У магистерской программы «Инженерия данных», реализуемой в онлайн-формате совместно с «Нетологией» и Сбером, — новый академический руководитель. Им стал Даниил Масленников — директор по управлению данными «СберОбразования». В интервью «Вышке.Главное» он рассказал, как пришел на факультет компьютерных наук ВШЭ и какова его стратегия дальнейшего развития программы.
— Даниил Игоревич, какое образование вы получили? Где работали до прихода в Сбер и в Вышку?
— Я выпускник Физико-математической школы СУНЦ, мехмата Новосибирского госуниверситета и магистратуры НИУ ВШЭ (окончил с красным дипломом магистерскую программу «Прикладная математика и информатика»).
Еще в школьные годы я начал преподавать математику, физику и информатику. Обучаясь в магистратуре, преподавал в Maximum Education — известной EdTech-компании, стал там руководителем физмат-направления, руководителем регионального преподавания. Затем развивал направление данных, реализовывал стратегические проекты, но преподавание не отпускало меня даже в этой роли.
Дальше был «Озон», руководство несколькими командами аналитики и развитие категории FMCG (Fast Moving Consumer Goods — товары повседневного спроса с высокой скоростью оборота. — Ред.). Этот опыт дал мне понимание работы с данными на совсем другом уровне. Параллельно я работал в магистратуре МИСИС.
Моя текущая роль — директор по управлению данными (CDO — Chief Data Officer. — Ред.) в «СберОбразовании». Прошлый опыт позволяет более экспертно и практично смотреть как на образовательную, так и на технологическую составляющую создания инновационных продуктов для рынка EdTech.
Недавно ко мне обратились коллеги из НИУ ВШЭ и «Нетологии», предложив стать академическим руководителем магистерской программы «Инженерия данных». Я согласился, поскольку решил попробовать себя в дополнительной роли, связанной с магистерским образованием, более системно.
— Что такое инженерия данных? Чем занимается инженер данных?
— Любые компании задумываются о структурировании данных и хранилищах, о подключении и обработке данных из разрозненных источников. Это необходимо для принятия решений на основе данных: как увеличить выручку, как снизить расходы, как повысить точность решений в области машинного обучения в различных сферах, как совершенствовать работу с пользователями, имея о них много информации, и т.д. В некоторых случаях даже создаются целые дата-продукты, которые имеют высокую самостоятельную ценность и востребованность.
Считается, данные — нефть XXI века, и эта нефть должна быть качественной.
Данных будет все больше, и кто-то должен уметь приручить этого дракона, который растет не по дням, а по часам
Для этого на стыке анализа данных и классической разработки решений (программирования) появилось большое направление — «Инженерия данных». На мой взгляд, любой компании, которая стремится расти и развиваться, нужно не только уделять внимание прикладной аналитике и ML-инструментам, но и инвестировать в упорядочивание данных: создавать и совершенствовать IT‑инфраструктуру хранилища данных, оптимизировать процессы обработки данных. Всем этим и занимаются инженеры данных.
С одной стороны, инженер данных — это человек с аналитическим складом ума, который должен видеть за данными смысл, стремиться к наиболее оптимальному упорядочиванию всех данных, следить за качеством и безопасностью данных. С другой стороны, это именно инженер, который готов решить задачу любой сложности, в том числе с применением навыков программирования. Всему этому и хотим научить за два года обучения в нашей магистратуре — на прикладных задачах, в связке с индустриальными партнерами, которые решают такие задачи в области инженерии данных ежедневно.
— Программа реализуется не первый год. Можно ли оценить ее эффективность?
— Это относительно новая программа в НИУ ВШЭ, но она уже показала, что ее студенты получают прикладной релевантный опыт, который поможет в профессиональном развитии и карьере. Программа дает фундаментальные знания, необходимые для глубокого понимания сути работы с данными и алгоритмами обработки данных, а также инструменты работы с данными. При этом основной акцент делается на практике — решении самых актуальных и востребованных задач, с которыми сталкивается инженер данных.
Окончив программу, студенты будут обладать всеми необходимыми знаниями и навыками инженера данных, смогут плавно вливаться в работу индустриальных партнеров программы, любых бигтехов и не только. В таких специалистах нуждаются очень многие компании во всех отраслях, а также исследовательские институты. Данные нужны везде, а значит, нужны и инженеры данных.
— Магистерская программа «Инженерия данных» реализуется в онлайн-формате. Чем это обусловлено? Можно ли считать это преимуществом?
— Сегодня онлайн-форматом никого не удивишь, и с учетом роли инженера данных в компании это действительно конкурентное преимущество. Судя по моему опыту, инженеры данных эффективно работают онлайн, потому что могут сконцентрироваться на задачах в спокойной обстановке, а для устной коммуникации в нужном объеме хорошо подходят звонки по ВКС.
К учебе все это имеет прямое отношение. На программе предусмотрены дататоны (хакатоны про данные) и групповые задания, где можно хорошо прочувствовать специфику удаленной кросс-командной работы. Университет — это еще и место, где заводятся знакомства и формируются связи, которые помогут выпускнику в карьере и вообще в жизни, и в онлайн-формате все это реализуется точно так же, как и в рамках учебы в обычном кампусе.
— Какие изменения планируются в программе в связи со сменой академического руководителя?
— Задача радикально менять программу передо мной не стоит. Пока я успел познакомиться с преподавателями, посмотреть содержание дисциплин и могу сказать, что программа сделана хорошо, ее реализует команда настоящих профессионалов.
При этом я верю, что возможности для улучшения всегда есть. Очевидно, точечные изменения будут. Например, инструменты инженера данных постоянно эволюционируют, появляются новые инструменты, обновленные версии, и это нужно учитывать в программах тех или иных курсов. Еще хотелось бы добиться большей согласованности дисциплин, усилить акцент на совместных онлайн-проектах.
В основе нашей магистерской программы лежат синхронные занятия — лекции и семинары, но асинхронный формат тоже важен, при этом он должен быть проактивным, когда преподаватели оперативно отвечают на вопросы студентов, приходят к ним с вопросами и комментариями, устраивают неформальные активности и т.д. Все это можно сделать более системным, используя уже имеющиеся практики.
— Какие требования вы предъявляете к себе как к академическому руководителю? Какие функции считаете приоритетными?
— Начнем с того, что любые изменения в программе должны основываться не только на опыте и интуиции академического руководителя, но и на мониторинге всех доступных метрик. Тот случай, когда принимать решения на основе данных можно и нужно, и это уже делается в рамках предстоящей приемной кампании.
Важным элементом своей новой роли вижу постоянный контакт со студентами, обратную связь. Я открыт к общению, и это позволит глубже понимать их потребности и реалии программы. И конечно, буду постоянно взаимодействовать с преподавателями, помогать им при необходимости не только в решении операционных вопросов, но и предметной, образовательной экспертизой, чтобы им было комфортно работать с нашими студентами.
При этом я бы не стал переоценивать роль академического руководителя и учебного офиса программы. Свой вклад в результаты каждого студента вносят и другие команды факультета компьютерных наук, других подразделений Вышки, вовлеченные в образовательный процесс, и индустриальные партнеры. Все это в комплексе дает возможность сделать нашу магистерскую программу лучшей в России по инженерии данных.
— Начинается приемная кампания на онлайн-программы магистратуры НИУ ВШЭ. Кого вы ждете на программе «Инженерия данных»?
— Всех, кто уже понял, что инженерия данных — его призвание, кто хочет стать экспертом в этом направлении. Для таких студентов поступление на нашу программу — оптимальный путь профессионального развития. Инженерия данных — основа как аналитики, так и машинного обучения, и если бы такая программа открылась в то время, когда я поступал в магистратуру, то я выбрал бы ее не раздумывая.
Если вам нравится решать или хотите попробовать решать интересные прикладные задачи в сфере обработки данных разной сложности на стыке инфраструктуры, аналитики и машинного обучения, вы неравнодушны к программированию, есть склонность к структурности, хотите, чтобы данные приносили практическую пользу в той или иной индустрии, приходите к нам учиться. Для поступления необходимо представить портфолио, требования к которому опубликованы на сайте программы.
Если есть сомнения и вопросы, приходите в наш чат и на консультации, отвечу на все и что-то посоветую в зависимости от вашей ситуации. Если вы уже выбрали другие траектории и рассматриваете нашу программу как запасной вариант, рекомендую тоже поучаствовать в конкурсе, и, если результат будет положительный, он может вам пригодиться, когда будете принимать окончательное решение.
Узнать больше о программе можно на сайте.