Analyst IT
Ir al canal en Telegram
Авторский канал для аналитиков в индустрии ИТ. Все, что надо знать аналитику в одном месте. Сотрудничество: @the_real_bird BA/SA: @ba_and_sa Регистрация РКН: https://knd.gov.ru/license?id=673c6a15b7aeb106ce045ee5®istryType=bloggersPermission #J6THB
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Analyst IT
El canal Analyst IT (@analysis_it) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 12 700 suscriptores, ocupando la posición 9 881 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 51 617 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 700 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -111, y en las últimas 24 horas de -42, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 11.39%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.13% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 447 visualizaciones. En el primer día suele acumular 652 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como analyst, диаграмма, архитектура, api, аналитика.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Авторский канал для аналитиков в индустрии ИТ. Все, что надо знать аналитику в одном месте.
Сотрудничество: @the_real_bird
BA/SA: @ba_and_sa
Регистрация РКН: https://knd.gov.ru/license?id=673c6a15b7aeb106ce045ee5®istryType=bloggersPermission
#...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 12 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
12 700
Suscriptores
-4224 horas
+867 días
-11130 días
Archivo de publicaciones
12 699
Как подготовиться к собеседованию бизнес-/системному аналитику
Тщательная подготовка к собеседованию — залог его успешного прохождения и дальнейшего трудоустройства. Если быть заранее готовым к тому, что может спросить работодатель, то на интервью вам легче собраться с мыслями, а ответы будут звучать убедительнее. В зависимости от уровня позиции нанимающую сторону будет интересовать разный набор профессиональных компетенций и личных деловых качеств кандидатов.
Чаще всего работодатели спрашивают вполне ожидаемые вещи, связанные с личностью кандидата, его профессиональным уровнем, карьерными амбициями, пониманием рабочей миссии, соответствием позиции.
Вместе с кналом @notes_analyst сделали небольшую подборку статей, авторы которых приводят примеры вопросов, встречающихся на собеседованиях, и рекомендации по ответам на них.
🔹 50 лучших вопросов из интервью для бизнес-аналитиков
🔹 Прохождение собеседования на позицию бизнес-аналитика
🔹 Как пройти техническое собеседование на системного аналитика в любой компании (сборник вопросов)
🔹 Как подготовиться к собеседованию на позицию системного аналитика. ТОП-5 тем
🔹 Что мы хотим от аналитика
🔹 Типовые вопросы на собеседовании на аналитика и ответы на них
🔹 «Кем вы видите себя через 5 лет»...
🔹 Бизнес-аналитик идет на собеседование
На сегодняшний день нет чётких границ в разделении обязанностей между бизнес- и системным аналитиком. В одних компаниях это могут быть два разных специалиста, в других - один.
Немного подробнее о задачах и обязанностях бизнес- и системных аналитиков можно прочитать тут и тут
Следите за новыми постами на каналах @analysis_it и @notes_analyst, где сможете найти ответы на многие вопросы из представленных статей ⬆️
Давайте готовиться к собеседованиям вместе!
12 699
Repost from Business | System analyst
Характеристики качетсва требований к ПО:
Что делает требование к ПО хорошим? Для этого есть характеристики качества требоаваний к ПО, которые можно использовать, как чек-лист при написании или тестировании требований.
Характеристики качества требований по-разному определены различными источниками. Однако, следующие характеристики являются общепризнанными:
✅ Единичность - требование относится только к одному свойству, т.е. должна существовать только одна трактовка требования
✅ Завершенность - требование является полным и законченным с точки зрения представления в нём всей необходимой информации, ничего не пропущено по соображениям «это и так всем понятно». Также требование должно быть описано целиком в одном месте, а не разбросано по документу
✅ Последовательность - Требование не противоречит другим требованиям и полностью соответствует внешней документации
✅ Атомарность - требование является атомарным, если его нельзя разбить на отдельные требования без потери завершенности, и оно описывает одну и только одну ситуацию/функцию
✅ Отслеживаемость - возможность отследить связь между требованием и другими артефактами проекта, каждое требование имеет уникальный идентификатор, по которому оно легко прослеживается
✅ Актуальность - требование не должно быть устаревшим с течением времени
✅ Выполнимость - Требование должно быть технологически выполнимым, реализуемым в рамках бюджета и сроков разработки проект
✅ Недвусмысленность - требование кратко определено без обращения к техническому жаргону, акронимам и другим скрытым формулировкам
✅ Проверяемость - выполнение требования можно проверить. Реализованность требования может быть определена через один из четырёх возможных методов: осмотр, демонстрация, тест или анализ.
✅Обязательность - Без выполнения этого требования пользователь не сможет в полной мере использовать систему. Если требование не является обязательным к реализации, оно должно быть просто исключено из набора требований
✅ Полнота - требование должно быть определено для всех возможных ситуаций
@ba_and_sa
12 699
Как тимлиду организовать успешный процесс разработки программного обеспечения?
Ждем всех, кто хочет прокачаться как тимлид, 13 апреля в OTUS на открытом вебинаре. Его проведет преподаватель Алексей Кирсанов, руководитель разработки в Битрикс24.
На занятии мы поговорим о том, какие подходы, парадигмы и модели используются при разработке ПО и как выбрать адекватную модель.
Затем мы разберем принципы Agility гибкого подхода к разработке и посмотрим на устройство Scrum framework.
Записаться на открытый урок 👉 https://otus.pw/lzuT/
12 699
Управление проектами. Как эффективно выстроить работу команды и не наломать дров
Читать статью
12 699
⁉️Хотите расти как DWH-аналитик?
🗣Для вас 12 апреля в 20:00 пройдет вебинар «End-to-end решение для аналитики на примере источника MaestroQA». Его проведет Артемий Козырь, Analytics Engineer в компании Wheely.
📍Вместе с экспертом разберем:
✔️ Extract-Load через API-вызовы и автоматизация в Airflow
✔️ Трансформация данных с dbt: обогащение, дедупликация, суррогатные ключи, приведение типов
-✔️Моделирование метрик в Looker BI: слой доступа, визуализация, drill-down
🔸Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Data Warehouse Analyst» для Data Scientist, Data Analyst, Product Analyst, Data Engineer, Backend Developer, DBA, System Administrator.
📌Пройдите вступительное тестирование, чтобы записаться на урок: https://otus.pw/VANR/
12 699
Что такое BI-системы и зачем они нужны?
Business Intelligence (BI) – технологии сбора, анализа и визуализации данных, которые выявляют новые стратегические возможности для бизнеса
Читать статью
12 699
Когда Jira и Teams под угрозой: чем заменить популярные ПО и сервисы во время массовых запретов
Могут ли open source решения закрыть потребности бизнеса и какие есть альтернативы популярным сервисам, о которых немногие знают, рассказал Алексей Дятлов, руководитель отдела заказной и микросервисной разработки Tietoevry
Читать статью
12 699
Вредные советы при построении Аналитики (Data Lake / DWH / BI) – целеполагание и результаты
Читать статью
12 699
Прокачайте свои навыки в сфере IT и аналитики данных — примерьте роль Data Scientist! Участвуйте в бесплатном онлайн-интенсиве, который пройдёт с 4 по 6 апреля. Начало — в 21:00 по московскому времени.
Записывайтесь: 👉 https://clc.to/Z2SHfw.
За 3 дня вы научитесь:
⚡️ исследовать данные с помощью языка программирования Python;
⚡️ отличать Data Science от Machine Learning и Artificial Intelligence;
⚡️ строить модели для реальных кейсов;
⚡️ находить аномалии в данных;
⚡️ решать реальные задачи, с которыми сталкивается Data Scientist.
В роли спикера выступит руководитель направления по исследованию данных в Сбере с семилетним опытом в программировании — Анастасия Борнева.
🎉 Каждый участник, сдавший практическую работу, получит сертификат на 10 тысяч рублей на любой курс Skillbox.
Присоединяйтесь!
12 699
Какая метрика самая важная при развитии продукта с нуля?
Retention во вторую неделю? Повторная покупка во втором месяце?
А что если у продукта еще нет ни данных, ни продакт маркет фита?
В 90 если не в 99% случаев ваш аналог уже присутствует на зарубежном, либо на вашем же рынке, просто он хорошо спрятан, его нужно поискать.
Достаточно выйти на прогулку в crunchbase, producthunt и просто google - найти эти аналоги, и проанализировать частотность финансирования ваших продуктов-аналагов.
Если вы как и 95% людей останавливаете исследование рынка на первой странице Гугла, то вам стоит пересмотреть свое отношение к исследованиям.
Это поможет провалидировать гипотезу ценности продукта, не растрачивая деньги.
Зачем тратить силы и искать новый продакт маркет фит, когда работу уже сделали за вас.
Если вы хотите держать руку на пульсе это можно сделать и не выходя за пределы телеграма. На канале Product Weekly автор делится очень интересными и актуальными стартапами на ранних стадиях развития и рассказывает о том, сколько они привлекли средств и сколько зарабатывают.
Рекомендую подписаться на Product Weekly
12 699
День открытых дверей «Как начать в аналитике и Data Science»
В сфере аналитики множество профессий и порой в них можно запутаться. Чем отличаются дата-инженер и дата-сайентист? Зачем команде нужен системный аналитик и какие задачи решает аналитик данных? Рынку требуется всё больше специалистов, и в ближайшем будущем спрос будет только расти.
5 апреля в 19:00 на дне открытых дверей «Как начать в аналитике и Data Science» в Нетологии расскажут, кто такие Data Scientist, продуктовый аналитик, игровой аналитик, Data-журналист, маркетолог-аналитик, инженер данных, системный аналитик, аналитик BI, — и где они нужны. Вы раз и навсегда разберётесь в профессиях сферы аналитики, их ежедневных задачах и поймёте, какие должности вам наиболее близки.
Ждём всех, кому интересна работа с данными!
Записаться → https://netolo.gy/h2v
12 699
Сегодня предлагаю затронуть тему IT-анализа и разобраться немного в скиллах разных аналитиков
В широком смысле IT-аналитик — это специалист собирающий и делающий выводы на основе данных. Рабочий процесс аналитика состоит из сбора, обработки и заключения.
В зависимости от типа данных IT-аналитиков можно поделить на подвиды, среди основных можно выделить:
- Бизнес-аналитик - специалист, использующий методы бизнес-анализа для исследования потребностей деятельности организаций с целью определения проблем бизнеса и предложения их решения.
- BI-аналитик – специалист, работающий с данными и демонстрирующий проблемы бизнеса на реальных цифрах. Он создаёт понятные отчёты и визуализации, чтобы бизнес принимал решения, полагаясь не на интуицию, а на конкретные показатели.
- Системный аналитик - специалист, который изучает бизнес и определяет, как можно сделать его эффективнее с помощью внедрения информационных систем
Для понимания, кто такой Системный аналитик и чем он занимается, нам поможет статья:
- UX аналитик – специалист, исследующий поведение пользователей сайта, декстопного или мобильного приложения, какого-либо digital-сервиса.
- Дата аналитик / аналитик данных – специалист, занимающийся сбором, обработкой и анализом информации. Он пишет запросы в базы данных, выявляет тенденции, проверяет гипотезы, проводит тесты и на основе результатов делает определенные выводы, которые помогают решить ту или иную задачу.
- Web аналитик - специалист, занимающийся сбором и анализом информации о посетителях сайта и их поведении.
В компаниях данные роли могут быть совмещены, все зависит от сферы деятельности компании и ее подхода к аналитике. Но тем не менее необходимо понимать, чем должен заниматься ИТ-аналитик, чтобы понимать свои обязанности.
Для погружения темы предлагаю прочесть статьи, которые помогут понять в чем же разница между данными ролями аналитиков:
📌Коротко о UX аналитике
📌Аналитик данных и data scientist: в чем отличие?
📌Зачем нужны разные виды ИТ-аналитиков
📌Веб-аналитика: что это такое, зачем она нужна, сервисы веб-аналитики
Источник подборки: @analysis_it
12 699
Хотите стать профессионалом в области системной аналитики?
Прокачайте свои навыки 1 апреля на demo-занятии «ТЗ по ГОСТ: кому оно вообще нужно?» в OTUS.
Преподаватель Иннокентий Бодров, ведущий аналитик в Stenn International, расскажет:
📌 Что такое ТЗ и для чего оно используется.
📌 Что делать, если вам поставили задачу составить ТЗ, что в него включать? Есть ли шаблоны?
📌 ГОСТ 19 и 34 серии — палочка-выручалочка для работы не только с госзаказчиком.
Открытый вебинар входит в программу онлайн-курса «Системный аналитик. Advanced». Для комфортного участия в вебинаре необходимо определить уровень ваших знаний.
🎯 Пройдите тест и записывайтесь на вебинар https://otus.pw/TVCl/
