«Здорово осознавать, что сейчас моя команда эти инструменты только осваивает, а я уже изучила их в магистратуре»
Зачем идти в магистратуру «Коммуникации, основанные на данных», какие навыки и знания можно приобрести в процессе обучения, с какими трудностями приходится сталкиваться, какие карьерные перспективы открывает диплом – об этом и о многом другом рассказывают выпускники программы.
Лиана Хачатрян
На старте: медиапланер в агентстве
Сейчас: занимается продуктом в игровом стартапе
Когда я училась в бакалавриате на внешнеторгового менеджера, стало ясно, что для меня важно было бы изучить диджитал-маркетинг, углубиться в онлайн-среду. Поэтому, выбирая магистратуру, я искала что-то более интересное, и мой выбор пал на программу «Коммуникации, основанные на данных».
В магистратуру я поступала, работая медиапланером в рекламном агентстве. Совмещать учёбу и работу было очень трудно. Иногда приходилось делать выбор, в какую задачу углубиться. Но в итоге всё получилось отлично – и с учёбой, и с работой.
Сейчас я менеджер по маркетингу в стартапе. Думаю, мне очень помогли люди, которые меня окружали: они делились своими результатами, вдохновляли на движение вперёд. Хотелось как можно скорее добиться того же.
Конечно, знания, полученные в магистратуре, очень помогли: собеседования проходили успешно, работодатели удивлялись тому, сколько проектов, давших реальный опыт, было реализовано во время учёбы.
Самой полезной практической работой было создание карты клиентского пути для «Райффайзенбанка» на основе анализа разговоров чат-бота. Именно этот проект помог мне понять, в какой сфере я хочу развиваться и найти новую крутую работу.
Моя дипломная работа была про связь ТВ-рекламы и онлайн-бизнеса. Я исследовала то, как наиболее эффективно с помощью телевидения можно привлекать пользователя на сайт или в приложение. Мне удалось понять, как ТВ-реклама влияет на поведение пользователей и как можно изменить её размещение, чтобы повысить конверсию онлайн.
Думаю, магистерская программа «Коммуникации, основанные на данных» подойдёт тем, кому нравится цифровой мир, кто верит в его активное развитие и хочет сам этому способствовать. Это идеальный выбор для тех, кто хочет создать свой онлайн-бизнес и взглянуть на него со стороны создания продукта, его продвижения и вовлечения аудитории. Программа помогает понять, как работать с данными, чтобы они приносили пользу. Именно на этом сейчас и держится весь онлайн-бизнес.
Софья Денисова
На старте: линейный маркетолог в ритейле сотового оператора
Сейчас: product perfomance в «Тинькофф» с командой в подчинении
У меня гуманитарное образование, я окончила факультет политологии МГУ и работала менеджером по маркетингу в «Мегафон Ритейле». Работа не требовала глубоких знаний, у меня было очень мало инструментов для того, чтобы делать что-то действительно важное. Я хотела шагнуть вперёд, получить технические навыки. Меня интересовали аналитика и продакт-менеджмент, и, чтобы развиваться в этих сферах, я пошла в магистратуру.
Я выбрала программу «Коммуникации, основанные на данных», потому что для других направлений нужны были намного более глубокие знания в сфере математики. Благодаря магистратуре я получила overview самых современных, классных и актуальных инструментов, которые используются на рынке для анализа данных. Здорово осознавать, что сейчас моя команда эти инструменты только осваивает, а я уже изучила их в магистратуре.
Определенно, в рамках магистратуры ты при желании можешь погрузиться в сферу достаточно глубоко, чтобы стать настоящим data scientist и «жёстким» аналитиком. Теперь я могу самостоятельно развиваться в тех направлениях, которые мне показались наиболее перспективными.
Сейчас я работаю в банке «Тинькофф» продакт-перформанс-менеджером и отвечаю за кросс-продажи кредитных продуктов в мобильном банке. У меня есть команда, состоящая из пяти аналитиков и одного менеджера, так что можно уверенно сказать, что я серьёзно выросла с тех пор, как поступила в магистратуру. Стоит сказать, что на подобные моей позиции берут людей и без глубоких знаний кода и Python, однако особенность моей команды в «Тинькофф» в том, что мы активнее других используем аналитические и исследовательские инструменты, и вместе с хорошим техническим специалистом нам удаётся получать очень крутой результат.
На работе мне суперкомфортно. Я чувствую, что занимаюсь тем, чем всегда хотела заниматься и к чему очень долго шла. Именно магистратура помогла мне чётко осознать, что я могу дать клиентам и заказчикам.
Эта магистратура идеально подойдет тем, кто хочет стать продуктовым или маркетинговым аналитиком, работать в сфере продакт-менеджмента, развиваться в бизнесе. Серьёзный технический бэкграунд при этом иметь не обязательно, однако стоит учитывать, что придётся выделить на учёбу много времени и много заниматься самостоятельно. В магистратуре ты погружаешься в индустрию, в контекст, общаешься с преподавателями, которые могут рассказать о том, как нанимают людей, как они взаимодействуют в своих командах, как себя нужно представлять, как проходить собеседование. И конечно, ты общаешься с однокурсниками, видишь, как они решают свои задачи, какие решения они принимают в карьере, и ты многому у них учишься, перенимаешь полезный и актуальный опыт.
Иван Нечяев
На старте: самозанятый
Встретил своего работодателя на занятиях магистратуры
После классического бакалаврского образования в рекламе я захотел сузить теоретический профиль и погрузиться в более специализированную отрасль: заинтересовался big data, когда писал диплом на тему данных в коммуникациях.
Учиться в магистратуре мне не было очень трудно: когда некоторые технические темы были сложноваты для восприятия из-за более гуманитарного бакалавриата, все преподаватели были лояльны и участливы.
Самая запоминающаяся практическая работа для меня — моя курсовая работа о цифровой религиозной платформе и способах анализа ЦА под нее. Моя магистерская диссертация представляла из себя концепцию СППР (система поддержки принятия решений, — прим. ред.) для формирования и оптимизации стратегий в программатик рекламе.
Это направление подойдёт людям, которые хотят, как минимум, понять, как работают принципы сбора аудиторных данных, что и как делать с этими данными, а главное — в чем польза всего этого для аудитории и бизнеса.
Екатерина Ревякина
На старте: ассистент
Сейчас: менеджер по работе с клиентами с двумя подчинёнными
Во время учёбы в бакалавриате я выбрала специализацию «Исследования в коммуникациях», и мне очень понравились небольшие работы по аналитике и программированию, которые мы выполняли. В магистратуру я шла с конкретным запросом: узнать больше про аналитику, программирование и работу с данными.
Учиться было интересно. Конечно, пришлось выделять дополнительное время на самообучение (преподаватели всегда делятся ссылками на материалы, учебники и различные курсы, и если всё это прорабатывать, то будет легче). Мои однокурсники, кто уже работал с аналитикой, опирались на свои рабочие кейсы в курсовых и выпускных проектах. Это позволяло решать рабочие задачи в процессе учёбы.
Диплом я писала на тему «Рекомендации креативам на основе психотипа пользователя». Проще говоря, я изучала то, на какую информацию о личности человека можно опираться, чтобы сделать рекламный баннер или картинку в интернете интересной и не раздражающей для пользователя и при этом полезной для бизнеса.
Александр Соколов
На старте: стажёр
Сейчас: Middle Data Scientist в банке
Перед тем как поступить в магистратуру, я проходил практику в комитете по инвестициям Санкт-Петербурга, а также работал аналитиком в Леонтьевском центре. Я понимал, что с хорошей базой знаний в data science и product management будет намного интереснее развивать свою карьеру, к тому же появится возможность работать удалённо.
В магистратуру я поступал с чётким запросом: хотел изучить продуктовую аналитику и data science, поэтому и выбрал программу «Коммуникации, основанные на данных». Она подойдёт тем, кто хочет узнать, как использовать в продуктовой и маркетинговой аналитике машинное и глубокое обучение, а также теv, кто хочет научиться создавать продукт с нуля.
Труднее всего в учёбе было просто начать. Потом, в процессе, погружаешься в тонкости работы алгоритмов, моделей, и становится проще.
В первый год обучения я постарался подтянуть знания и навыки в сфере продуктовой аналитики и data science и найти работу. После первого курса я вышел на должность Junior Data Scientist в банковской сфере и к концу второго курса уже претендовал на позицию Middle DS.
Думаю, это стало реальным благодаря моему интересу к data science и благодаря двум прекрасным преподавателям — Артёму Владимировичу Просветову, с которым я писал магистерскую диссертацию в области генеративно-состязательных сетей, и Михаилу Игоревичу Степнову, который был моим научным руководителем, когда я писал курсовую работу по рекомендательным моделям с использованием графовых нейронных сетей.
Самой запоминающейся работой в магистратуре для меня стал мой диплом. Он был посвящён созданию виртуальной примерочной (TRY ON) в онлайн-магазинах, где человек самостоятельно может генерировать необходимую ему одежду на основе текстового описания. Иными словами, был создан back end-инструмент, который устранял недостатки холодного старта в рекомендательных моделях и давал человеку возможность самостоятельно создавать свой стиль.
Если вам интересна работа, можете ознакомиться с ней по ссылке.