Системный Аналитик

Как отличить хорошего продакта от плохого? Плохой продакт зациклен на процессах, дейликах, митингах и бумажной волоките. Он игнорирует риски и фокусируется на метриках тщеславия типа MAU, DAU и новых зарегистрированных пользователей. Хороший продакт фокусируется на реальных результатах. Он понимает, как его работа влияет на весь бизнес, и делает так, чтобы продукты и проекты «выстреливали» и зарабатывали. Хотите грамотно вести проекты и приносить бизнесу максимальную пользу? Подписывайтесь на канал сооснователя careerspace Ярослава Хромова. Узнайте, как работать с продуктом, метриками и людьми, чтобы зарабатывать больше и расти по карьерной лестнице. Топ постов: — Почему «дерево метрик» — слабая концепция и прошлый век? — Почему в B2B продукты более отсталые, чем в B2C? — Подборка лучших постов про карьерный рост и бизнес — фактически пошаговый гайд, как зарабатывать больше и расти быстрее. Это отличный продуктовый канал от настоящего практика. Подпишитесь, чтобы ваша карьера летела вверх: @firstanalyticsguide. Реклама ООО «Карьерное пространство», ИНН 9715410393

Нас 10 000

✨ Денормализация в БД и не только Ранее мы рассказывали про нормализацию в БД, рассмотрим обратный процесс. Денормализация — внесение избыточности в БД путём объединения таблиц, чтобы упростить структуру и ускорить чтения данных Отличие от нормализации Нормализация нужна для устранения избыточности данных; для разделения информации по отдельным таблицам, чтобы обеспечать целостность и упростить обслуживания БД 😀Увеличивает количество джойнов при выполнении запросов и может замедлять чтение данных Денормализация, наоборот, вводит избыточность обратно в БД, объединяя таблицы и дублируя информацию 😀Запросы становятся проще, операции чтения быстрее. Но могут возникнуть трудности с поддержкой и обновлением из-за риска несогласованности ✨ Когда применяется 😀для ускорения чтения данных за счет сокращения количества джойнов 😀в системах с большим объемом операций чтения и минимальным количеством обновлений, где производительность чтения критична 😀для ускорения разработки и оптимизации работы приложений ✨ Методы 😀 Добавление избыточных данных: дублирование данных в нескольких таблицах для сокращения соединений при запросах 😀 Добавление производных или агрегированных столбцов: включение полей с предварительно вычисленными значениями, например, общей суммы заказа. 😀 Объединение таблиц: слияние смежных таблиц в одну для уменьшения операций соединения 😀 Денормализация иерархических структур: дублирование информации о верхних уровнях иерархии на нижних для упрощения запросов 😀 Использование материализованных представлений: хранение результатов сложных запросов в виде отдельной таблицы для быстрого доступа 😀 Введение таблиц сумм и счётчиков: создание отдельных таблиц для хранения суммарной информации, например, общее количество товаров, проданных за день, или общее количество посетителей сайта. Позволяет избежать необходимости агрегации больших объёмов данных при каждом запросе ✨ Примеры 😀Агрегация данных: в таблице заказов хранится не только идентификатор клиента, но и агрегированная информация о клиенте, например, общая сумма покупок. Это избавляет от необходимости соединять таблицы заказов и клиентов для расчета общих покупок клиента 😀Кэширование результатов запросов: в таблице с продуктами может храниться не только информация о продукте, но и предварительно рассчитанное количество продуктов на складе. Это снижает нагрузку на СУБД за счет уменьшения количества вычислений при каждом запросе ✨ Недостатки — избыточность данных может привести к проблемам с их согласованностью, когда изменение информации в одном месте потребует её обновления и во всех остальных денормализованных таблицах. Это увеличивает сложность поддержки и может привести к ошибкам — увеличивается объём хранимых данных — замедление других операций, может замедлить процессы вставки, изменения и удаления данных ✨ Совет Используйте денормализацию целенаправленно, не применяйте как универсальное решение. Важно создать механизм обновления избыточных данных, чтобы поддерживать их актуальность и согласованность. ✨ Денормализация в других областях 😀Data Warehouse: улучшает производительность аналитических запросов через агрегированные структуры данных для быстрого выполнения запросов OLAP 😀NoSQL базы данных: для оптимизации горизонтального масштабирования и ускорения доступа к данным, храня связанные данные вместе 😀Frontend-разработка: при проектировании состояния приложений, например в Redux для React, для упрощения доступа к данным и улучшения производительности 😀Микросервисы: улучшает независимость и отказоустойчивость сервисов, храня данные, необходимые каждому микросервису в его собственной базе ⭐️ Подборки материалов по этой и другим темам доступны в закрытом канале #бд

Оплачиваемая стажировка и трудоустройство без опыта — ну ничего себе 😳 Все возможно с Добровольным квалификационным экзаменом! Это бесплатный проект Правительства Москвы, где ты можешь показать свои знания по специальности, запомниться потенциальным работодателям и получить оффер в престижные компании Москвы. Тебя ждет всего три шага: 1️⃣ Пройди тест После регистрации на сайте ДКЭ тебе будет доступно 70 профессий по 7 направлениям. Выбирай тест по своей специальности и проверь уровень своих знаний! 2️⃣ Реши кейс Если ты успешно сдал тест, тебя пригласят на следующий этап, где ты с другими участниками в команде будешь решать реальный кейс одного из работодателей. 3️⃣ Стань победителем Окажись в числе лучших по общему количеству баллов за оба этапа и получи шанс попасть на оплачиваемую стажировку с дальнейшим трудоустройством. Готов проявить себя? Регистрируйся и начинай проходить тест — https://dke.moscow Реклама. АНО "РАЗВИТИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА", АНО "РЧК". ИНН 7710364647. erid: LjN8JvhfP

Привет! Мы — команда GPTZATOR, создаем ИИ-сервис для бизнес-аналитиков. В сервисе уже доступны навыки, помогающие автоматизировать отрисовку диаграмм и подготовку требований. И мы предлагаем вам их оценить. Нам важно, чтобы наш инструмент был полезен и помогал экономить время широкому кругу бизнес-аналитиков. Поэтому сейчас мы открываем доступ к демоверсии, чтобы вместе с пользователями доработать и расширить набор навыков для бизнес-анализа. C GPTZATOR вы получите: 🔘непротиворечивые, однозначные и тестируемые требования 🔘диаграммы UML, ERD, DFD и их описание на языке PlantUML 🔘доступ к ChatGPT без VPN и зарубежной сим-карты Делегируйте рутинные задачи искусственному интеллекту без потери качества. Сложность проекта не важна. Наш ИИ-ассистент работает с любой сферой заказчика, объемом работ и спецификой. Зарегистрируйтесь в GPTZATOR по ссылке, введите промокод analyst и получите 250 токенов, которые вы сможете потратить на использование навыков, а также общение с последней версией ChatGPT, 4o. Реклама. ООО "ЛАД-Эйр". ERID 2VtzqwQQmpK

Проклинаешь рекрутера за фидбэк, которого нет? Бог тебя услышал. аналитик от бога — яркий и честный канал про карьеру и проф развитие для аналитиков и тимлидов👨‍💻 Рекомендуем почитать самые популярные посты на канале: ✅ Топ-12 самых частых ошибок аналитика ✅ Лучшие книги и курсы по проектированию REST API ✅ Разбор заданий с Tinkoff Solution Cup 2024 ✅ Прожарка резюме системных аналитиков Еще больше годноты для аналитиков всех грейдов ты найдешь у @godnolytika

Хранимые процедуры и пользовательские функции в БД 📌Кратко Хранимые процедуры предназначены для выполнения действий, а пользовательские функции - для вычислений и возврата значений. ✔️ Хранимые процедуры Это набор инструкций, которые выполняют любые операции с данными, сложную логику или задачи на стороне сервера БД 🟡компилируются один раз и хранятся на сервере 🟡могут содержать циклы, условные операторы 🟡как в обычном коде в языках программирования, можно реализовать логику работы с данными 🟡могут принимать параметры и возвращать результаты, но могут и не возвращать Как используются? 🔘выполнение сложных операций (сортировка, фильтрация и агрегация), сложной бизнес-логики 🔘могут включать несколько операций, которые выполняются как одна транзакция 🔘последовательное выполнение нескольких SQL-команд 🔘регулярно выполняющихся операций, требующих быстрого повторного исполнения 🔘обеспечивают защиту, выполняясь на стороне сервера БД, а также контролируют доступ и выполнение операций. С помощью процедур можно реализовать логику доступа, проверки прав и аутентификации пользователей Примеры ⏩процедура принимает ID сотрудника в качестве входного параметра и возвращает его имя из таблицы Employees ⏩процедура принимает данные о новом заказе (например, клиент, товары, количество) и добавляет соответствующую запись в базу данных. ⏩входной параметр -- ID заказа, процедура извлекает информацию о товарах в заказе и вычисляет стоимость всех товаров. 〰️ Минусы 💩 когда сложны, тяжело поддерживаемы, возникают проблемы с рефакторингом 💩могут создавать зависимость от конкретной СУБД — затрудняет масштабирование 💩хранение бизнес-логики в PLSQL ведет к созданию монолита. Его дальнейшее разбиение затрудняется 💩 отладка не всегда удобна, логирование и обработка ошибок выполняется вручную ✅ Пользовательские функции Это фрагменты кода, предназначенные для выполнения конкретных операций или вычислений над данными 🔵принимают входные параметры, выполняют определенные вычисления и всегда возвращают результат 🔵не предназначены для изменения данных или выполнения транзакций Как используются? 🔘 для сложных логических или арифметических операций 🔘возвращаемые значения используются в др. запросах / выражениях 🔘для использования операторах SQL (SELECT, WHERE и тд) для вычисления значений 🔘фильтрации данных, поиска определенных значений или обработки данных по заданными условиями 🔘для работы с текстовыми данными (разбиение строк, поиск подстрок, замена символов и тд) Пример: ⏩преобразование даты в определенный формат или вычисление дополнительных параметров на основе входных данных. ⏩входные параметры -- ID пользователя и ID ресурса, в ответе булевое значение, указывающее, имеет ли пользователь доступ к этому ресурсу 〰️ Минусы 💩не эффективны в сложных запросах 💩на больших объемах данных могут привести к низкой производительности 💩отладка может быть трудной из-за изоляции от основного кода 💩могут зависеть от контекста сессии или окружения, что может привести к неожиданным результатам ✔️ Основные различия Назначение 🟡процедуры -- для выполнения последовательности операций и изменения данных в БД 🔵функции -- для выполнения вычислений и возвращения результата Возвращаемые значения 🟡процедуры могут возвращать 0 или более значений или изменять состояние БД 🔵функции возвращают только одно значение Типы вызовов 🟡процедуры -- как отдельными операторами SQL, так и из других процедур и функций. 🔵функции -- вызываются обычно внутри запросов SQL или в выражениях, где нужно вычислить значения ХП и пользовательские функции могут использоваться не только в БД, а еще в: 🟣приложениях на стороне сервера: могут быть частью серверных приложений, написанных на Java, C#, Python и др. Используются для обработки данных на сервере перед отправкой их клиенту. 🟣интеграциях в веб 🟣интеграциях с внешними системами, такими как API, сервисы и внешние БД, чтобы обрабатывать данные и для взаимодействия между приложениями и платформами. ⭐️ Подборки материалов по этой и другим темам доступны в закрытом канале #бд

20 июня, четверг Санкт-Петербург, Казанская улица, 7, пространство Freedom Сбор гостей в 19:00 Всем привет! На связи команда системных аналитиков Positive Technologies. Нас объединяет любовь к сложным технологическим задачам, которые вырастают в крутые продукты в области информационной безопасности. У нас есть возможность пробовать все самое вкусное, что есть в разработке ПО: 📍 использовать возможности искусственного интеллекта, 📍 внедрять гибкие процессы разработки, 📍 проектировать сложные алгоритмы работы с данными и функциями. Если вам это близко, присоединяйтесь к нам 20 июня. 👉 Программа 👉 Регистрация

Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных ✍️ Авторы: Гвен Шапира, Тодд Палино, Раджини Сиварам, Крит Петти 🗓 Год издания: 2023 🔤 Язык: русский 📚 Объём: 512 стр. Второе издания бестселлера о Kafka. При работе любого корпоративного приложения образуются данные: файлы журналов, показатели, информация об активности пользователей, исходящие сообщения и другие. Правильное управление этими данными не менее важно, чем сами данные. Если вы архитектор, разработчик или инженер-технолог, но вы пока не знакомы с Apache Kafka, то из этой обновленной книги вы узнаете, как работать с потоковой платформой Kafka, позволяющей обрабатывать потоки данных в реальном времени. Дополнительные главы посвящены API AdminClient от Kafka, транзакциям, новым функциям безопасности и изменениям в инструментарии. Инженеры из Confluent и LinkedIn, ответственные за разработку Kafka, объясняют, как с помощью этой платформы развертывать производственные кластеры Kafka, писать надежные управляемые событиями микросервисы и создавать масштабируемые приложения для потоковой обработки данных. На подробных примерах вы изучите принципы проектирования Kafka, гарантии надежности, ключевые API и детали архитектуры. 5 причин добавить эту книгу в свою библиотеку: 1. Авторы — разработчики Kafka. 2. Лучшие практики развертывания и настройки Kafka. 3. Шаблоны и требования для обеспечения надежной доставки данных. 4. Паттерны построения конвейеров данных и приложений с помощью Kafka. 5. Правильные мониторинг, настройка и обслуживание Kafka в рабочей среде. #интеграции

Интересуетесь, как создаются и развиваются популярные сервисы вроде Яндекс Браузера или Алисы? Про это Яндекс Образование организовали  лекторий, посвященный 10-летию факультета компьютерных наук ВШЭ. Продакт-менеджеры компании рассказали, какой путь прошли, чтобы заниматься технологичными продуктами, какие навыки им в этом пригодились, а также как их профессия меняется с развитием искусственного интеллекта. Посмотреть лекторий будет полезно всем, кто планирует строить карьеру в IT или работать в крупных компаниях. Переходите по ссылке и вдохновляйтесь историями лучших!