Как Mentorpiece отчитывается о трудоустройстве каждого IT-студента

Многие IT-курсы делают в своих маркетинговых материалах акцент на тех привлекательных возможностях, которые открываются перед их студентами. Высокая зарплата, перспектива удаленной работы, востребованность специалистов и участие в интересных проектах — всё это звучит очень заманчиво. Особенно для тех, кто работает в профессии, не приносящей ни удовлетворения, ни стабильного дохода.

Только на русскоязычном рынке представлены сотни IT-курсов, которые ежегодно выпускают тысячи студентов. Однако число вакансий для начинающих специалистов ограничено, а рынок предъявляет всё более высокие требования. Это создает конкурентную среду, в которой далеко не все курсы могут подготовить своих студентов к реальной работе.

Именно поэтому важно уметь отличить качественные образовательные программы от тех, которые не дают ощутимых результатов.

Когда объективной информации о курсах недостаточно, многие обращаются к отзывам, оставленным студентами.

Однако здесь возникает серьезная проблема: отзывы в интернете часто оказываются ненадежными. Их может написать кто угодно, что создает почву для манипуляций.

Некоторые образовательные организации:

Исследования показывают, что от 30% до 40% отзывов в интернете могут быть фальшивыми. По одним из данных поддельные отзывы наносят мировой экономике ущерб в размере около 80 миллиардов долларов ежегодно.

Даже если отзыв является подлинным, он отражает лишь индивидуальный опыт конкретного человека. Например, один студент может найти формат обучения удобным и успешно трудоустроиться. Однако при этом он может оказаться единственным в своей учебной группе, кто нашел работу.

Другой студент какого-то другого курса может остаться недовольным процессом обучения и потерять мотивацию. Написав негативный отзыв, он опишет свою личную ситуацию, хотя на самом деле большинство его одногруппников смогло успешно начать карьеру.

Таким образом, опираться только на отзывы отдельных людей недостаточно. Важно смотреть на общую статистику, отражающую результаты всей учебной группы.

Сколько студентов смогли найти работу после завершения обучения?

Ответ на этот вопрос — главный критерий для оценки качества курса.

Если большинство студентов из группы нашли работу, это говорит о том, что программа обучения эффективна.

Если же трудоустроились лишь единицы, это может свидетельствовать о серьезных недостатках.

Узнать точное количество студентов, которые начали карьеру в IT, бывает непросто. На сайтах курсов часто можно встретить утверждения вроде:

Но насколько эти цифры достоверны?

Как именно они подсчитывались?

К сожалению, большинство курсов не раскрывают детали и никак не подтверждают свои данные.

Отдельные школы, такие как «Яндекс.Практикум», публикуют исследования, посвященные трудоустройству студентов. И они вызывают много вопросов. Например, из общего числа поступивших на курс «Инженер по тестированию» лишь 16% студентов находят работу в IT. При этом данные не детализируются на уровне учебных групп, что делает их анализ невозможным.

Школы, предоставляющие качественное обучение, как правило, готовы максимально детально рассказывать о результатах своих студентов.

Наиболее эффективным подходом является публикация списков учебных групп с указанием статуса каждого студента.

Такие списки позволяют:

На данный момент есть только одна IT-школа, которая публикует списки всех зачисленных студентов с контактами и всех получивших IT-работу выпускников с названиями компаний. Mentorpiece дает возможность проверить, сколько студентов каждой группы успешно нашли работу. В 2024 году, согласно этим открытым данным, 69% поступивших студентов начали карьеру в IT.

Такая открытость служит примером того, как образовательные организации при желании могут подтверждать качество своего обучения.

Хотелось бы надеяться, что в будущем большее количество IT-школ начнет публиковать проверяемые данные о трудоустройстве своих выпускников. Полная прозрачность — это лучший способ показать реальную ценность обучения. Если же школа ограничивается общими заявлениями без конкретных примеров, это может свидетельствовать о проблемах с результативностью программы.