• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

119049 Москва, ул. Шаболовка, дом 26, корпус 3

Тел./факс: (+7495) 580-89-19, (+7495) 772-95-90 *26124

E-mail: icef@hse.ru

Дополнительные контакты

Руководство

Директор Яковлев Сергей Михайлович

заместитель директора по академическим вопросам Замков Олег Олегович

Заместитель директора по по науке Никитин Максим Игоревич

«В консалтинге будущее за проектами по анализу данных»

Знакомьтесь – наши студенты

Студентка 1 курса магистратуры МИЭФ Тамара Шангина стала победительницей конкурса Московского офиса McKinsey Next Generation Women Leadership award 2017 с проектом по анализу данных. Тамара рассказала о том, как она приняла решение переквалифицироваться из программиста в финансисты, какую роль в этом сыграли кейс-чемпионаты и образовательный кредит от Сбербанка.


Кейс-чемпионаты затягивают!

На третьем курсе моя однокурсница позвала меня на кейс-чемпионат, я согласилась, но скорее просто за компанию. В чем суть консалтинга я узнала уже во время кейс-чемпионата, который, к слову сказать, произвел на меня сильное впечатление. Почти сразу меня позвали на другой чемпионат, а потом на следующий. В течение следующего года я продолжала участвовать в разных чемпионатах, и постепенно стала понимать, что меня все больше привлекает консалтинг, а не программирование. После четвертого курса я пошла на стажировку в PwC (это одна из компаний Большой четверки, занимающаяся консалтингом и аудитом) и решила продолжать учебу в магистратуре по экономике. Я выбирала между РЭШ и МИЭФ, но изучив учебные планы, состав преподавателей, места, где работают выпускники, и какая поддержка оказывается студентам, выбрала МИЭФ. На бюджетное место мне не удалось попасть, так что пришлось взять образовательный кредит от Сбербанка, о чем я совершенно не жалею. Уже сейчас после первого года обучения, я понимаю, что эти деньги с лихвой окупаются новыми знаниями, уже имеющимися проектами и перспективами, которые мне открылись.

Например, в бакалавриате почти на большинство моих заявок, которые я посылала в консалтинговые компании, приходили отказы, а в этом учебном году я прохожу этапы отбора сразу в несколько ведущих международных консалтинговых компаний.

Как осваивать экономику с математическим бэкграундом…

Математика бывает разной. Сложностей с тем, чтобы что-то посчитать у меня нет, но пришлось прочитать большое количество литературы и потратить много сил на то, чтобы понять, какой экономический смысл лежит за всеми этими цифрами, и почему, например, одни экономические модели жизнеспособные, а другие нет.

Поначалу было непросто с английским языком — до этого у меня был хороший технический английский, а здесь целиком все преподавание идет на иностранном языке — нужно читать, слушать лекции, писать на английском. Но за пару месяцев интенсивной работы все сложилось.

За проектами по анализу данных будущее

McKinsey Next Generation Women Leadership award 2017» — это конкурс для девушек. Он проходил в три этапа — скрининг резюме и мотивационного письма и два очных собеседования с эйчаром и консультантом McKinsey, причем встреча с последним включала в себя решение кейсов — это было неожиданно, но интересно. Как победитель я получила стипендию и менторство McKinsey, а также доступ к различным закрытым мероприятиям.

Я победила с проектом по анализу данных сети медицинских клиник. Проект мы делаем на базе Центра математических финансов, который сейчас имеет собственные отделения в Вышке и МГУ. У сети клиник имеются огромные базы данных, но они никак их не использовали. На основе этих данных мы построили портрет клиента, показали, какие группы пациентов приносят больше выручки, как количественно и качественно менялся за последние годы поток клиентов.

Я хочу продвигать анализ данных в массы. Мне кажется, что это перспективное направление. Сейчас у большей части компаний есть технические возможности для того, чтобы собирать данные, но они не всегда понимают, что с ними делать. До того, как я начала участвовать в кейс-чемпионатах и заниматься экономикой, я знала только, как обрабатывать данные, но не понимала, как это приложить к нуждам компаний.

Сейчас я могу, поработав с данными, предсказать разные вещи: что будет происходить в той или иной компании или магазине в зависимости от сезона, района, в котором расположен магазин, и других факторов, подсказать, как адаптировать рекламу под конечного потребителя, на какие рекламные ходы стоит тратить деньги, а на какие нет, и многое другое.

Людмила Мезенцева, специально для сайта МИЭФ НИУ ВШЭ