Машинное обучение для магистрантов в новом формате
В Высшей школе бизнес-инжиниринга магистранты успешно осваивают дисциплину «Машинное обучение», материалы которой были обновлены в рамках проекта, разработанного при поддержке Фонда Владимира Потанина и партнера проекта — компании Loginom.
ВШБИ ведёт подготовку по магистерской программе «Прикладное машинное обучение в управлении бизнесом» (направление «Бизнес-информатика»). Программа предназначена для студентов с инженерным или экономическим образованием, желающих освоить технологии машинного обучения на стыке бизнеса и ИТ-компетенций.
Дисциплина «Машинное обучение» развивается при активном участии компании Loginom — отечественного вендора аналитической платформы низкого кода, партнера СПбПУ с 2021 года. Проект направлен на повышение качества подготовки специалистов путём интеграции современных технологий, адаптированных к разнородному входящему потоку магистрантов.
«Традиционный подход «от синтаксиса Python к ML-моделям» оказался бы неэффективным для каждого второго магистранта курса. Моя задача — предоставить студентам возможность сначала визуально собрать процесс обработки данных на low-codeинструменте Loginom, понять логику анализа, а затем реализовать этот процесс на Python, прибегая к помощи AI-ассистентов. Это компенсирует возможные пробелы в базовой подготовке и позволяет сосредоточиться на бизнес-логике задач, а не на синтаксисе языка программирования», — поделился к.т.н., доцент ВШБИ Николай Паклин.
Студенты уже изучили пять практических модулей на платформе Loginom и новый модуль «Интеграция инструментов AI-кодинга в программирование на Python». По итогам изучения дисциплины самых активных студентов компания Loginom наградила фирменными подарками.
Магистрант 1 курса ВШБИ Степан Шустицкий поделился впечатлениями:
«При выполнении практических работ я впервые столкнулся с библиотекой pandas в Pythonдля анализа данных и использованием ИИ‑ассистента. Работа в Loginom предварительно помогла мне понять логику обработки данных, а ассистент Gigacode — сгенерировать и прокомментировать код, что упростило понимание. Важно было использовать качественные промты, чтобы избежать ошибок, и провести код‑ревью. Это был очень интересный опыт, где сочетаются навыки анализа данных и использования ИИ‑ассистента для кодинга.»
Подробности реализации проекта будут представлены преподавателями в конце января 2026 года на очном этапе для преподавателей Loginom.Университеты в г. Москве. Желаем успешных защит!
