Летом 2026 года состоялись первые выпуски онлайн-магистратур факультета компьютерных наук (ФКН) ВШЭ «Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом» (направление окончили 64 человека, с красным дипломом — 30), «Инженерия данных» (49 выпускников, с красным дипломом — 6) и «Аналитика больших данных» (завершили обучение 106 человек, с красным дипломом — 33). Как прошли эти два года на ФКН, выпускники рассказали в интервью.
Влад Паламарчук
Выпускник магистратуры «Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом»
— После школы я поступил в ИТМО на менеджмент ИТ-проектов, но не доучился и ушел с третьего курса делать свои стартапы. Спустя четыре года мне не хотелось терять результаты ЕГЭ, и родители уговорили восстановиться в местном университете в Гатчине и доучиться заочно на менеджменте. Это решение оказалось абсолютно правильным.
В какой-то момент мне стало не хватать технических знаний: из-за этого несколько лет назад не запустился мой сервис аналитики для маркетплейсов. В конце 2023 года я узнал, что такое ChatGPT, и пришел в полный восторг, показывал его друзьям и семье. Тогда же я узнал, что в Вышке запускается онлайн-магистратура «ИИ в маркетинге и управлении продуктом». Это показалось мне интересным, а тема была максимально близка. Технические специальности в программе магистратуры определили мою дальнейшую карьеру: я понемногу перехожу из маркетинга в машинное обучение. Сейчас, например, мы с командой делаем пилотный проект для «Яндекса».
У онлайн-обучения есть очень много плюсов. Начнем с того, что я жил в маленьком городе Гатчине под Петербургом и без переезда в принципе не мог бы начать учиться, а в онлайн-формате смог. Также я не люблю много ездить, а тут учеба, как и работа, буквально дома в ноутбуке, что очень удобно и эффективно по времени.Учеба сильно превзошла ожидания. Я думал, что получу хорошее образование, познакомлюсь с разработчиками для новых проектов и с амбициозными людьми для новых стартапов, найду клиентов. В итоге я получил все из этого списка. Еще я сам становлюсь разработчиком, и оказывается, что мне это очень интересно. Также я поработал с нашим академическим руководителем над реальными маркетинговыми проектами и съездил по обмену в Китайский университет Гонконга в Шэньчжэне.
Теперь у меня есть шансы и большое желание поступить дальше учиться в докторантуру в Сингапур, о чем я даже не мечтал. Да и с «Яндексом» я не верил, что получится что-то начать в моем возрасте (мне 28, а как будто намного легче попасть в «Яндекс» в 20, чем в 28).
Больше всего мне понравилось, как Андрей Боревский вел курс по машинному обучению. Маркетинговые предметы тоже были крутые.
Учеба была средней сложности, все зависело от интереса и желания изучать определенную сферу. Почти все предметы я делал вместе с нейросетями, стараясь оставаться в рамках того, что разрешено. При этом часть предметов, начиная с математики, я отдельно повторял для собеседований и для общего развития — тоже с нейросетями, по материалам наших и других курсов. Для меня это оказалось оптимальным и интересным способом учиться.
За эти два года я набрал темп учебы и сейчас не останавливаюсь, продолжаю учиться. Я бы хотел учиться всю жизнь, это делает тебя более интересным человеком и поддерживает мозг в тонусе. Вышка — сильный вуз, где огромное количество возможностей: маркетинговые проекты, учеба по обмену, новые амбициозные знакомые, работа с «Яндексом».
Отдельно подчеркну работу руководителей программы Дмитрия Еременко и Юлианы Нам. Они потрясающе открыты к разговору на любые темы, слушали студентов и дорабатывали программу, основываясь на наших пожеланиях. Еще после первого года у нас была регата в Москве. Самое главное — все это доступно жителю любой точки России и мира, что буквально невозможно было себе представить десять лет назад.
Евгения Наумова
Выпускница магистратуры «Аналитика больших данных»
— Я училась в бакалавриате «Прикладная математика и информатика» Вышки. При выборе магистратуры хотела остаться в знакомой среде, но углубиться в новое направление. Мне интересна сфера аналитики данных. Профессионального опыта в этой области у меня не было, но при поступлении я хотела углубить имеющиеся знания и получить новые, более прикладные и современные. Анализ данных — перспективная сфера: спрос на специалистов растет, а инструменты и методы постоянно эволюционируют.
В первый год было не очень сложно: после бакалавриата большая часть знаний еще свежа и пригодилась в учебе. Я смогла глубже погрузиться в нужную сферу. Второй год прошел сложнее за счет проектов и диплома.
Важное преимущество программы — экономия времени на дорогу. Когда учишься очно, неизбежно тратишь несколько часов в день на перемещения, а в онлайн-формате это время можно потратить на учебу, работу или отдых. Плюс появляется больше гибкости в планировании дня. Проблем с социализацией при онлайн-обучении я не заметила. В основном встречалась с одногруппниками онлайн, но мы все равно наладили контакт, и с парой ребят я до сих пор общаюсь на темы, далекие от учебы и работы.
Оцениваю учебу на 5+ из 5. Программа интересная: собрано все самое нужное — от фундаментальных дисциплин до современных инструментов работы с данными. Отдельно отмечу невероятно сильный состав преподавателей, многие из них — практики из индустрии, что давало хорошее понимание того, как теории применяются в реальных задачах. Самыми сложными для меня стали проекты на курсах MLOps и NLP — там много самостоятельной работы, нужно глубоко погружаться в тему, разбираться с пайплайнами и моделями. Больше всего мне нравились курсы по математическому анализу — люблю эту сферу. Для меня математика — это красиво, логично и дает хорошую базу для понимания многих алгоритмов машинного обучения.
Самым интересным для меня стал проект на втором курсе. Тема, над которой я работала, была мне действительно важна — и до сих пор остается. И отдельное спасибо моему научному руководителю Матвею Бакшуку, благодаря ему я смогла погрузиться в тему гораздо глубже, чем планировала. Проект был посвящен исследованию влияния новостных каналов на прогнозирование волатильности фондового рынка. В рамках работы требовалось собрать и подготовить данные с новостных каналов — биржевые котировки, новостные публикации, — провести их очистку и обработку, а затем исследовать, насколько информация из новостей помогает повысить точность прогнозирования. Я также проводила сравнение между несколькими разными моделями машинного обучения, выделяя и учитывая тональность новостей разными способами. Было интересно увидеть, как текстовые данные могут влиять на предсказательную способность моделей.
Марина Штрасгейм
Выпускница магистратуры «Инженерия данных»
— Мой бакалавриат был не по ИТ-специальности, я окончила экономическое направление, и с того момента прошло уже около десяти лет. Более пяти лет назад я начала работать в ИТ, и магистратура стала для меня своего рода подтверждением намерения окончательно сменить сферу деятельности. Мне нравится работать с данными — видеть, как хаотичные массивы информации превращаются в структуры, выстраивать процессы обработки и хранения данных. Инженер данных — одна из самых перспективных профессий на рынке: специалисты в этой области востребованы в самых разных отраслях — от финансов до торговли.
Учиться было непросто, потому что большого опыта разработки у меня не было. Когда я поступала, я понимала, что предстоит много наверстывать, и ничего простого я не ждала. Первое время уходило много сил на то, чтобы вникнуть в технические детали, разобраться с инструментарием и подтянуть фундаментальные знания, которых мне не хватало. Но программа построена так, что даже с небольшими знаниями в разработке можно постепенно войти в ритм, главное — не бояться задавать вопросы и много практиковаться.
Для меня самым полезным и интересным этапом стала работа над дипломным проектом. Писала диплом про проектирование прототипа feature store (система управления циклом жизни признаков для моделей машинного обучения) для реально работающих приложений. Моя работа носила прикладной характер. В процессе я хорошо отработала свои навыки на живом приложении — от проектирования архитектуры данных до реализации пайплайнов обработки. Этот проект дал мне возможность применить на практике все, чему я научилась за два года, и увидеть результат своими глазами.
Сейчас я не инженер данных, но продолжаю работать в ИТ. И главное, что дала мне магистратура, — масштаб мышления. Я стала шире смотреть на задачи, лучше понимаю архитектуру систем и процессы, которые происходят «под капотом». Появилась уверенность в своих действиях: раньше я часто сомневалась, берясь за технически сложные задачи, а теперь чувствую, что могу разобраться в любой теме, если уделить ей достаточно времени и усилий.
Главный плюс программы — возможность учиться удаленно. Можно получить диплом ведущего университета, с которым реально выходить на международный рынок труда, при этом не привязываясь к месту жительства. Для меня как для человека, который совмещал учебу с работой, это было единственным возможным форматом. Гибкий график и отсутствие необходимости тратить время на дорогу позволили эффективно распределять силы между работой, учебой и личной жизнью.