Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Системный анализ | Ольга Пономарева
Open in Telegram
https://t.me/care_sa Ольга Пономарева, старший системный аналитик с опытом более 8 лет Выпустила более 2000 учеников, которые увеличили свой доход и прокачали скиллы Найдите обучение для себя в школе Систем Аналист: https://systemanalyst.life
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Системный анализ | Ольга Пономарева
Channel Системный анализ | Ольга Пономарева (@system_analyse) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 32 089 subscribers, ranking 4 307 in the Technologies & Applications category and 20 389 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 32 089 subscribers.
According to the latest data from 06 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -209 over the last 30 days and by -13 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.60%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.64% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 761 views. Within the first day, a publication typically gains 1 809 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as архитектура, api, вебинаре, вквидео, интерфейс.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“https://t.me/care_sa
Ольга Пономарева, старший системный аналитик с опытом более 8 лет
Выпустила более 2000 учеников, которые увеличили свой доход и прокачали скиллы
Найдите обучение для себя в школе Систем Аналист: https://systemanalyst.life”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 08 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
32 089
Subscribers
-1324 hours
-587 days
-20930 days
Posts Archive
Есть вот такой бот на основе ИИ, который может стать вашим помощником к подготовке к собесам: @SystemAnalystAI_bot
Проект закрываем, осталось несколько часов для оплаты подписки на месяц (по истечении месяца, т.е. 8 июля проект будет полностью остановлен)
499р - это символическая стоимость, больше для того, чтобы вы просто попробовали весь функционал и возможности
Есть бесплатный, пробный режим. Успевайте до конца дня: @SystemAnalystAI_bot
Как реально работает «Яндекс погода» 😁
А уже во вторник (9 июня), на воркшопе «API и Postman на реальных примерах» будем разбирать реальную документацию Яндекс погоды и обрабатывать запросы
Если хотите лучше разобраться с API и Postman, приходите!
✌️Подробности тут ✌️
+5
Шпаргалка по POSTMAN 👨💻
Подготовили небольшую шпаргалку по Postman — сохраняйте, чтобы не теряться в базовых вещах
А если хотите не просто сохранить картинки, а реально разобраться руками, 9 и 16 июня проведём воркшоп:
«API и Postman на реальных примерах»
На воркшопе разберём:
— как настроить Postman для работы с API;
— как выполнить первый запрос и разобраться в ответе;
— как читать API-документацию и переносить её в Postman;
— как работать с Params, Headers, Body и Auth;
— как настраивать Basic Auth, API Key, OAuth 2.0;
— как выполнять REST и GraphQL-запросы;
— как разбирать ошибки и ответы API;
— как применять Postman в задачах системного аналитика
После первой встречи будет домашнее задание на отработку запросов
На второй встрече разберём ошибки, ответы API, типичные проблемы и вопросы участников
Стоимость:
1990 ₽ — участие онлайн
2990 ₽ — онлайн + записи
Если вы давно хотели нормально разобраться с API и Postman — приходите на воркшоп
Как на самом деле проектируются интеграции между системами?
В новом выпуске подкаста "Аналитик за кулисами" говорим с Юлией Литвинюк — архитектором прикладных решений
Этот выпуск будет полезен системным аналитикам, бизнес-аналитикам, архитекторам, разработчикам и всем, кто работает с интеграциями, API, обменом данными и проектированием IT-систем
Слушать:
📱 Apple Podcast
📱 Яндекс Музыка
Смотреть:
📱 ВКВидео
📱YouTube
Правильный ответ: alt описывает альтернативные ветки сценария, opt — необязательное выполнение одной ветки
Фрейм alt применяется, когда существует несколько взаимоисключающих вариантов развития сценария. Обычно каждая ветка имеет собственное условие.
Фрейм opt используется, когда действие может выполниться или не выполниться в зависимости от условия, но альтернативной ветки нет.
Проще запомнить так:
opt = if
alt = if / else или switch.
Это один из самых частых вопросов по UML на собеседованиях системных аналитиков.
Нотации
Чем отличается фрейм alt от opt в UML Sequence Diagram?
Правильный ответ: Исчезнет проверка ссылочной целостности, и можно будет записать произвольное значение во внешний ключ
Внешний ключ нужен для контроля ссылочной целостности данных.
Например, если в таблице Orders есть поле customer_id, то СУБД проверяет, существует ли такой клиент в таблице Customers.
После удаления Foreign Key:
• база больше не контролирует корректность ссылок;
• можно записать несуществующий идентификатор клиента;
• могут появиться "осиротевшие" записи;
• качество данных постепенно ухудшается.
Почему остальные варианты неверны?
❌ JOIN продолжит работать. Это обычная операция SQL, которая использует условие соединения и не требует наличия Foreign Key.
❌ Таблицы не объединяются автоматически.
❌ Первичные ключи (Primary Key) работают независимо от внешних ключей.
Базы данных
Что произойдет, если удалить связь (Foreign Key) между таблицами?
Правильный ответ: Все вышеперечисленное
Разберем каждый вариант.
1. Если параметры запроса нужно передавать в теле запроса
GET официально предназначен для передачи параметров в URL. На практике многие инструменты, прокси и балансировщики могут некорректно работать с телом GET-запроса. Поэтому при сложной структуре параметров часто используют POST.
2. Если фильтров слишком много и они могут превысить ограничения URL
URL имеет ограничения по длине. Они зависят от браузера, сервера и инфраструктуры. Если фильтров много, появляются вложенные структуры, массивы и сложные критерии поиска, POST становится более удобным и надежным вариантом.
3. Если кеширование браузером не является важным требованием
GET хорошо подходит для кеширования браузерами, CDN и прокси-серверами. Если этот механизм не нужен, использование POST не создает дополнительных ограничений.
Важно понимать: использование POST для чтения данных — это архитектурный компромисс. Формально для получения данных предпочтителен GET, но в реальных корпоративных системах сложные поисковые запросы нередко реализуются через POST.
Интеграции
В каких случаях для получения данных лучше использовать POST вместо GET?
Правильный ответ: Обращаться напрямую к базе данных сервиса Б
Одна из ключевых идей микросервисной архитектуры: каждый сервис полностью владеет своими данными. Другие системы не должны знать внутреннее устройство его базы данных.
Если сервис А начинает читать или изменять данные напрямую в БД сервиса Б, возникают серьезные проблемы:
• Любое изменение схемы БД может сломать другие сервисы.
• Команда сервиса Б теряет возможность независимо развивать свое решение.
• Нарушаются бизнес-правила, которые могли быть реализованы только в API.
• Усложняется сопровождение и поиск ошибок.
• Возникает сильная связанность между сервисами, из-за которой микросервисная архитектура постепенно превращается в распределенный монолит.
Поэтому взаимодействие между сервисами должно происходить через API, события или сообщения, а не через прямой доступ к чужой базе данных.
Архитектура
В микросервисной архитектуре сервис А вызывает сервис Б. Что считается наиболее опасной практикой?
🚀 Небольшой блиц-опрос для системных аналитиков
Мы собрали вопросы, которые регулярно встречаются на собеседованиях — от архитектуры и интеграций до баз данных и нотаций.
Проверьте себя: сможете ли вы ответить без подсказок?
В ближайших постах будет 4 вопроса с вариантами ответов. Сначала голосуем, потом разбираем правильный ответ и объясняем логику.
Погнали! 👇
API и Postman на реальных примерах
9 и 16 июня проведём платный двухдневный воркшоп
Будем разбирать, как системному аналитику работать с API на практике: открывать документацию, переносить запросы в Postman, настраивать авторизацию, выполнять реальные запросы и понимать, что происходит в ответахНа воркшопе разберём: — как настроить Postman для работы с API; — как выполнить первый запрос и разобраться в ответе; — как читать API-документацию и переносить её в Postman; — какие бывают способы авторизации: Basic, API Key, OAuth 2.0 и другие; — как работать с реальной документацией Яндекс.Погоды и отрабатывать запросы; — чем отличаются REST API и GraphQL на практике; — как выполнять реальные REST-запросы на примере публичного API; — как аналитику применять Postman в рабочих задачах; — как разбирать ошибки, статусы, параметры и тела ответов. Как пройдёт воркшоп: 9 июня 19:00 (мск) — Ольга Пономарёва покажет и разберёт практику на реальных кейсах. После первой встречи вы получите домашнее задание, которое нужно будет сделать за неделю. 16 июня 19:00 (мск) — соберёмся снова: разберём, что получилось, где были ошибки, что можно улучшить и как мыслить при работе с API системнее, а также Ольга Пономарева ответит на все ваши вопросы, которые возникли при выполнении ДЗ. Стоимость участия: 1990 ₽ — участие онлайн 2990 ₽ — онлайн + записи, чтобы пересмотреть или посмотреть позже 🤩Забрать место на воркшопе (Количество мест ограничено)
🤖 Мы запустили бота-рекрутера для тренировки собеседований по анализу. И первые отзывы просто радуют! 😍
Друзья, мы выкатили бота, который задаёт вопросы с реальных собеседований. Вы можете тренироваться абсолютно без стресса.
И вот что пишут те, кто уже попробовал 👇👇
Насколько вам был удобен формат интервью в боте?
"практика ручного написания ответа полезна", "Абсолютно удобен", "Очень удобен"Насколько полезными были вопросы?
"Вопросы да полезные, их часто спрашивают на собесах", "Все полезные"Насколько согласны с обратной связью? Хватило ли вам глубины в разборе ответов?
"Обратная связь отличная! Рекомендации супер", "Да, спасибо"Что не понравилось в работе бота или вызвало сложности?
"Всё понравилось, не было сложностей", "Ничего"💰Есть платная и бесплатная версии Пробный доступ включает: - 3 случайных вопроса за попытку - 3 попытки в месяц - Обратную связь по результатам PRO-доступ — 499₽/мес дает: ✅ До 20 вопросов за попытку ✅ Неограниченное количество попыток ✅ Выбор тем ✅ Возможность отвечать голосом ✅ Обратную связь по результатам ✅ Практические задачи и обратную связь по ним ‼️8 июня мы закрываем проект полностью. До 7 июня последний шанс купить доступ за 499₽ и забрать этот месяц себе Ссылка на бота🔗 Прокачивайте навыки без риска и приходите на настоящие собеседования уже подготовленными 💪
Как за месяц подготовиться к собеседованию?
За месяц можно пройти основные вопросы, прокачать все основные темы и перестать бояться интервью💛
‼️8 июня мы закрываем проект полностью. До 7 июня последний шанс купить доступ за 499₽ и забрать этот месяц себе
Ссылка на бота🔗
А теперь — цифры по России. ИИ уже в HR, и это не шутка
Друзья, мы тут посмотрели свежее исследование «Яндекса». И есть что рассказать 😌
Оказывается, в России искусственный интеллект в управление персоналом уже внедрили 16% компаний.
Кто впереди всех?
🏦 Банки
⚡️ Электроэнергетика
⛏️ Добывающая промышленность
А следом за ними — ритейл, FMCG, IT и связь. Да-да, наши с вами коллеги.
Но это ещё не всё. Аналитики HRlink говорят, что уже 24% работодателей используют ИИ для HR-задач. А 71% планируют внедрить новые ИИ-инструменты в ближайшее время.
И самый интересный факт напоследок: 67% опрошенных уверены — к 2050 году искусственный интеллект полностью автоматизирует подбор персонала. Это вам не шутки.
❓Что это значит для аналитика?
AI будет задавать вопросы, отбирать, сравнивать, оценивать. И без подготовки с таким форматом может быть очень трудно. Первый пример на фото мы вам уже показали.
👇 А вы чувствуете, что AI уже рядом? Или пока кажется фантастикой?
Источник: https://potok.io/blog/hr-howto/artificial-intelligence-in-recruitment/
На прошлой неделе говорили про ИИ в анализе. А теперь — про собеседования. Казалось бы, при чём тут одно к другому?
❓ Мы обсуждали, как ИИ проверяет требования, генерирует спецификации и аудит документы. Логичный вопрос: а зачем это аналитику на собеседовании?
❗️ Отвечаем.
Вы идёте на собеседование. Вроде бы всё знаете, но внутри напряжение: а вдруг спросят не то? А вдруг отвечу не так? А вдруг рекрутер не поймёт мою логику? Знакомо?
Теперь представьте, что у вас есть личный тренажёр. ИИ-бот, который:
- Задаёт вам реальные вопросы, как на собеседовании.
- Анализирует не заученные фразы, а ход ваших мыслей.
- Даёт честный фидбек: где вы сильны, а где рассыпаетесь.
Вы тренируетесь один, без свидетелей, без стресса. Можете ошибаться, переформулировать, пробовать снова. Бот не ставит оценок — он показывает, что подтянуть.И когда вы приходите к живому рекрутеру, вы уже не гадаете: «а что он обо мне подумает?». Вы просто отвечаете — чётко, уверенно, по делу. 👇 Хотите такого тренажёра? Ставьте ❤️ — расскажем подробнее.
