📣 Итак, вузы начали заполнять предварительно КОНКУРСНЫЕ СПИСКИ
Собираем в один пост

МЭИ списки
МИРЭА списки
МТУСИ списки
СТАНКИН списки
МИФИ списки
МГТУ им. Баумана списки
РЭУ им. Плеханова списки
РУДН списки
РАНХиГС списки
Новосибирский госуниверситет списки
ВШЭ списки
МГЛУ списки
БФУ им. Канта списки
РУТ МИИТ списки
Мосполитех списки
СПбГУТ им. Бонч - Бруевича списки
СПбГЭУ списки
ЮФУ списки
РОСБИОТЕХ списки
ННГУ им. Лобаческого списки
ИННОПОЛИС списки
МГРИ списки
КНИТУ списки
Финансовый университет при Правительстве РФ списки
МГЮА им. Кутафина списки
СПб Политех Петра Великого списки
РГПУ им. Герцена списки
ДВФУ списки
РХТУ им. Менделеева списки
МФТИ списки
МИСИС списки
МАИ списки
Томский госуниверситет списки
Томский политех списки
Сеченовский университет списки
РОСУНИМЕД списки
Первый СПб мед. им. Павлова списки
Институт Медобразования НМИЦ им. Алмазова списки
Медуниверситет Петровского списки
КНИТУ им. Туполева - КАИ списки
Казанский федеральный университет списки
Уральский федеральный университет списки
МГИМО списки
МГУ им. Ломоносова списки
МИЭТ списки https://abit.miet.ru/main_pages/lists.php
СПб химико-фармацевтический госуниверситет списки https://drive.google.com/drive/mobile/folders/1Q7JWwEYy7HyfZ7VcvMU3WE7-6R6EpnJR?usp=sharing
РГГУ (российский гос. гуманитарный университет) списки https://www.rsuh.ru/abitur/bachelor/index.php
РГСУ (российский гос. социальный университет) списки https://pk.rgsu.net/
РГУ им. Косыгина (Технологии.Дизайн.Искусство) списки https://lists.rguk.ru/select/6/2025
РНИМУ им. Пирогова списки
https://ratings.rsmu.ru/
СПб гос.морской технический университет списки https://abit.smtu.ru/listrait/
СибГУ им. Решетнёва списки https://abiturient.sibsau.ru/rate2
ИТМО списки https://abit.itmo.ru/ratings/bachelor
СПб гос. электротехнический университет ЛЭТИ списки https://abit.etu.ru/ru/postupayushhim/lists/#spiski-bachelor
СПб госуниверситет списки https://enrollelists.spbu.ru/rating-filters

⌛ И продолжаем отслеживать 🔫

@sravniprog

Обзор рынка труда ИТ, HR и медкадры

Заглянули в новый отчёт Hh с обзором динамики вакансий и резюме по отраслям (Россия).
Отчёт говорит, что по-прежнему от 📢дефицита кадров страдают ритейл, медицина и фармацевтика (доля активных вакансий от общего числа в медицине 6%, а доля активных резюме 3 %).
Что касается отрасли, которая находится под наибольшим ⬇️сжатием, то сейчас год к году заметнее всего снизился спрос на специалистов в области Управления персоналом – 44%.

Что в ИТ?

Из того же отчёта Hh: 5 % всех активных вакансий относятся к сфере ИТ - а активных резюме здесь 12% от общего кол-ва всех резюме. При этом доля вакансий снижается на 31% год к году, к июню 2024 года. А прирост по резюме год к году составил + 28%.
👆То есть, можно сказать, что прослеживается тенденция, когда компании все чаще переходят от найма к удержанию специалистов.

Что в мире

По данным международного портала Layoffs, только с начала 2025 года более 52 тысяч IT-специалистов по всему миру лишились работы. Однако массовые увольнения связаны не только с ускоряющимся внедрением ИИ-инструментов, но и со способностью специалистов адаптироваться к новым требованиям рынка.

Что в России, перспективы в ИТ

👍 В России таких масштабных сокращений нет, - говорит руководитель направления "Навыки и карьера" Hh Марина Дорохова. Наоборот, растёт интерес к специалистам по ИИ.

По данным сервиса, за последний год число вакансий с упоминанием 🧠 ИИ превысило 4,2 тысячи предложений (+4%).
Причем в отдельных отраслях ⬆️рост оказался в разы выше: например,
✅ в девелопменте - на 136%,
✅ в образовании - на 101%.
Более того, 10% работодателей готовы 💰повысить зарплаты ИИ-специалистов на 20%, а каждая вторая компания вкладывается в развитие таких навыков у сотрудников.

По мнению директора центра технологий кибербезопасности ГК "Солар" Вартан Минасян, вытеснить человека из IT у ИИ не получится, но ⚙️ трансформировать его компетенции он может.

Это касается и ➡️структуры IT-компании, она меняется вместе с развитием нейросетей. Появляются новые должности:
✅специалисты и аналитики по данным,
✅инженеры по моделям алгоритмов ИИ,
✅аналитики в области машинного обучения.

Возникают и более специфичные позиции, например,
✅эксперт по взаимодействию с ИИ, который занимается внедрением и эксплуатацией ИИ-решений в повседневные процессы организации.

🛡Расширяется круг обязанностей специалистов: к примеру, работники сферы информационной безопасности теперь должны защищать данные от передовых алгоритмов, таких, как синтезирование голоса, фото или видео.

По материалам Интернет-порталов «РГ» и Hh.

@sravniprog #иишная #ит_специализации #кадры

Про конкурсы – реальные, отдельные, мнимые.
В свете того, что вузы опубликовали списки и сейчас сами пытаются разобраться, что у них в них получилось, 😑 нам есть, что тоже сказать. Про конкурсы.

📊 1. БВИ и общий конкурс. Кроме тех вузов, которые обещают взять всех-всех БВИ, которые к ним подали документы, вне зависимости от контрольных цифр приёма (непонятно только, как это - вне зависимости?)
Конкурс БВИ - это не только про то, какое количество абитуриентов с Олимпиадами сейчас претендуют на выделенные бюджетные места, и сколько их сейчас указано в списках для поступления, но и вообще про ВЕСЬ конкурс.
Сейчас поясним.

Когда вуз получает N кол-во заявлений от абитуриентов с БВИ, и это кол-во начинает превышать заявленное кол-во мест, вуз делает следующее.

1). Начинает ждать (до определённого момента, конечно), когда БВИ подадут согласия на зачисления.

2). Если и в этом случае кол-во претендентов с БВИ и согласиями превышает выделенное кол-во мест, то вуз начинает обзванивать абитуриентов и предлагать им зачисление на другие направления (если они указали их, или, если ещё не закончился период подачи документов, то переложить на похожее смежное направление).
Однако сделать это не так просто - как подобрать-то похожую программу? Мы вот подборки программ уже несколько лет делаем и можем сказать, найти похожие программы непросто, особенно, если направление актуальное, новое или, действительно, уникальное.

3). При этом Олимпиадники (БВИ), использующие право на поступление без вступительных, могут участвовать и в других конкурсах (право на БВИ - только в одном вузе, а в общий конкурс могут подать документы в другой вуз, где им зачтут Олимпиаду, как 100 баллов по какому-то предмету)

Далее. Нужно учесть, что списки олимпиад, которые принимает тот или другой вуз – не совпадают. В одном вузе у тебя может быть БВИ, а в другом нет, и там ты можешь реализовать, например, только право на 100 баллов за предмет, который даёт та или иная Олимпиада.

Чем крупнее вуз, тем больше ограничений и меньше список на принимаемые им Олимпиады для БВИ.

Что происходит дальше – Олимпиадник может реализовать своё право БВИ в том вузе, где у него принимают Олимпиаду, а может просто ждать, когда конкурсная ситуация в другом вузе, более «топовом» для него, сложится более благоприятно и более определённо для его баллов ЕГЭ.

Вот тут и начинают происходить тектонические сдвиги конкурсных списков. 🧐

Часть могут уйти, потому что поняли, что 100% проходят в другой вуз, куда больше хотят, и где они поступают не по БВИ.
Часть БВИ могут уйти в другие вузы, потому что не выдержали нервы, а общее кол-во БВИ вышло за контрольные цифры приёма.
А часть - останутся. Эти места и будут вычтены из общего кол-ва бюджетных мест в этом вузе в этом году, и перейдут в общий конкурс.

То есть получается,
что для понимания, какое кол-во мест уходит на конкретном направлении у того или иного вуза на БВИ, и сколько по конкурсу общему остаётся, нужно смотреть не только итоговое кол-во зачисленных по БВИ (в текущей парадигме - это БВИ+согласия, раньше это БВИ+аттестат), но и то кол-во, которое изначально подавалось по БВИ, и процент, который «ушёл».

☝️Вот поэтому все предсказания о зачислениях от разнообразных экспертов рынка поступления и шаблоны по расстановке приоритетов туда «куда вы точно пройдёте со своими баллами ЕГЭ» - это практически профанация, потому что даже Приёмная комиссия на 100% не скажет, какой будет проходной балл в этом году из-за всех вот этих нюансов.

И да, узнать это в текущем году невозможно, а можно только тогда, когда вы выгрузите данные по поданным БВИ за прошлый год и процент ушедших - оставшихся, и сравните, как минимум, несколько периодов. Но кто же вам такие данные сможет дать, они в недрах ИТ систем остаются.

🔖 Поэтому, если вы поступаете в следующих годах – выгружайте и сохраняйте СЕЙЧАС вот это всё по интересующему вас направлению (особенно, если видите, что на нужное направление подаётся большое кол-во БВИ).

И это то, что создает реальный конкурс.

Про отдельный конкурс, про мнимый конкурс дальше...

@sravniprog #инсайты_приёмки

Про конкурсы – реальные, отдельные, мнимые. Часть 2

🔴2. Про конкурс на Общежития – утром сегодня были наши #инсайты_приёмки.
Тут вроде бы всё сказали: отдельный конкурс никак, практически, не связан с общим конкурсом.

Ещё раз напомним, что новые общежития – они для всех – и для 1-курсников (но далеко не во всех вузах туда селят их), и для студентов постарше. Это уже более вероятная история, когда в зависимости от успеваемости вуз поощряет предоставлением места в хорошем новом отремонтированном общежитии.

Это другой конкурс.

👦3. Ну и про мнимый конкурс – кол-во поданных заявлений – это НЕ конкурс. Бессмысленно считать кол-во человек на место исходя из заявлений и ориентироваться на эту цифру.
Каждый абитуриент участвует примерно в 25 конкурсах - 5 вузов по 5 направлений, а если ещё и в направлениях есть несколько профилей/программы, то больше (или меньше, если не указал все 5).

🗯Не слушаем эти цифры, кол-во человек на место по поданным заявлениям – мнимый конкурс.

@sravniprog #инсайты_приёмки

А у нас сегодня особый день отмечают две категории специалистов Pr (сегодня же День пиарщика! поздравляем коллег ⚡️).
И, если так можно сказать, "вынужденный день" Инфобез специалистов - скажем Аэрофлоту спасибо, что напомнил всем нам, как важно внимательно следить за ИТ безопасностью.

❓ По этому поводу спросим вас, хотите вспомнить вместе с нами о специализациях в ИНФОБЕЗЕ (направления обучения в ИБ - информационной безопасности)?

👍ДА, сейчас все специальности в информационной безопасности "на одно" лицо, не знаю что выбрать.

👻 Всё знаю про Инфобез, не нада.


@sravniprog

О чем сегодня писали в канале

🤔 Про конкурс на Общежитие
🤔 Все конкурсные списки вузов в одном посте
🤔 О кадровой ситуации на рынке труда: ИТ, HR и Мед. Специалисты. А ещё о том, как ИИ меняет ситуацию, какие новые должности и роли появляются в компаниях.
🤔 О том, как анализировать конкурсные списки. Что такое конкурс БВИ и как он отражается на общей ситуации.
🤔 О других конкурсах при поступлении
🤔 В каких вузах зафиксировали конкурс БВИ
🤔 Опрос про ИБ-специальности

@sravniprog | поблагодарить за контент Донатом

Мы, на самом деле, тут, и сейчас вовсю пишем о специалистах по Анализу данных и требованиях (ожиданиях) к ним.
⚔️ Программы обучения у нас уже были, но про специальность мы особо еще не писали, а надо бы, все-таки в ТОП - 3 специализаций в области ИТ, которые вы выбрали в нашем опросе.

Начали погружаться в Вакансии и Должностные инструкции. Почему? Потому что очень неплохо сразу, при выборе программы, понимать, к чему стремиться (и что должно быть в программах обучения и ‼️учебных планах).

А еще расскажем, как компетенции в области ML (машинного обучения) у будущих Data Аnalyst (Аналитиков данных) могут пригодиться в командах по разработке 🖥 ИИ. Да вы и сами, наверно, догадываетесь. Но если нет, то скоро напишем.

💬 Небольшой тизер - сейчас обнаружили, что некоторые работодатели среди желаемых вузов по этой специальности (Аналитик данных) у кандидатов на работу обозначают все те же ТОП вузы: РЭШ, ВШЭ, МФТИ, МГУ (высшее образование в области экономики или математики).
Но мы считаем, что это не значит , что в других местах плохо учат, просто продвигаются они у работодателей не очень (маркетинг, он сложный, да). Вузам еще работать и работать в этом направлении.

@sravniprog #ит_специализации

Разбор специальности Data Scientist (Аналитик данных)

1. По нашим обзорам вы уже знаете, что 📉 Бизнес аналитик – это тот, кто с помощью ИТ- технологий помогает бизнесу решать задачи, то есть это тот, кто анализирует процессы компании, результаты деятельности и помогает с помощью ИТ их оптимизировать.
Вот тут читайте у нас про Бизнес-аналитика, если присоединились недавно и еще не видели.

2. Также, вы помните, что 💻 Системный аналитик – это тот, кто проектирует архитектуру ИТ-решения, если грубо, то «берет» то, что сформировал/сформулировал вместе с бизнесом (представителем любой из функций, подразделения) Бизнес – аналитик и «превращает» это в техническое (ИТ) решение.
О том, кто такой Системный аналитик – читайте у нас тут.

3. А сегодня у нас - 📊Аналитик данных

📎 Кто это такой

💻 Data Scientist (Аналитик данных) — это тот, кто разбирается в причинах изменений ключевых показателей, выявляет причинно-следственные связи между событиями и их влиянием на бизнес (не обязательно только на бизнес, но и на любой процесс), а также находит новые точки роста или оптимизации.

Показатели в бизнесе, которые 📈 анализируют эти специалисты, могут быть самые разные:
– от поведения клиентов 👫 (и цифровых данных, которые были зафиксированы в ИТ- системах в результате взаимодействия с ними).
Например, то, как пользователь какого-то цифрового сервиса, сайта, платформы:

✅рассматривал товары, что откладывал в избранное, куда заходил, что смотрел
или
✅как он сохранял резюме, и как откликался на вакансии и какие у него данные в его профиле хранятся
или
✅как он смотрел видео, как долго, какие категории, писал ли комментарии, подписался ли на кого-то в итоге

и т.д.

– до финансовых 🔆 : что купил, за какую стоимость, сколько денег принес после всех покупок, как часто совершал покупку, когда перестал покупать, и когда и после чего ушел в «отток» и т.д.

⚙ Показателей может быть очень много, это мы сейчас про данные конечных клиентов говорили, но есть еще и данные, которые собираются:

➡️ от устройств,

➡️ есть данные, которые собираются в автоматизированном виде от операций, где люди имеют опосредованное значение и не они главные субъекты.

@sravniprog #data

Кому подойдет направление обучения Анализ данных? Чему учиться, чтобы стать Аналитиком данных
Data Science объединяет сразу несколько областей: Математику ❤️‍🔥 Статистику❤️‍🔥 Программирование.

Процесс работы включает в себя: сбор 🤍 очистку 🤍 анализ и обработку информации 🤍 создание прогнозов 🤍 нахождения закономерностей 🤍 подтверждения гипотез.

☑️В бизнесе из больших данных (big data) о покупках и особенностях действий клиентов можно извлечь информацию для получения дополнительной прибыли,
☑️В науке, обрабатывая данные, например, об изменениях погоды, можно составлять более точные прогнозы.

Какие решает задачи Аналитик данных:

🔘 Сбор и обработка данных. Дата-сайентист обрабатывает информацию из различных источников, убирает ошибки и неточности.
Он разрабатывает алгоритмы мониторинга трафика, работает над упрощением архитектуры хранения и мониторинга баз данных.
🔘 Исследовательский анализ данных. Анализирует полученную информацию - распределение, корреляции и результаты, выделяющиеся на общем фоне. И прогнозирует поведение показателей, на которые влияют полученные данные.
🔘Машинное обучение. Data Scientist использует алгоритмы машинного обучения при создании моделей и прогнозов.
🔘Визуализация данных. Визуализирует итоги работы с данными через наглядные графики и диаграммы, упрощая понимание процессов для заказчика. Строит «витрины» и dashboard-ы данных для команды и партнеров
🔘Разработка стратегий и рекомендации. Предоставляет стратегические рекомендации, используя полученные результаты, формулирует гипотезы и представляет их руководству и коллегам

Что должен знать:

— уверенно владеть математической статистикой, эконометрикой;
— видеть связь между математическими формулами и влиянием их на бизнес; применять математику и статистику при решении реальных задач;
— уметь понятно визуализировать данные и презентовать результаты исследований, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами;
— иметь базовые знания ML, алгоритмов машинного обучения (ML).

Инструментарий:

👨‍💼 Отличное знание инструментов анализа данных — SQL, Python и Excel, знание BI-инструментов (пример Redash);

SQL (нужно будет работать с большими массивами данных, уметь писать сложные запросы, оптимизировать их и создавать аналитические витрины данных);
Python и его библиотеками для анализа данных.

АБ-тесты,
Linux.

@sravniprog #data

Где работают и кем, те, кто заканчивает профили по Анализу данных

💭 Команды, набирающие специалистов по Анализу данных, могут быть самые разные, в зависимости от специализации компании, наличия у нее цифровых сервисов, специализации продуктов.

Для цифровых сервисов, у которых есть конечные пользователи (физлица, то есть - мы с вами), Аналитики данных 📊могут требоваться:
⚫️в команды монетизации (это те, кто ищет способы сделать дополнительное платное потребление клиентов наиболее безболезненным и естественным процессом, тот кто заставляет больше платить сервису, тот кто «управляет ценообразованием»).
⚫️в команды антифрода (это те, кто выявляет разные шаблоны в поведении пользователей и ищет отклоняющиеся данные, чтобы никто не нашел «лазейку» и не воспользовался этим. Например, создает антифрод-системы для защиты финансовых транзакций и т.д.).
То есть на стыке аналитики данных и Инфобеза, на самом деле.
⚫️в команды коммуникаций (это те, кто создает автоматические коммуникации с пользователями и настраивает оптимальные сценарии по напоминаниям, уведомлениям, информированию и т.д.)
И другие.

Какие должности чаще всего встречаются:

1️⃣ Аналитики данных, Менеджеры данных, Специалисты по анализу данных,
2️⃣Инженеры данных, BI- разработчики,
3️⃣ML (Machine Learning) Engineer – инженеры по машинному обучению.

Что они делают:

✅Data Scientist (Аналитики данных, Менеджеры данных, Специалисты по анализу данных)
Обрабатывают большие данные и помогают бизнесу принимать решения. Каким клиентам что рекламировать, кто из сотрудников скоро уволится и т.д.

✅BI - инженеры (Business Intelligence - бизнес аналитика)
– разрабатывают аналитические системы;
– создают дашборды и отчёты для руководителей направлений;
– автоматизируют сбор и анализ данных, создают системы мониторинга;
– интегрируют данные из различных систем в единое аналитическое хранилище;
– автоматизируют регулярную отчётность и т.д.

✅Data Engineer (Дата-инженеры)
Обрабатывают, достают из сырых источников, трансформируют и загружают данные в системы. Data Engineer — участвует в начальной и финальной стадиях анализа данных: обеспечивает возможность реализовать их в инфраструктуре компании.

✅Machine Learning Engineer (Инженеры по машинному обучению)
Учат нейросети работать точнее и быстрее, чем обычные программы и алгоритмы. Умные ленты в соцсетях, рекомендации «Моей волны» в Яндекс Музыке, Google Переводчик — результат работы ML-инженера.

@sravniprog #data #ML