Гость выпуска — ректор ЦУ Евгений Ивашкевич. Вместе мы обсудили современное высшее образование, роль математики в нем и как бизнес может быть вовлечен в образование. А еще: 

• как можно из ученого стать директором по рискам, а потом ректором университета;
• эффективен ли научный подход в бизнесе;
• зачем банку создавать вуз;
• что такое предпринимательский университет;
• чем студенты ЦУ отличаются от выпускников классических вузов;
• сколько стоит запустить университет и по каким метрикам можно понять, что он успешен;
• какое образование ждет нас в будущем.

Слушайте, обязательно делитесь своими мыслями по теме и впечатлениями обо всем сезоне в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya. Ну, а мы скоро вернемся с новыми идеями, темами и гостями! 

Тайм-коды:

00:12 Начало выпуска

01:17 Тема выпуска

01:29 Гость — Евгений Ивашкевич

01:37 Между физикой и музыкой: неделимое в жизни Евгения

04:34 От директора по рискам к ректору Центрального Университета (ЦУ)

08:45 Рубрика «Зачем учить математику?»

10:40 Математический подход в бизнесе

14:03 Дизрапт в образовании: почему важно учить навыкам

19:46 Специалист vs. генералист

20:40 Массовое образование — не всегда хорошо?

23:01 Что значит готовить профессионалов для бизнеса

27:13 STEM-подход в образовании

29:22 A/B-тесты на студентах

30:40 Сколько стоит запустить университет

31:18 Цель ЦУ

32:03 Метрики качества образования в ЦУ

33:55 ЦУ и другие вузы — конкуренция или партнерство?

38:19 Настоящее и будущее ЦУ: направления и программы

39:55 Что такое «университет 3.0»

43:11 Вывод

44:13 Совет от Евгения

45:02 Рубрика «Что считается?»

45:36 Завершение выпуска

В этом выпуске мы говорим о том, как рождаются новые знания: от простых бытовых наблюдений до научных прорывов и алгоритмов машинного обучения. Обсудим, что такое сознание и самопознание, зачем нам математика и как она стала инструментом для понимания реальности. 

А еще попробуем заглянуть в будущее и предсказать, когда AI обретет самопознание, а человек — цифровое бессмертие.

Обсуждаем все это с Кириллом Николаевым, директором по аналитике Т-Технологий,

и Ромой Филевым, руководителем отдела экспериментов и Data Science Consulting в Т-Банке.

Приготовьтесь, будет и наука, и философия, и немного фантастики, и очень много поводов задуматься. Ведь у природы времени хоть отбавляй, а у нас с вами — нет. Но 53 минуты-то, найдется? 

Слушайте и обязательно делитесь своими мыслями по теме в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya

Meta, продукт которой упоминается в выпуске, признана в России экстремистской и запрещена.

Тайм-коды:

00:12 Начало выпуска

00:42 Тема выпуска

01:07 Гости — Кирилл Николаев и Роман Филев

01:24 Что такое знания и интеллект

04:55 Как знания получает наука

06:05 Как знания получают люди

07:34 Есть ли познание в неразумной жизни?

12:49 Методы познания у животных и человека

17:51 Рубрика «Зачем учить математику?»

24:04 Адаптивность и выживание

28:16 Любознательность как важный компонент интеллекта

30:26 Мозг современного человека и влияние быстрого контента

37:23 Самопознание у AI

44:17 Будущее AI и человечества — симбиоз?

50:25 Вывод

52:13 Рубрика «Что считается?»

52:55 Завершение выпуска

Обсуждаем:

рекламу глазами клиента, закупщика и платформы: три разные перспективы

как формируется стоимость рекламы и какое место тут занимает аналитика

инсайдерскую информацию о российском рекламном рынке

рекламные аукционы, другие механики продаж и аналитические ловушки

нейробиологию в рекламе

интеграцию рекламы в AI-продукты и ее будущее

и, конечно, главный вопрос рубрики «Зачем учить математику?» — без нее в рекламе никуда.

Погружаемся в мир рекламы с нашим гостем — Романом Назаренко, который отвечает за DWH в Т-Банке и рулит аналитикой рекламы T-Ads.

Выпуск будет полезен аналитикам, маркетологам и всем, кто хочет понимать, почему реклама — это не только креатив, но и строгая наука. Слушайте, вдохновляйтесь и делитесь своими мыслями об аналитике в рекламе в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya

Тайм-коды:

00:12 Начало выпуска

00:58 Тема выпуска

01:16 Гость — Роман Назаренко

01:39 Реклама глазами клиента — ведущих и гостя

06:25 Круто, ты попал на ТВ? Проблемы ТВ-рекламы и баннеров 

11:04 Виды рекламы, стоимость и причем тут аналитика

20:00 Российский рынок рекламы сегодня: инсайдерская информация

23:51 Реклама глазами закупщика: особенности аналитики в рекламе

25:48 Реклама глазами платформы: аукционы и другие механики продажи рекламы

33:07 Рубрика «Зачем учить математику?»

34:28 Аналитические ловушки в рекламе

39:43 Нейробиология в рекламе

41:26 Это перенимается: что из рекламной аналитики применяется в других сферах

43:45 Будущее рекламы: интеграция в AI-продукты

50:02 Вывод

52:11 Рубрика «Что считается?»

52:37 Завершение выпуска

Спойлер: Kaggle — это как олимпиада для взрослых, но не столько ради медалей и призов (хотя и они там имеются), сколько ради реального профессионального роста.

Как стать гранд-мастером Kaggle и почему это работает лучше любого резюме? Что Kaggle дает аналитикам и зачем сражаться за тысячные доли после запятой в метриках? Что общего Kaggle имеет с реальными бизнес-задачами и как AutoML делает ML-щика даже из тех, кто не умеет в ML?

Обсуждаем все это с нашим гостем, который уже 14 лет в Kaggle, единственным в России четырехкратным гранд-мастером Kaggle, победителем Kaggle AutoML Гран-При 2024 и руководителем R&D-юнита в AI-лаборатории Авито — Александром Рыжковым.

Слушайте, вдохновляйтесь и делитесь в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya своим опытом на Kaggle!

Тайм-коды:

00:12 Начало выпуска

00:40 Тема выпуска

00:54 Гость — Александр Рыжков

01:06 Что такое Kaggle

03:09 «Олимпиада для взрослых»: задачи реального бизнеса на Kaggle

06:15 В поисках сокровищ: секреты компаний на Kaggle

10:14 Зачем участвовать в соревнованиях Kaggle

13:14 Как стать гранд-мастером Kaggle

17:15 Навыки будущего гранд-мастера Kaggle

21:01 AI-инструменты в Kaggle

23:32 Kaggle и математика

25:40 Рубрика «Зачем учить математику?»

27:01 Зачем Kaggle аналитикам

31:41 Чем соревнования Kaggle отличаются от прода

33:48 AutoML как инструмент для соревнований Kaggle и для бизнеса

44:42 Вывод

47:01 Рубрика «Что считается?»

47:20 Завершение выпуска

А еще: как теоретико-игровые механики могут не только бустануть бизнес, но и повысить ВВП целой страны? Было ли равновесие Нэша в «Играх разума»? И как «Теория большого взрыва» учит нас моделировать «игры»? В общем, интересно будет явно не только аналитикам. 

Обсуждаем все это с Дмитрием Дагаевым — заведующим Лаборатории исследований спорта факультета экономических наук НИУ ВШЭ, доцентом РЭШ, который уже много лет преподает теорию игр. 

Слушайте и делитесь в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya, в какие игры играете вы. 

P.S. Все же уже поняли, что мы не про компьютерные игры? В общем, ждем ваших кейсов применения теории игр!

Тайм-коды:

00:12 Начало выпуска

00:49 Тема выпуска

01:09 Гость — Дмитрий Дагаев

01:28 Что такое теория игр (ТИгр)

03:30 Вся наша жизнь — игра?

07:28 Равенство Нэша

11:49 Дилемма заключенного

16:27 Ценовые войны

19:54 Моделирование «игр» и аукционы

25:51 Научный киноляп: неравновесие Нэша в «Играх разума»

28:07 ТИгр в «Теории большого взрыва», или Что нужно учитывать при моделировании «игр»

30:44 Как построить корректную модель «игры»

33:14 Рубрика «Зачем учить математику?»

35:20 Как стать хорошим стратегом

38:05 Применение ТИгр в аналитике

42:51 Индивидуализм vs. кооперация: кто какую стратегию выбирает

46:09 ТИгр в построении команд

51:31 Вывод

52:14 Рубрика «Что считается?»

52:56 Завершение выпуска

Все это обсудили с человеком, который ни на день не перестает учиться и успел до 30 попасть в тот самый рейтинг Forbes, победив в категории «Управление». В гостях у нас CDO Райффайзенбанка в России Андрей Сухань.

Андрей поделился своими подходами к обучению, а вы делитесь своими — в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya

Тайм-коды:

00:12 Начало выпуска

00:39 Тема выпуска

00:50 Гость — Андрей Сухань

​​01:05 В чем суть обучения

05:30 Рубрика «Зачем учить математику?»

06:14 Математики vs. гуманитарии

08:09 От математики к аналитике

09:25 Мотивация к постоянному обучению

11:26 Как выбирать, чему учиться

12:43 Книга, которая научит всему

14:14 Надо vs. хочу

19:00 Синдром вечного ученика

24:28 Чему сейчас учится Андрей

26:20 Что могут дать курсы, YouTube и AI

30:49 Почему в век AI все еще нужно учиться

35:34 Сто раз отмерь: как выбирать материал для изучения

39:20 Графовый подход к обучению

42:35 Рубрика «Что считается?»

42:56 Завершение выпуска

У нас так много вопросов! Как в исследованиях применяют LLM? Почему AI-исследователи не думают о продукте? Что такое God feeling ресерчера и как его развить?

Все ответы есть у гостя этого выпуска — руководителя Research направления AI-Центра Т-Банка, победителя рейтинга Forbes «30 до 30» в категории «Наука и технологии» 2025, Даниила Гаврилова. 

Слушайте и делитесь своими впечатлениями в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya

Тайм-коды: 

00:11 Начало выпуска

00:45 Тема выпуска

01:02 Гость — Даниил Гаврилов

01:50 Что такое ресерч в AI

03:35 Думают ли в ресерче о пользователях?

04:26 Мотивация в ресерче и выбор направления исследований

07:46 Кто работает в ресерче

09:25 Майндсет и навыки исследователя в AI

11:16 Почему важно не концентрироваться на результате

14:49 Gut feeling: роль интуиции в ресерче

15:57 Нужно ли быть гением математики для ресерча в AI

17:03 Рубрика «Зачем учить математику?»

17:31 Методы и гипотезы в ресерче

22:02 Что считать финальным продуктом ресерча

25:20 Рецензирование исследований

26:28 Как оценить значимость исследования

29:03 Расставляем точки над «и»: отличия ресерч-отдела от RnD

30:44 Применение LLM в исследованиях

35:43 Что именно исследует AI-Центр Т-Банка

36: 55 Отличия ресерч-отделов в разных компаниях

37:52 Зачем компаниям свой ресерч

39:23 Выводы

40:20 Рубрика «Что считается?»

40:34 Завершение выпуска

Все это обсудим с Викторым Горбатовым — тренером по критическому мышлению и аргументации, автором более 30 научных статей и двух учебных пособий по логике, в прошлом преподавателем НИУ ВШЭ. 

Ну и, самое главное, разберемся, как критическое мышление развивать — будем практиковаться прямо в эфире! Приготовили для вас классные упражнения.

Слушайте, делайте, а потом делитесь в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya, как получается применять критическое мышление в жизни и работе.

А если хотите еще больше углубиться в тему, заглядывайте в телеграм-канал Виктора Горбатова https://t.me/podumai2

Тайм-коды:

00:00 Начало подкаста

00:56 Тема выпуска

01:07 Гость — Виктор Горбатов

01:30 Что такое критическое мышление

03:00 Три компонента критического мышления

05:40 Важна ли экспертность

10:19 Перенос критического мышления на другие области

12:19 Критическое мышление и генетика

13:24 Интеллектуальные скромность и мужество

15:18 Критическое мышление в аналитике

19:25 Притча про невидимого дракона

22:28 Формула Байеса — икона критического мышления

26:57 Упражнение «Калибровка уверенности»

32:32 Упражнение «Голландская книга»

34:36 Как Даня и Юля применяют критическое мышление в работе

36:16 Метод «Пять почему»

37:16 Правило «7-38-55»

39:38 Рубрика «Что из вуза пригодилось в жизни»

40:58 Как проверить себя здесь и сейчас

44:38 Рубрика «Что считается»

44:59 Завершение выпуска

Наша команда в полном составе — на технической конференции по продуктовой аналитике Aha 2025! Этот спецвыпуск мы записали прямо со сцены, да еще и перед живой аудиторией. Вашему вниманию его аудиоверсия.

Тема, под стать сезону, околонаучная. Обсудили, что из математических предметов университета пригодилось нам в жизни и в работе (разобрали конкретные кейсы!) и как сами вузы могут помочь аналитикам вывести исследования на новый уровень. 

Вспомнили прошлое и заглянули в мир RnD вместе с Кириллом Кочневым — руководителем направления продуктовой аналитики в HeadHunter, и Жорой Сукасяном — руководителем экосистемной аналитики в Т-Банке.

Если не успели пообщаться с нами вживую на конференции, с удовольствием обсудим ваши кейсы в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya

Тайм-коды:

00:00 Начало выпуска

01:01 Тема выпуска

01:22 Гости — Кирилл Кочнев и Жора Сукасян

02:13 Кто где учился и что вынес из универа для работы и жизни

07:29 Метод дихотомии

08:14 Метрическое пространство

09:29 Математическая оптимизация

11:09 Алиса: что у нее под капотом

16:05 Экономические модели в аналитике

18:59 Золотое сечение

21:18 Теория игр и равновесие Нэша

22:29 RnD: на стыке науки и бизнеса

25:58 Исследования на аутсорсе

26:36 Как выбрать, кому отдавать исследования на аутсорс

28:27 Как работать с учеными

34:44 Трудности перевода: язык науки и язык бизнеса

37:55 Зачем учить математику

39:12 Что считается

39:27 Кейс от слушателя

41:01 Завершение выпуска

Начнем с олимпиад. Спойлер: этот выпуск не только для школьников и студентов (хотя им тоже очень советуем послушать!). Что нового в олимпиадах, как меняются поколения в digital-профессиях и для чего взрослым инвестировать свое время в образовательный движ — обсудим с Юлей Гуровой, членом жюри Всероссийской олимпиады по экономике и членом методкомиссии олимпиады DANO. 

А еще в этом выпуске мы, наконец, дошли до понимания сути кварков, о которых все сезоны говорил Даня. 

Интрига сезона — изменились не только темы и рубрики, но и состав ведущих! Как послушаете, делитесь впечатлениями в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya 

Тайм-коды:

00:00 Начало подкаста

00:19 Темы сезона и выпуска

01:28 Гостья — Юля Гурова

02:04 Как попасть в олимпиадную движуху

05:08 Олимпиады как путь поступления

07:23 Эволюция олимпиад. DANO

08:54 Кто может участвовать в олимпиадах и зачем нужны хакатоны

14:24 TikTok, Chat GPT и новое поколение участников олимпиад

18:44 Рубрика «Зачем учить математику»

21:41 Зачем олимпиады вузам и компаниям

26:57 Как выбирать женихов, работу и будущих сотрудников

29:15 Хочу создать олимпиаду: как действовать

31:57 Команда олимпиады: кто и что делает

33:53 Зачем профессионалам инвестировать время и силы в олимпиады

39:26 Как именно внести свой вклад в развитие олимпиад

41:20 Советы школьникам и их родителям

43:06 Рубрика «Что считается»

44:44 Подводим итоги