«В консалтинге будущее за проектами по анализу данных»
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