Любимые курсы студентов программы «Руководитель IT-разработки»
Любимые курсы студентов программы «Руководитель IT-разработки»
Один из этапов выбора магистратуры — знакомство с учебным планом программ. Но зачастую сложно понять, что именно скрывается за сухими, строгими названиями разных учебных дисциплин. Поэтому мы решили разузнать у наших магистрантов, какие из предметов стали их любимыми и почему. Сегодня студенты программы «Руководитель IT-разработки» рассказали, почему полюбили машинное обучение, статистику и управление IT-проектами.
- Александр Топорков
«Введение в управление ИТ-проектами», преподаватель — Сергей Владимирович Завелишко
Этот курс стал для меня одним из самых полезных и вдохновляющих в первом семестре. Я считаю, что он особенно ценен для нашего направления, потому что максимально приближен к реальным задачам, с которыми сталкиваются руководители команд. Мы не просто изучали абстрактные методики, а разбирали практические кейсы из опыта преподавателя — Сергея Владимировича Завелишко, который является руководителем направления продуктов с ИИ в бизнес-юните «Самолет Плюс».
Что дал курс лично мне? Во-первых, понимание полного цикла разработки. Мы прошли все этапы от идеи до MVP: сбор требований, оценку ресурсов, управление командой и даже презентацию результатов. Во-вторых, Сергей Владимирович научил работать с разными инструментами, например, гибкими методологиями Scrum и Agile, управлять рисками, планировать сроки. Ну и, наконец, опыт командной работы. Это помогло понять, как мотивировать команду, распределять задачи и добиваться результата.
Во время обучения мы разбирали реальные примеры из практики «Самолета». Было много интерактивного формата: мозговые штурмы, воркшопы, ретроспективы — как в настоящей IT-команде. Преподаватель всегда давал обратную связь по результатам заданий. Ну и еще большое спасибо Сергею Владимировичу за структурированность: материал всегда подавался последовательно, от основ до сложных тем. Каждая лекция дополняла предыдущую и в итоге сформировалось целостное представление.
На мой взгляд, даже если у вас нет опыта в управлении командой, курс даст базу, которую можно сразу применять — главное, желание учиться.
Этот курс стал для меня одним из самых полезных и вдохновляющих в первом семестре. Я считаю, что он особенно ценен для нашего направления, потому что максимально приближен к реальным задачам, с которыми сталкиваются руководители команд. Мы не просто изучали абстрактные методики, а разбирали практические кейсы из опыта преподавателя — Сергея Владимировича Завелишко, который является руководителем направления продуктов с ИИ в бизнес-юните «Самолет Плюс».
Что дал курс лично мне? Во-первых, понимание полного цикла разработки. Мы прошли все этапы от идеи до MVP: сбор требований, оценку ресурсов, управление командой и даже презентацию результатов. Во-вторых, Сергей Владимирович научил работать с разными инструментами, например, гибкими методологиями Scrum и Agile, управлять рисками, планировать сроки. Ну и, наконец, опыт командной работы. Это помогло понять, как мотивировать команду, распределять задачи и добиваться результата.
Во время обучения мы разбирали реальные примеры из практики «Самолета». Было много интерактивного формата: мозговые штурмы, воркшопы, ретроспективы — как в настоящей IT-команде. Преподаватель всегда давал обратную связь по результатам заданий. Ну и еще большое спасибо Сергею Владимировичу за структурированность: материал всегда подавался последовательно, от основ до сложных тем. Каждая лекция дополняла предыдущую и в итоге сформировалось целостное представление.
На мой взгляд, даже если у вас нет опыта в управлении командой, курс даст базу, которую можно сразу применять — главное, желание учиться.
- Илья Матюшов
«Машинное обучение», преподаватель — Сергей Алексеевич Романов
Этот курс дал мне комплексное понимание ML: от классических методов (линейная регрессия, knn, деревья решений, ансамбли) до современных нейросетевых подходов (трансформеры, BERT). Особенно ценно, что каждая тема рассматривалась не как черный ящик, а с математическим обоснованием и практической реализацией.
Сергей Алексеевич мастерски сочетает теорию с кейсами из индустрии. Благодаря его подаче сложные концепции становились понятными. Мы освоили полный цикл работы: от подготовки данных и feature engineering до оценки качества работы моделей и борьбы с переобучением. Лично мне особенно запомнился проект, где мы предсказывали парето-фронт для сумматоров по модулю. Полученные знания можно было сразу применить к решению практической инженерной задачи.
Курс требует знания Python, линейной алгебры и математической статистики, но все необходимые основы быстро освежаются в памяти.
Данный курс — не просто учебный предмет, а мощный инструмент для начала работы в Data Science или AI. Полученные знания помогли мне разобраться в различных подходах и начать исследование в области NLP. Суммируя, могу однозначно сказать, это отличный курс для всех, кто хочет серьезно заниматься ML!
Этот курс дал мне комплексное понимание ML: от классических методов (линейная регрессия, knn, деревья решений, ансамбли) до современных нейросетевых подходов (трансформеры, BERT). Особенно ценно, что каждая тема рассматривалась не как черный ящик, а с математическим обоснованием и практической реализацией.
Сергей Алексеевич мастерски сочетает теорию с кейсами из индустрии. Благодаря его подаче сложные концепции становились понятными. Мы освоили полный цикл работы: от подготовки данных и feature engineering до оценки качества работы моделей и борьбы с переобучением. Лично мне особенно запомнился проект, где мы предсказывали парето-фронт для сумматоров по модулю. Полученные знания можно было сразу применить к решению практической инженерной задачи.
Курс требует знания Python, линейной алгебры и математической статистики, но все необходимые основы быстро освежаются в памяти.
Данный курс — не просто учебный предмет, а мощный инструмент для начала работы в Data Science или AI. Полученные знания помогли мне разобраться в различных подходах и начать исследование в области NLP. Суммируя, могу однозначно сказать, это отличный курс для всех, кто хочет серьезно заниматься ML!
- Тамерлан Карсанов
«Прикладная математика и статистика», преподаватель — Константин Константинович Семенов
Курс «Прикладная математика и статистика» стал моим любимым предметом в первом семестре. Он не только дает фундаментальные знания по математике, которые пригодятся потом в машинном обучении, научно-исследовательской работе и еще много где, но и позволяет расширить горизонты знаний о статистике и задачах, которые каждый день решают специалисты из этой области.
За время курса мы рассмотрели основные понятия математической статистики, методы оценки параметров моделей, доверительные интервалы, проверку статистических гипотез и задачу регрессии. Для того, чтобы понять и полюбить эту дисциплину, многого не надо — достаточно лишь знать азы теории вероятностей. Все остальное объяснит преподаватель — Константин Константинович Семёнов. Из моего опыта, он лучший преподаватель высшей математики. Константин Константинович не только делает курс понятным, но и всегда готов ответить на любые вопросы и подсказать решение какой угодно задачи. Мы сразу смогли найти общий язык. Даже экзамен показался мне не каким-то сложно проходимым этапом учебы, а обычной беседой с другом.
Больше всего в курсе мне понравилось, что он отлично сочетает теорию и практические примеры. Мы не просто изучали формулы и теоремы, а учились применять их к реальным задачам, анализировать данные, строить гипотезы и делать по ним выводы. Благодаря этому появилась уверенность, что полученные знания действительно пригодятся в будущем — будь то работа с данными, участие в исследовательских проектах или решение прикладных задач.
В целом, этот курс — отличный старт для тех, кто хочет глубже погрузиться в математику, научиться мыслить строго и при этом видеть за уравнениями живую логику реального мира.
Курс «Прикладная математика и статистика» стал моим любимым предметом в первом семестре. Он не только дает фундаментальные знания по математике, которые пригодятся потом в машинном обучении, научно-исследовательской работе и еще много где, но и позволяет расширить горизонты знаний о статистике и задачах, которые каждый день решают специалисты из этой области.
За время курса мы рассмотрели основные понятия математической статистики, методы оценки параметров моделей, доверительные интервалы, проверку статистических гипотез и задачу регрессии. Для того, чтобы понять и полюбить эту дисциплину, многого не надо — достаточно лишь знать азы теории вероятностей. Все остальное объяснит преподаватель — Константин Константинович Семёнов. Из моего опыта, он лучший преподаватель высшей математики. Константин Константинович не только делает курс понятным, но и всегда готов ответить на любые вопросы и подсказать решение какой угодно задачи. Мы сразу смогли найти общий язык. Даже экзамен показался мне не каким-то сложно проходимым этапом учебы, а обычной беседой с другом.
Больше всего в курсе мне понравилось, что он отлично сочетает теорию и практические примеры. Мы не просто изучали формулы и теоремы, а учились применять их к реальным задачам, анализировать данные, строить гипотезы и делать по ним выводы. Благодаря этому появилась уверенность, что полученные знания действительно пригодятся в будущем — будь то работа с данными, участие в исследовательских проектах или решение прикладных задач.
В целом, этот курс — отличный старт для тех, кто хочет глубже погрузиться в математику, научиться мыслить строго и при этом видеть за уравнениями живую логику реального мира.