борис Каптелов, операционный директор сервиса «Юла — доска бесплатных объявлений» от Mail.ru Group, Александр Куликов, заместитель генерального директора Segmento — платформы для таргетирования интернет-рекламы, и Елена Самуйлова, сооснователь Mechanica AI — компании, которая создает решения для оптимизации промышленных процессов на основе технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.
О больших данных сейчас пишут и говорят все, но, кажется, мнения о том, что это такое и когда данные становятся «большими», расходятся. С какими данными работаете вы?
Заместитель генерального директора Segmento Александр Куликов:
Традиционно большие данные характеризуются несколькими основными параметрами — объем, разнообразие и скорость. Приведу пример одного из типов данных, с которыми работает наша компания. В системе более 400 млн профилей пользователей российского интернета. Каждое посещение страниц разных сайтов, все клики, вставки рекламы пользователей — это «кванты» данных. Например, лишь за сегодняшний день накопилось больше 4,5 млрд «квантов» в российском сегменте интернета, а за месяц эти цифры составляют 202,8 млрд. Это тот колоссальный объем данных, который мы должны анализировать, причем делать это за миллисекунды. За время загрузки сайта (это примерно 100 миллисекунд) мы должны проанализировать пользователя и решить, нужно ли показывать ему рекламное сообщение.
Какие специалисты необходимы для работы с такими данными?
Сооснователь Mechanica AI Елена Самуйлова:
Чтобы аналитика действительно приносила ценность для компании, помимо технической экспертизы требуется понимание конкретной предметной области и способность видеть за данными бизнес. Поэтому на рынке есть спрос как на сильных специалистов в области data science (науки о данных), так и на менеджеров с достаточным уровнем технических знаний. Это разные карьерные треки: в первом случае речь идет о непосредственной разработке сложных моделей машинного обучения и развитии в рамках роли data scientist — аналитика данных. Во втором — о работе, например, консультантом, бизнес-аналитиком, менеджером data science-проектов или специалистом в отделе стратегии — и дальнейшем развитии управленческой карьеры или работе в различных кросс-функциональных командах.
Будет ли новая образовательная программа СПбГУ готовить таких специалистов?
Операционный директор сервиса «Юла — доска бесплатных объявлений» Борис Каптелов:
В качестве абитуриентов программы мы ожидаем видеть в первую очередь тех, кто уже имеет технический бэкграунд и видит необходимость получения дополнительных коммуникативных, стратегических и управленческих навыков.
Заместитель генерального директора Segmento Александр Куликов:
От будущего выпускника MiBA можно будет ожидать как умения решать технические задачи, так и широкого бизнес-кругозора, понимания того, как различные действия влияют на бизнес. Проектные подразделения смело смогут брать выпускников MiBA на управление проектами, так как эти выпускники будут обладать базовыми навыками анализа и выдвижения гипотез, структурирования своей деятельности и нацеленности на результат. При этом выпускники MiBA — это выпускники бизнес-школы, а значит, будут уметь работать с командой, собирать ее и руководить ею.
В чем преимущества обучения по программе «Бизнес-аналитика и большие данные» в сравнении с онлайн-программами или краткосрочными курсами?
Сооснователь Mechanica AI Елена Самуйлова:
На мой взгляд, они дополняют друг друга. Курсы хороши для развития конкретных навыков, например для обучения работе с новыми инструментами. Анализ данных очень активно развивается, навыки быстро устаревают, на рынке появляются новые продукты — речь идет не о повышении квалификации раз в пять лет, а о том, что придется учиться всю свою профессиональную жизнь. И для этого краткосрочные программы хороши.
Полноценное университетское образование при этом позволяет в комплексе посмотреть на процесс. Ведь важно не только уметь писать код на Python или R, работать с Tableau или знать, чем градиентный бустинг отличается от нейросетей, но и уметь правильно ставить задачи, интерпретировать и внедрять результаты. Для этого нужны управленческие навыки и понимание фундаментальных основ того, как работает бизнес, — и это как раз можно получить в рамках магистерской программы.
Операционный директор сервиса «Юла — доска бесплатных объявлений» Борис Каптелов:
Важным преимуществом офлайн-образования является командная работа, поскольку большей части выпускников придется работать именно в командах. В бизнес-школе СПбГУ обучение так и построено — уже с первого дня здесь можно работать над различными проектами в группах, что позволяет понять, как взаимодействовать с другими людьми. Это очень пригодится в будущей работе.
Возможность обмениваться мыслями с коллегами сильно повышает вероятность того, что человек завершит начатое обучение, тогда как статистика онлайн-образования пока таким похвастаться не может, поскольку мало людей могут замотивировать себя на двухлетнее онлайн-обучение.
Мы делаем двухлетнюю программу, так как затронуть нужно целый ряд вещей. Нужно иметь самые разнообразные базовые навыки — и смежные с навыками программирования, и в области финансов и экономики, так как без них сложно переходить от роста аудитории к деньгам. Также необходимо обладать основными компетенциями проектного менеджмента, потому что надо быть готовым к работе в командах, и понимать общую стратегию бизнеса, чтобы анализ не проводился ради анализа. Из этих кусочков складывается целая мозаика, которая с трудом умещается в два года.
Какова роль совета образовательных программ в создании программы MiBA?
Операционный директор сервиса «Юла — доска бесплатных объявлений» Борис Каптелов:
Программа MiBA создана с учетом мнения реального бизнеса, который в будущем будет нанимать выпускников программы. Мы в совете образовательной программы MiBA пытаемся максимально приблизить содержание программы к потребностям бизнеса. Человек, самостоятельно выстраивая свою образовательную траекторию, вряд ли сможет собрать ее с тем же качеством.
Сооснователь Mechanica AI Елена Самуйлова:
Отрасль развивается очень активно: когда я училась в Высшей школе менеджмента СПбГУ, никто не говорил не то что об искусственном интеллекте, даже о больших данных еще не шла речь. За несколько лет сформировалось фактически новое бизнес-направление. Академическим программам важно успевать реагировать на такие изменения. Я буду рада, если мой практический опыт поможет лучше учесть потребности рынка и обучить студентов действительно актуальным навыкам. К тому же участие в совете — это хорошая возможность посмотреть со стороны и осмыслить свой собственный профессиональный опыт.
Подробнее о том, как в СПбГУ формируются компетенции в области цифровых технологий, читайте в материалах ректорского совещания, которое состоялось 26 марта.