Analyst IT

Системный аналитик помогает бизнесу и разработке говорить на одном языке: разбирает задачи компании, описывает требования, проектирует IT-решения и следит, чтобы система работала на реальные цели бизнеса. Онлайн-магистратура СПбГУ и Нетологии «Системный анализ и интеллектуальные системы управления бизнес-процессами» готовит специалистов на стыке IT и управления. В программе сочетаются академическая база СПбГУ и прикладные инструменты Нетологии. Студенты изучают математическое моделирование, алгоритмы, системный анализ, Python, BI-системы, no-code-инструменты, управление проектами и подходы к внедрению искусственного интеллекта. Такой набор навыков помогает работать со сложными бизнес-процессами: находить узкие места, снижать риски при разработке, формулировать требования к системам и сопровождать внедрение IT-решений. Обучение проходит полностью онлайн. После выпуска вы получаете диплом магистра СПбГУ очного образца по направлению «Прикладная информатика». Подробнее о программе Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5w7d2U2

Как мы переносили интеграции с монолита на микросервис ⏳ 3 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Как мы переносили интеграции с монолита на микросервис ⏳ 3 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Дарим подарки нашим подписчикам 🎁 Мы с ребятами решили порадовать вас интересными подарками от наших каналов: - Внешний жесткий диск - Настольная игра от Школы Систем Аналист - Футболка BA | SA Условия максимально простые: - подписаться на каналы; - нажать «участвую». 1. Системный анализ | Ольга Пономарева 2. Business | System analyst 3. Analyst IT 07.07 в 17:00 мы проведем розыгрыш и троим из вас улыбнется удача)))

Data Mesh: что это и почему концепция не подходит большинству компаний в России ⏳ 12 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Микросервисная архитектура»: «RabbitMQ против Kafka — что выбрать для вашей структуры: сравнение и лучшие практики» 🗓 Когда: 24 июня, 20:00 (мск) 🚀 О чём этот урок? Обзор двух ведущих решений для работы с брокерами — RabbitMQ и Kafka. Разберём их основные особенности, преимущества и недостатки, а также рассмотрим реальное использование ключей. Вы узнаете, как выбрать тот или иной инструмент в зависимости от требований вашей системы, и дадите рекомендации по их внедрению и настройке для повышения производительности и надежности Что будет на вебинаре: — Обзор RabbitMq - устройство, принципы работы, отправка и получение сообщений — Обзор Kafka - устройство, принципы работы, отправка и получение сообщений — Сравнение этих двух систем 👉 Зарегистрируйтесь https://clck.ru/3UK3eE Бесплатное занятие приурочено к старту курса «Микросервисная архитектура», обучение на котором позволит освоить микросервисы: Docker, Kafka, API и стать мастером производительных систем. 🎁Бонус при покупке курса - мини-курс от платформы Алгокод с подготовкой к собеседованиям по System design. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Системные дашборды для Sigla Vision ⏳ 9 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

⚠️Профессия системного аналитика продолжает меняться: появляются новые инструменты, растут требования к качеству решений, усиливается роль аналитика в проектировании архитектуры и взаимодействии с бизнесом. При этом одни навыки становятся критически важными для карьерного роста, а другие постепенно превращаются в базовый минимум. ✅Мы подготовили для вас актуальную программу обучения на курсе «Системный аналитик. Управление командой». Изучите программу обучения на сайте. 🎁Записывайтесь на бесплатный вебинар: «Какие навыки прокачать, чтобы стать экспертом в системном анализе в 2026 году». ⏰25 июня в 20:00 мск Задайте вопросы спикеру и познакомьтесь подробнее с программой обучения на живом вебинаре! Перейти на сайт ➡️ OTUS.RU Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Салют! Хочу тоже затронуть тему, проектировать REST API и рассказать на своем примере Знаете, что меня до сих пор выбивает из равновесия? Когда на ревью спрашиваешь разработчика: “почему эндпоинт называется именно так?” — и в ответ: “ну, так исторически сложилось” 🤯 За 10 лет я слышала это столько раз, что уже завела внутренний счётчик. 🚨 Давайте разберём REST API нормально — один раз, по-человечески, с примером. Сначала главное: REST — это не технология, это договорённость REST — архитектурный стиль. Просто набор правил о том, как клиент и сервер общаются через HTTP. И первое правило, которое нарушают чаще всего — ресурсы именуются существительными, не глаголами. ❌ Так не надо:

POST /getUser
POST /createOrder
GET  /deleteProduct?id=5

✅ Так правильно:

GET    /users/{id}
POST   /orders
DELETE /products/{id}

HTTP-методы сами несут смысл действия — GET получить, POST создать, PUT/PATCH обновить, DELETE удалить. Глагол в URL — это дублирование, которое потом запутает всех, включая вас саму через полгода. 💡 Живой пример: API интернет-магазина Есть товары, заказы, пользователи. Поехали. Базовые операции:

GET    /products        — список товаров
GET    /products/{id}   — конкретный товар
POST   /products        — создать товар
PATCH  /products/{id}   — обновить часть данных
DELETE /products/{id}   — удалить товар

Здесь сразу вопрос, который почти никогда не задают вслух: PUT или PATCH? PUT — заменяет ресурс целиком и обязан быть идемпотентным — то есть хоть десять раз вызови с одними данными, результат одинаковый PATCH — обновляет только то, что передали На практике PATCH выигрывает почти всегда — никто не хочет слать весь объект ради изменения одного поля статуса. Вложенные ресурсы — и вот тут начинается самое интересное Заказ принадлежит пользователю. Отражаем это в структуре:

GET  /users/{userId}/orders             — все заказы пользователя
GET  /users/{userId}/orders/{orderId}   — конкретный заказ
POST /users/{userId}/orders             — создать заказ

Но если заказы нужны и сами по себе — например, в админке — добавляем отдельно:

GET /orders/{id}

И вот моё личное правило, выстраданное на проектах: Вложенность глубже двух уровней — тревожный сигнал. Если у вас /users/{id}/orders/{orderId}/items/{itemId}/reviews — это не REST, это маршрут до боли. Коды ответов — то, на что аналитики машут рукой зря “Разработчик разберётся” — нет. Или разберётся по-своему, и тогда фронт получает 200 с телом {"error": true} и тихо плачет. Минимальный джентльменский набор: 200 - Успешный GET, PATCH, PUT 201 - Успешный POST — ресурс создан 204 - Успешный DELETE — тело пустое 400 - Синтаксически сломанный запрос (битый JSON и т.п.) 401 - Не авторизован 403 - Авторизован, но нет прав 404 - Ресурс не найден 409 - Конфликт (дубль email, например) 422 - Запрос понят, но данные не прошли валидацию 500 - Ошибка сервера Отдельно про 400 vs 422 — это путают постоянно. 400 — когда запрос синтаксически сломан, сервер вообще не смог его прочитать. 422 — запрос понятен, но внутри что-то не то: поле обязательное, формат не тот, логика не сходится. Для ошибок валидации форм почти всегда нужен именно 422. И 401 vs 403 — классика жанра: 401 = “кто ты вообще?”, 403 = “знаю кто ты, но нет”. Формат ошибки — договоритесь до начала разработки Лучший момент для этого — старт проекта. Худший — когда фронт уже написал сорок обработчиков. ✅ Хорошо:

{
  "error": {
    "code": "VALIDATION_ERROR",
    "message": "Поле email обязательно",
    "field": "email"
  }
}

❌ Плохо: Второй вариант — это не API, это квест.

{
  "status": false,
  "msg": "err"
}

Версионирование — заложите сразу API когда-нибудь изменится. Поменяется логика, добавятся поля, что-то удалится. Если не заложить версионирование с самого начала — первое же обновление превратится в боль для всех. Самый простой и понятный способ:

/api/v1/products
/api/v2/products

___________ Источник: @ba_and_sa 💙 BA|SA | 💬 BA|SA

Год назад я думал, что ИИ заменит архитектора. Я ошибался ⏳ 15 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Плохое ТЗ — это не вина одного человека. Это результат работы команды ⏳ 10 мини | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Готов к космическому разгону AI‑продукта?  Приходи на One Day Offer для Product Analysts! 🚀 20 июня команда GigaChat планирует найти будущего коллегу — продуктового аналитика, который поможет вывести LLM‑платформу на новую орбиту. Ты будешь: ✔️ анализировать поведение пользователей;   ✔️ проводить A/B‑тесты;  ✔️ создавать дашборды;  ✔️ работать с метриками.  А ещё ты станешь частью крупнейшего IT‑комьюнити. Хочешь влиять на продукт для миллионов? Регистрируйся на One Day Offer прямо сейчас!

🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Высоконагруженные системы: архитектура и масштабирование»: «Асинхронная обработка данных в высоконагруженных системах» 🗓 Когда: 16 июня, 20:00 (мск) На вебинаре разберём, как грамотно внедрять асинхронность и строить по-настоящему производительные системы. Что будет на вебинаре: — Зачем и когда переходить на асинхронную обработку данных в высоконагруженных проектах — Очереди сообщений, веб-сокеты и другие инструменты асинхронного взаимодействия — Реальный архитектурный кейс: от веб-сервера до брокера сообщений и базы данных — Типичные узкие места асинхронных систем и проверенные способы их устранения 👉 Зарегистрироваться: https://clck.ru/3UAe6g Бесплатное занятие приурочено к курсу «Высоконагруженные системы: архитектура и масштабирование», где вы научитесь проектировать высоконагруженные системы, способные выдерживать экстремальные нагрузки и работать стабильно в любых условиях. 🎁При покупке курса вы получите в подарок мини-курс по Kafka, который поможет подготовиться к собеседованию в бигтех Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Теневая система: как компании управляют своим описанием вместо себя ⏳ 10 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Микросервисная архитектура»: «Использование брокера сообщений Apache Kafka в распределённых очередях» 🗓 Когда: 16 июня, 20:00 (мск) В микросервисной архитектуре надёжный обмен сообщениями — это один из ключевых факторов масштабируемости и отказоустойчивости. Без правильного брокера сообщений система легко превращается в «спагетти» из синхронных вызовов, которые падают при любой нагрузке или сбое. Что будет на вебинаре: — Архитектура Apache Kafka: брокеры, топики, партиции, consumer groups и как всё это работает — Принципы работы с распределёнными очередями и event-driven архитектурой — Практическая настройка и запуск Kafka-кластера в Docker — Реальные примеры обмена сообщениями между микросервисами — Лучшие практики интеграции Kafka в проекты: обработка ошибок, exactly-once, схемы, мониторинг и производительность 👉 Зарегистрируйтесь: https://clck.ru/3U6kFt Бесплатное занятие приурочено к старту курса «Микросервисная архитектура», на котором вы научитесь проектировать по-настоящему масштабируемые, надёжные и современные распределённые системы с использованием Kafka и других ключевых инструментов. 🎁Бонус при покупке курса - мини-курс от платформы Алгокод с подготовкой к собеседованиям по System design. Реклама. ООО «Отус онлайн‑образование», ОГРН 1177746618576

Как я проектировал очередь задач для работы с AI-агентом ⏳ 6 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Если давно хотели прокачаться в modern data stack — собрали три практических тренажёра, которые помогут пройти путь от аналитического хранилища до оркестрации пайплайнов и Lakehouse-архитектуры. 📊 Симулятор Data Warehouse на базе dbt Научитесь работать с dbt Core, строить хранилище данных, осваивать DataOps-практики, каталог данных и data lineage. Курс подойдёт аналитикам и инженерам данных, которые хотят не просто писать SQL, а собирать поддерживаемые аналитические проекты. → Начать в демо-доступе

💚 Кстати, ИнженеркаТех перевели всю документацию dbt на русский язык — теперь она доступна бесплатно для всех: https://docs.getdbt.tech/

🐙 Тренажёр Dagster + Apache NiFi ETL-разработка и оркестрация данных для тех, кто хочет строить современные data pipeline без костылей, ручных запусков и ощущения «оно работает, но лучше не трогать». Разберётесь с пайплайнами, зависимостями, оркестрацией и практическими сценариями из data engineering. → Начать в демо-доступе 🧊 Симулятор по проектированию Lakehouse на Apache Spark и Iceberg Практический тренажёр по современным lakehouse-архитектурам: от настройки стека до инкрементальных загрузок и версионирования витрин. Внутри: Apache Iceberg + Spark, MinIO, Lakekeeper, JupyterLab, Docker Compose, Parquet / CSV. На курсе вы разберётесь, как проектировать Lakehouse с разделением хранения и вычислений, работать с табличными форматами, управлять схемами, делать MERGE, snapshots, tags, SCD Type 2, партиционирование и аудит хранилища через метаданные. → Посмотреть программу подробно Все курсы сделаны в формате тренажёров: меньше пассивного просмотра, больше практики, задач и работы руками. Демо-доступ есть у большинства курсов, чтобы сначала попробовать формат, а потом уже решить, какой стек прокачивать первым. 👉 Выбрать свой тренажер по работе с данными Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН: 9715483673 erid: 2VtzqxUYa2U

Как спроектировать REST API без ошибок: 3 задачи с разбором ⏳ 11 мин | 🟤🟤⚪️ Перейти | @ba_and_sa 💙 BA|SA | 💬 BA|SA

Low-code на честном слове: что первое сломается на масштабе ⏳ 10 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT