Analyst IT

Профиль компетенций команды проекта ⏳ 18 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | Analyst IT

Как стать продакт-менеджером без опыта? На нашем бесплатном вебинаре «Как становятся продакт-менеджерами? Круглый стол с действующими ПМ» мы разберемся, как сделать этот переход, какие навыки и знания важны для старта, а что можно освоить позже: регистрация Что тебя ждет на вебинаре? — Как войти в профессию продакт-менеджера без опыта — Разбор типичных ошибок новичков — Реальные истории карьерного роста и перехода в PM — Как построить карьеру с первого дня на позиции продакт-менеджера Кому этот вебинар полезен? — Начинающим продакт-менеджерам — Специалистам из смежных областей (IT, маркетинг, аналитика) — Тем, кто хочет понять реальные требования рынка к профессии Понравится вебинар - приходите на курс «Product Manager IT-проектов» со скидкой по промокоду PM5. 🔗 Регистрируйтесь сейчас - напомним перед вебинаром: https://clck.ru/3MSFck Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

От проекта к программе: масштабирование внедрения Camunda в вашей компании ⏳ 18 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | Analyst IT

Открытый вебинар: «Как системному аналитику не допустить Spaghetti Code и других проблем в архитектуре» На вебинаре вы узнаете: + Что такое антипаттерны и почему они появляются. + Разбор реальных примеров: God Object, Spaghetti Code, Lava Flow. + Как предотвратить ошибки на этапе проектирования. + Эффективные методы рефакторинга. + Инструменты для самопроверки кода. Польза для участников: 1. Научитесь распознавать и избегать типичные ошибки в коде. 2. Улучшите качество и поддерживаемость своих проектов. 3. Получите чек-листы и инструменты для анализа кода. 4. Узнаете, как превратить плохой код в чистый и эффективный. 🎁Для участников вебинара доступен промокод со скидкой 5% на курс «Системный аналитик. Team Lead»: SATL06 до 01.07 ⏰9 июня в 20:00 мск ➡️Регистрация на вебинар: OTUS.RU Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Компрессия требований, распад бизнес-логики. Разбираемся, почему архитектура не спасает от эрозии смыслов ⏳ 4 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | Analyst IT

⚡️Пошаговый план: как стать аналитиком данных в 2025 Хотите попасть в аналитику, но теряетесь в море информации и не понимаете, какие навыки действительно важны? Боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу? И да, ещё один популярный вопрос — а что, если мне 30/40/50+ лет? Андрон Алексанян — эксперт по аналитике с 8-летним опытом и по совместительству CEO Simulative — покажет рабочие схемы и чёткий план, как устроиться в аналитику быстрее, даже если у вас нет опыта Что будет на вебинаре? 🟠 Разберёте полный роадмап: что учить, в каком порядке, до какого уровня; 🟠 Лайфхаки трудоустройства: — покажут реальные примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание; — обсудите, какие отклики работают, а какие сразу отправляют в корзину; — изнанка найма: инсайдерский взгляд на процессы отбора 🟠 Практические техники для новичков: разберёте, как компенсировать недостаток опыта и быстро закрывать пробелы в знаниях 🕗 Важно досмотреть вебинар до конца, чтобы получить бонус от Simulative, который поможет бустануть карьеру 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Салют! Сегодня разберем еще один из любимых вопросов от моих подписчиков: «Как пройти техническое собеседование на ИТ-аналитика (системный/бизнес-аналитик): поделитесь опытом или советами» Я — системный аналитик с многолетним опытом (уже больше 10 лет я в этой сфере, начинала с Бизнес-аналитика), прошла десятки собеседований (и как кандидат, и как интервьюер). Расскажу, на что действительно обращают внимание и как пройти техническую часть без стресса. 1️⃣ Что проверяют на техническом собеседовании? Для чего вообще его проводят: Вас будут оценивать по нескольким ключевым направлениям и тут уже не важно какой у вас стаж: 1.1. Понимание процессов разработки - SDLC (Software Development Life Cycle) – какие этапы, кто за что отвечает. Если уже с опытом, попросят поделиться им и рассказать как было на ваших проектах. - Методологии (Agile, Scrum, Kanban, Waterfall) – не просто названия, а как они применяются в реальных проектах. Спросят что и для чего выберете вы сами, с чем работали, с чем сталкивались. - Роль аналитика в команде – взаимодействие с PM, разработчиками, тестировщиками. С чем были трудности, как решали конфликты. ❌ Ошибка новичка: Путать обязанности аналитика и проджект-менеджера. 1.2. Работа с требованиями - Виды требований (BRS, SRS, User Stories, Use Cases). - Как писать четкие, нефтогенерящие требования. - Техники сбора требований (интервью, workshops, прототипирование). ✅ Совет: Будьте готовы разобрать кейс – например, как вы будете собирать требования для нового функционала в мобильном приложении. 1.3. Документирование и моделирование - Диаграммы (BPMN, UML, ER, DFD) – хотя бы базовое понимание. - Инструменты (Confluence, Jira, Figma, Miro, draw.io) – если не знаете, скажите, что быстро освоите. ❌ Ошибка новичка: Говорить, что вы "отлично знаете BPMN", но не суметь нарисовать простой процесс. А это точно проверят))) 1.4. SQL и данные (часто спрашивают!) - Базовый SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы). - Нормализация БД, ключи, индексы – хотя бы основы. - NoSQL vs SQL – когда что применяется. ✅ Совет: Если не уверены в SQL, потренируйтесь на leetcode.com или sql-ex.ru. 1.5. API и интеграции - REST vs SOAP. - Что такое Swagger/OpenAPI. - Форматы данных (JSON, XML). ❌ Ошибка новичка: Путать PUT и POST в REST API. 2️⃣ Как готовиться к собеседованию? 📌 2.1. Разберите типовые вопросы Примеры: - "Как вы будете собирать требования, если заказчик сам не знает, что хочет?" - "Как вы отслеживаете изменения в требованиях?" - "Какие диаграммы вы используете и зачем?" Пробегитесь по часто-задоваемым вопросам, которые я описывала: Часть 1 и Часть 2 📌 2.2. Практика на кейсах Вас могут попросить: - Описать процесс "Оформления заказа" в интернет-магазине. - Написать User Story для функции "Поиск по фильтрам". - Нарисовать схему взаимодействия систем. 📌 2.3. Повторите основы - SQL (хотя бы SELECT + JOIN). - Протоколы HTTP, методы API. - Основы тестирования (что такое smoke-тесты, регресс?). 3️⃣ Как вести себя на собеседовании? 🎯 3.1. Говорите структурированно Используйте метод STAR (Situation, Task, Action, Result) для ответов: - "Был проект Х, задача Y, я сделал Z, результат – W". 🎯 3.2. Не бойтесь говорить "не знаю" Лучше честно сказать *"Я с этим не сталкивался, но могу разобраться"*, чем врать. 🎯 3.3. Задавайте вопросы - "Как в вашей компании строится процесс работы с требованиями?" - "Какие инструменты вы используете?" - "Какие сложности бывают в проектах?" 4️⃣ Что делать после собеседования? - Запишите вопросы, которые вызвали трудности – разберите их. - Спросите фидбек, даже если не взяли – это ценный опыт. - Анализируйте каждое интервью – со временем будет получаться лучше. Вместо вывода: Главное – практика и уверенность. Даже если не знаете ответ, покажите ход мыслей. IT-аналитика – это не про зазубренные ответы, а про умение разбираться в процессах и доносить идеи. Источник: @ba_and_sa Удачи на собеседовании! 🚀 Если есть вопросы – пишите в комментарии👇

МТС приглашает разработчиков на масштабную ИТ-конференцию True Tech Day 6 июня. Участие бесплатное. В программе — спикеры российского и международного ИИ-рынка, лидеры бигтехов и ученые. Тебя ждут 4 трека и 40+ докладов. Какие темы будем обсуждать: — GPT для роботов: как ИИ учится взаимодействовать с реальным миром. — Мультиагенты — главный AI-тренд 2025. Речь не просто о чат-ботах, а о системах, которые умеют спорить, сотрудничать и достигать целей. — Автоматизация архитектурных аудитов с помощью ИИ: создание архитектурного datalake для сбора данных из Git, Kubernetes, мониторинга и других источников. — Новая архитектура под AI: что приходит на смену микросервисам и как архитектор становится дизайнером когнитивного интерфейса. — Архитектура «as code»: как автоматизировать проверку актуальности схем и генерировать их из реальной инфраструктуры, чтобы разработка всегда соответствовала замыслу архитектора. — Разбор RAG: что это, зачем нужно, архитектурные подходы и их слабые места, как измерять качество и избегать ложных метрик. Среди спикеров: Иван Оселедец (AIRI), Пабло дель Веккио (NTT DATA), Кен Чжун Ли (Kyung Hee University), Алексей Друца (Яндекс), Александр Абрамов (Сбер), Павел Бабин (MWS GPT), Валентин Малых (MTS AI), Антон Скогорев (Т-Банк), Артем Якимчук (Сколтех) и другие эксперты. Тебе точно стоит быть, если ты: — разработчик, архитектор или технический руководитель; — хочешь понять, что реально работает, а что — хайп. Когда: 6 июня Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн Регистрация по ссылке.

Как мы храним 20000+ метрик и миллиарды комбинаций разрезов в одной таблице ⏳ 22 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | Analyst IT

Что меня поразило в английском, когда я начала работать тех. писателем. Часть 1 ⏳ 4 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | Analyst IT

❓Вы системный аналитик? Сомневаетесь, какие навыки стоит развивать? Открытый вебинар: «Компетенции системного аналитика в 2025 году» Что будет на вебинаре? - Расскажем про актуальные Soft skills - Узнаете про Business skills, которые необходимы системному аналитику в 2025 году - Покажем, какие hard skills нужны системному аналитику на реальных кейсах Вебинар в рамках курса: «Системный аналитик. Advanced» ⏰5 июня в 20:00 по мск 👉Регистрация на вебинар: OTUS.RU Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Салют! Любой Аналитик (БА или СА) может столкнуться с Базами данных (БД), в любом случае это любимые вопросы на собесах. Поэтому предлагаю эту тему тоже не оставлять в стороне) #БД #базыданных 1️⃣ Основные понятия База данных (БД) – это структурированный набор данных, организованный для удобного хранения, управления и доступа. Ключевые термины: - Таблица (Table) – структура для хранения данных в виде строк (записей) и столбцов (полей). - Запись (Row, Record) – строка в таблице, содержащая данные об одном объекте. - Поле (Column, Field) – столбец в таблице, определяющий тип данных (например, имя, `возраст`). - Первичный ключ (Primary Key, PK) – уникальный идентификатор записи (например, `id`). - Внешний ключ (Foreign Key, FK) – поле, связывающее таблицы между собой. - Индекс (Index) – структура для ускорения поиска данных (как оглавление в книге). - Нормализация – процесс устранения дублирования данных для улучшения структуры БД. 2️⃣ Разница между БД и СУБД БД (База данных) — это просто хранилище информации, как цифровая "коробка с данными". СУБД (Система управления базами данных) — это "умная программа", которая: - Организует хранение данных в БД, - Быстро находит и изменяет информацию, - Защищает данные от ошибок и несанкционированного доступа, - Позволяет удобно работать с БД через запросы (например, SQL). Проще: - БД — это как файл Excel (там лежат данные). - СУБД — это как сам Excel (он умеет сортировать, фильтровать и защищать эти данные). Без СУБД БД — просто беспорядочная куча информации. СУБД делает её удобной и рабочей Аналогия: - БД – это библиотека с книгами (данными). - СУБД – это библиотекарь, который ищет, добавляет и изменяет книги. 3️⃣ Реляционные vs Нереляционные БД Реляционные БД (SQL) - Структура: Таблицы с жесткой схемой (строгие типы данных). - Примеры: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server. - Плюсы: - Четкая структура и связи (FK). - Поддержка транзакций (ACID). - Удобны для сложных запросов (`JOIN`, агрегации). - Минусы: - Менее гибкие (схему сложно изменить). - Могут быть медленными при больших объемах. Нереляционные БД (NoSQL) - Структура: Документы, ключ-значение, графы, колоночные хранилища. - Примеры: MongoDB (документы), Redis (ключ-значение), Cassandra (колоночная). - Плюсы: - Гибкость (данные могут быть без строгой схемы). - Высокая производительность и масштабируемость. - Минусы: - Нет стандартных JOIN (связи сложнее). - Меньше гарантий целостности данных. Когда что выбирать? - SQL – если важны транзакции, сложные запросы, строгая структура (банки, ERP). - NoSQL – если нужна масштабируемость и гибкость (соцсети, IoT, big data). 4️⃣ Что должен знать начинающий системный аналитик про БД? 1. Умение читать схемы БД (ER-диаграммы). 2. Базовый SQL (`SELECT`, JOIN, `GROUP BY`). 3. Понимание нормальных форм (1NF, 2NF, 3NF). 4. Различие типов БД и их применение. 5. Как данные связаны между собой (один-ко-многим, многие-ко-многим). 6. Основы индексов (зачем нужны и как влияют на производительность). Вместо вывоводов: БД – основа почти любой информационной системы. Системный аналитик должен понимать, как данные хранятся и взаимодействуют, чтобы проектировать корректные требования и общаться с разработчиками. 🔥 Совет: Попробуйте создать простую БД (например, в SQLite или PostgreSQL) и потренируйтесь в SQL – это лучший способ разобраться! В след раз углубимся в тему 😉

Когнитивные искажения в работе системного аналитика ⏳ 14 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | Analyst IT

Паттерны RESTful API. Как проектировать удобные, масштабируемые и гибкие API? Этот вебинар поможет вам правильно проектировать API, избегать ошибок и применять передовые подходы при разработке микросервисов. 📌 На вебинаре вы узнаете: – Какой уровень зрелости REST выбрать для вашего API? – Что такое HATEOAS и когда он действительно полезен? – Как использовать json-api и OData для работы с API? – Как автоматически генерировать клиентские SDK и документацию с OpenAPI IDL? – Лучшие практики проектирования RESTful API, которые помогут избежать ошибок и сделать API удобным для пользователей. 👉 Регистрация: https://clck.ru/3MHZLR Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Автоматический HTTPS для ленивых: ACME + Angie один раз и навсегда ⏳ 17 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | Analyst IT

Финансовая устойчивость компании и метрики: что у них общего? → Во-первых, грамотный анализ определённых метрик позволяет грамотно управлять финансами и обеспечивать стабильное развитие компании, а значит первое без второго невозможно. → Во-вторых, и метрики, и финансовую устойчивость будут обсуждать на бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «Какие метрики важны для финансовой аналитики», и вы еще можете зарегистрироваться и принять участие. Спикер вебинара — заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ, автор и лектор, участник бизнес-конференций Елена Макеева — расскажет, о том, как правильно выбирать и анализировать метрики, как работать с большими массивами данных и влиять на бизнес с помощью аналитики. Бонус вебинара — знакомство с совместной программой НИУ ВШЭ и karpovꓸcourses «Data-аналитика в финансах», разбор особенностей обучения и карьерных перспектив после. Регистрируйтесь по ссылке и приходите — будет интересно! Реклама. ООО «Карпов Курсы», ИНН: 7811764627, erid: 2Vtzqv6jc9K

SQL: бесплатные курсы и тренажёры, которые стоит попробовать ⏳ 4 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | Analyst IT

Курс по документированию REST API Очень информативно и все в одном месте. Есть и видео уроки и что почитать Перейти | BA|SA

Как мы писали техдокументацию AsciiDoc нейронкой, экономя своё время и миллионы ⏳ 9 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | Analyst IT