Results of the Year 2017

В этом году я решил поменять формат подведения итогов и вместо длинного списка событий и достижений написать только одно, которое имело самое большое влияние на мою жизнь. В 2017 году такое достижение - это создание совместной магистратуры УрФУ и Школы Анализа Данных компании Яндекс.

Магистратура называется “Анализ данных”. Студенты, которые успешно освоят программу, могут получить два диплома: УрФУ и ШАД. Программа магистратуры синхронизирована с ШАД, включает все обязательные курсы и некоторые спецкурсы по выбору. Дополнительно в магистратуре есть предмет “Проектная деятельность”, на котором студенты делают реальные проекты по анализу данных. Также есть обязательные по образовательному стандарту предметы: иностранный язык, философия и т.п.

Университет

В процессе организации магистратуры я много узнал об устройстве и работе университета. К сожалению, основной вывод - университет не интересуют хорошие образовательные программы, важно готовить все необходимые бумаги для аттестации. Как при этом учишь студентов, никто не проверяет. Положительная сторона такого отношения - если написать бумаги соответствующим образом, то учить можно всему, что считаешь правильным и так, как считаешь правильным. Практический вывод - для программы нужен качественный менеджер, который (которая) будет заниматься всеми бумажками, необходимыми для университета. Если удастся найти такого менеджера, то в УрФУ можно делать очень интересные образовательные программы.

Студенты

Неожиданно для нас, магистратура оказалась очень популярной. Удалось набрать больше 30 человек при первоначальных планах 10-15. Конкурс был высокий для магистратуры, 90 человек на 25 бюджетных мест.

Программа магистратуры тяжелая, и, думаю, не все смогут ее освоить. Но минимум половина ребят очень хорошая.

Преподаватели

Приятно, что идею создания магистратуры поддержали не только преподаватели нашей кафедры, но и другие сотрудники матмеха, а также других факультетов. Преподаватели активно приминали участие в организации магистратуры и вели занятия для студентов. К сожалению, несмотря на активную работу и участие в изменениях образовательной программы, преподавателям платят очень мало.

Оборотной стороной популярности магистратуры оказался рост нагрузки на преподавателей. Многие мужественно выдержали такую нагрузку, но по некоторым предметам мне пришлось искать во время семестра дополнительных преподавателей, которые помогали проверять домашние задания и контрольные работы. Спасибо всем преподавателям за работу в тяжелых условиях.

ИТ-компании

Благодаря организации магистратуры я узнал много нового и об ИТ-компаниях Екатеринбурга. Ключевой особенностью нашей магистратуры мы хотели сделать не только хорошее преподавание теории, но и реализацию реальных проектов по анализу данных, желательно для коммерческих компаний. Именно для этого мы включили в программу магистратуры предмет “Проектное обучение”.

В начале года, когда мы только начинали проектировать магистратуру, я считал это самым рискованным элементом программы. Я опасался, что мы не найдем нужное количество компаний-партнеров и проектов для студентов. Но оказалось, что в Екатеринбурге достаточно много компаний, которым нужны специалисты по анализу данных. Компании очень адекватные, готовы давать проекты студентам и выделять своих сотрудников, которые могут быть наставниками студентов. В результате проектов от компаний оказалось больше, чем студентов в магистратуре (с учетом того, что каждый проект выполняется группой из 2-3 студентов).

Хотелось бы сказать спасибо всем представителям компаний, с которыми мы работаем, и всем наставникам студентов. Также хочется попросить прощения у тех, кто подготовил описание проектов, но кому студентов не хватило. Надеюсь, в следующем году удастся найти студентов и на ваши проекты тоже.

Что не получилось

Первый семестр обучения в магистратуре завершен, поэтому уже можно выделить слабые места, над которыми будем работать в следующем году.

  1. Заранее сформировать у студентов понимание, куда они идут. Примерно 5 человек перевелись с нашей программы на другие, или отчислились в течение первых двух месяцев учебы. Они поняли, что магистратура не для них. Кроме того, еще примерно 5 человек почти не ходят на занятия и не сдают домашних заданий. Таким образом, на программу было зачислено примерно 10 человек, которые либо не хотят, либо не могут учиться. На место тех, кто отчислился и перевелся, пришли студенты с других программ. Но прогульщики до сих пор занимают места, которые можно было бы отдать хорошим студентам.

    Это явно наша недоработка, нам нужно более активно взаимодействовать с абитуриентами, чтобы брать только мотивированных. Особенность программы ШАД в том, что очень много домашних заданий с жесткими дедлайнами. Поэтому учеба требует много времени, минимум 20 часов в неделю по оценкам ШАД. Поэтому шанс освоить программу, если ты при этом где-то работаешь, практически нулевой. В следующем году надо это лучше доносить до студентов перед вступительными экзаменами.

  2. Эффективно провести экзамен. Одной из причин, почему на программу зачислили студентов, которые не могут учиться, являются недостатки экзамена. По отзывам студентов, на экзамене просто не наказывали за списывание. В результате на экзамене в магистратуру высокие баллы набрали студенты, которые не очень хорошо учились в бакалавриате. Также некоторые студенты очень плохо сдали экзамен в ШАД, который проходит весной, но получили высокие баллы на экзамене в магистратуру летом. Возможно, они успели подготовиться. Но подозрение на списывание остается. Так что в следующем году нужно будет пересмотреть процедуру экзамена.

  3. Учитывать реальную нагрузку преподавателей. Подход к образованию в ШАД очень сильно отличается от университетского. Существенную роль играет практика: студенты должны решить большое количество домашних работ по различным разделам математики и программированию. Получается, что у преподавателей больше времени уходит не на проведение лекций и семинаров, а на проверку домашних заданий. Причем значительно больше, минимум в 2-3 раза. Университет же любит только “горловую” нагрузку: очное проведение занятий. Подход явно устаревший, нужно будет убеждать руководство учитывать современные методы образования. Иначе ШАД и другие партнеры вряд ли захотят работать с университетом.

  4. Организовать эффективное взаимодействие с работодателями. В проектной деятельности мы пока не можем справиться с большим количеством студентов и проектов от ИТ-компаний. Некоторые проекты взлетели из-за активных студентов или организованных наставников. Но не во всех проектах такие люди нашлись. У нас пока не хватает людей со стороны университета, чтобы контролировать все проекты. Если вы хотите заниматься ведением студенческих проектов с компаниями, пожалуйста, пишите мне. Для вас это хорошая возможность получить реальный опыт, плюс компании готовы платить за решение их задач.

Итоги

Я очень рад, что удалось создать магистратуру по анализу данных в УрФУ. Спасибо Школе Анализа Данных Яндекса в Екатеринбурге, что поверили в нас и поддержали! Также хотелось бы сказать спасибо всем, кто принимал участие в создании и работе магистратуры. Мы сделали большое и полезное дело!

Организовать магистратуру было сложно, но мне понравилось!

Нам в магистратуру нужны преподаватели, которые разбираются в машинном обучении, для ведения практических занятий и проверки домашних заданий. Если вы хотите этим заняться, пишите мне, пожалуйста.

P.S. Если вы разбираетесь в анализе данных, знаете машинное обучение и ищете работу в Екатеринбурге, то можете написать мне. Есть много предложений от компаний-партнеров нашей магистратуры.