Студенты ТГУ разработают рекомендации для продвижения на маркетплейсах онлайн-курсов в сфере Data Science и аналитики данных
7 сентября 2026
Студенты Томского государственного университета (ТГУ) с помощью анализа больших данных исследуют, что помогает онлайн-курсам привлекать аудиторию на образовательных маркетплейсах. Результаты анализа лягут в основу рекомендаций для продвижения курсов по Data Science и аналитике данных.
Проект реализует команда студентов магистратуры ТГУ «Дата-аналитика для бизнеса» Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ. Исследователи отмечают, что российский рынок онлайн-образования (EdTech) перестал быстро расти, но интерес людей к обучению не исчезает.
«Изучив показатели российского рынка онлайн-образования, мы пришли к выводам, что раньше он мог расти за счет привлечения новых учеников и запуска множества новых курсов, а теперь важнее удерживать существующих клиентов и искать новые востребованные ниши. Люди начинают более внимательно выбирать программы, продавать курсы становится сложнее. В этих условиях большим потенциалом для продаж отличаются маркетплейсы» , — комментирует участница команды Екатерина Пуртова.
По словам магистрантки Татьяны Куцак, на решение о покупке курса на маркетплейсах могут влиять десятки факторов — от тематики и стоимости программы до ее рейтинга, отзывов, продолжительности и других характеристик: «Анализ больших данных позволяет определить, какие из этих факторов действительно связаны с популярностью курса, и использовать полученные выводы при разработке стратегии его продвижения».
Исследование и дальнейшая разработка рекомендаций посвящены онлайн-курсам по Data Science и аналитике данных. Проект реализуется в несколько этапов. На первой стадии студенты собрали открытые большие данные и провели их обработку. Второй этап включает построение моделей машинного обучения для анализа характеристик курсов и отзывов. Заключительный этап предполагает составление рекомендаций на основе результатов анализа.
«Данные собирались с платформы Stepik с помощью API Oauth 2.0. Разведочный анализ проводили, используя библиотеки pandas, seaborn. Далее были построены пайплайны моделей машинного обучения с библиотекой scikit learn. Мы также протестировали несколько моделей и выбрали из них оптимальные», — объясняет магистрантка Надежда Сутормина.
Конечным продуктом проекта станут практические рекомендации, которые будут доступны заинтересованным представителям EdTech и авторам онлайн-курсов и помогут им создавать эффективные стратегии продаж и продвигать курсы на маркетплейсах.
Проект выполняется в качестве выпускной квалификационной работы магистрантов. Как отмечает научный руководитель работы, аналитик экспертно-аналитической компании "Киберия" Полина Басина, студенты пытаются ответить на актуальный для EdTech вопрос: как в условиях высокой конкуренции сделать образовательный продукт заметным и востребованным на площадках, где пользователи выбирают из множества курсов.
Магистратуру «Дата-аналитика для бизнеса» ТГУ запустил в 2023 году в сотрудничестве с «Яндекс Практикумом». В 2025-м партнером программы стала крупная международная технологическая компания RWB (Wildberries & Russ). Магистранты проходят стажировки в компаниях-партнерах: участвуют в реальных проектах, что помогает сформировать портфолио и выйти на позицию аналитика сразу после выпуска.