Заметки Аналитика | IT
Відкрити в Telegram
О жизненном цикле разработки ПО глазами бизнес-/системного аналитика. На канале вы найдете: - теоретический материал; - интересные статьи; - профессиональную литературу; - полезные шпаргалки; - вопросы с собеседований; - опросы. Для связи: @Ev_S_Lit
Показати більше7 968
Підписники
+224 години
-587 днів
-9130 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
жовтень '26жовт '26
жовтень '26
+12
в 0 каналах
вересень '26
+32
в 0 каналах
Get PRO
серпень '26
+36
в 0 каналах
Get PRO
липень '26
+32
в 1 каналах
Get PRO
червень '26
+81
в 0 каналах
Get PRO
травень '26
+77
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+180
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+153
в 1 каналах
Get PRO
лютий '26
+57
в 0 каналах
Get PRO
січень '26
+209
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+268
в 0 каналах
Get PRO
листопад '25
+127
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '25
+110
в 1 каналах
Get PRO
вересень '25
+308
в 0 каналах
Get PRO
серпень '25
+171
в 0 каналах
Get PRO
липень '25
+482
в 10 каналах
Get PRO
червень '25
+312
в 2 каналах
Get PRO
травень '25
+239
в 2 каналах
Get PRO
квітень '25
+149
в 0 каналах
Get PRO
березень '25
+286
в 0 каналах
Get PRO
лютий '25
+113
в 1 каналах
Get PRO
січень '25
+236
в 2 каналах
Get PRO
грудень '24
+678
в 1 каналах
Get PRO
листопад '24
+269
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '24
+570
в 1 каналах
Get PRO
вересень '24
+217
в 2 каналах
Get PRO
серпень '24
+236
в 0 каналах
Get PRO
липень '24
+171
в 1 каналах
Get PRO
червень '24
+133
в 3 каналах
Get PRO
травень '24
+217
в 2 каналах
Get PRO
квітень '24
+222
в 2 каналах
Get PRO
березень '24
+182
в 1 каналах
Get PRO
лютий '24
+215
в 1 каналах
Get PRO
січень '24
+230
в 1 каналах
Get PRO
грудень '23
+184
в 1 каналах
Get PRO
листопад '23
+144
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '23
+128
в 2 каналах
Get PRO
вересень '23
+168
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+164
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+123
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+96
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+105
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+186
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+157
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+124
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+67
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+82
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+108
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+131
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+138
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+209
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+159
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+599
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+621
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+533
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+1 155
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 07 жовтня | +2 | |||
| 06 жовтня | +3 | |||
| 05 жовтня | +3 | |||
| 04 жовтня | +1 | |||
| 03 жовтня | +2 | |||
| 02 жовтня | +1 | |||
| 01 жовтня | 0 |
Дописи каналу
Вклад системного аналитика оценивают не по качеству постановки задач разработчикам. А как тогда?
Автор - Диана Анфёрова, лид аналитиков и системный аналитик в Контур.Толке:
"На рынке есть мнение, что системному аналитику приносят готовую задачу, а его роль — перевести её на язык разработки и передать команде. Если смотреть на работу аналитика так, то и на ревью оценивать его логично по постановке функциональности — подробная, непротиворечивая, у разработчиков нет вопросов, значит, всё хорошо.
Мне такой подход кажется неполным. Можно подготовить безупречную постановку на решение, которое никому не нужно: команда потратит месяцы, а пользовательские и бизнес-метрики не сдвинутся.
Я оцениваю работу не только по качеству постановки, но и по качеству работы с задачей. Смотрю: удалось ли разобраться в проблеме, выбрать оправданное решение, синхронизировать команду и получить результат для бизнеса.
В статье делюсь своими критериями качества работы аналитика и на реальных задачах показываю, как проносить не только постановки, но и результаты. И быть ценнее для компании."
Читать статью
| 2 |  Что, если заменить аналитиков нейросетью?
Да ничего хорошего: результаты анализа получаются слишком общими, и половину работы потом всё равно приходится переделывать руками.
Хард-скилы дешевеют — SQL-запрос или кусок кода теперь может сгенерировать почти кто угодно. А вот доменная экспертиза и умение работать с агентом становятся ценнее: правильно задать вопрос, собрать контекст, проверить, что результат не искажён.
Три аналитика Авито на конкретных примерах рассказывают, как работает тандем аналитик + AI. Делятся кейсами:
➡️ как перенесли 200 витрин за полгода;
➡️ автоматизировали проверку работы сотрудников;
➡️ научили LLM анализировать метрики.
Подробнее в ролике:
📺 YouTube
🔵 ВК
Больше честных историй о работе аналитиков Авито — в «Коммуналке аналитиков». | 561 |
| 3 | Понятно о распределённых системах. Анонс книги Доминика Торнова
"Владислав Светлаков, написавший книгу «Архитектура бэкенда. API для надежных корпоративных приложений», в своё время охарактеризовал книгу Торнова так: «Я посмотрел, мне эти темы понравились, их ранее не встречал. Я бы такую книгу прочитал, единственное я не знаю, насколько аудитория такое воспримет... она достаточно фундаментальная, она примерно как книга по кафке, где глубоко описываются детали, и тут глубоко описываются детали про согласованность, про гонку, как обмен данными происходит... а по поводу этой книги у меня сложилось ощущение, что там присутствует похожий подход, но к набору технологий про распределенные вычисления»."
Читать статью | 564 |
| 4 | Парадигма DDD стала гораздо важнее, когда ИИ пишет код за вас
"Что бы вы ни думали о программировании с привлечением ИИ, сейчас подходы к созданию ПО меняются. Все задумываются: «Что останется важным»? Сколько людей — столько мнений, но выскажу моё: большинство идей из области предметно‑ориентированного проектирования (DDD) сейчас важны как никогда, поскольку парадигма DDD никогда не ограничивалась кодом как таковым. Чем активнее развивается агентное программирование, тем лучше требуется понимать предметную область, хорошо её моделировать и осваивать командную работу. Давайте поговорим о том, чему такому нас по‑прежнему может научить DDD, чего не в состоянии заменить ИИ."
Читать статью | 653 |
| 5 |  Стать специалистом по Data Science всего за 10 недель — это реально!
Если давно смотрите в сторону Data Science, но откладываете старт из-за огромного количества технологий, математики и непонятного пути до первой работы — сейчас можно зайти в профессию по-другому.
Симулейтив запускает интенсивный буткемп по Data Science, который построен вокруг главного: за первые 10 недель собрать необходимый стек, получить практический опыт и начать готовиться к реальным собеседованиям.
И главное — вам не нужно сначала учиться 8–12 месяцев, а уже потом думать о трудоустройстве.
Что вас ждёт:
➖необходимые для старта навыки: Python, ML, статистика, работа с данными и AI-инструментами;
➖практика на реальных задачах и проектах;
➖понятный ежедневный план обучения и поддержка менторов;
➖еженедельные живые занятия, а не старые записи;
➖подготовка к собеседованиям уже с первых недель — групповые интервью, разбор вопросов и подготовка резюме.
А что после 10 недель? Буткемп — это только первый этап.
После него можно продолжить углублять экспертизу и двигаться к уровню middle:
➖продвинутый Python;
➖Git;
➖продвинутая статистика и A/B-тестирование;
➖Airflow;
➖MLOps и развёртывание ML-моделей.
Кому подойдёт:
Тем, кто хочет войти в Data Science системно и не тратить год на самостоятельный поиск правильного маршрута.
Тем, кто начинал учиться самостоятельно, но терял темп без структуры и дедлайнов.
Тем, кто хочет не просто изучать теорию, а как можно раньше начать готовиться к выходу на рынок.
Тем, кому важно учиться на практике и получать обратную связь от менторов.
🔥ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено!
Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока!
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО | 789 |
| 6 |  ИИ уже анализирует данные. Но умеет ли он делать это правильно? Нейросеть может быстро обработать таблицу, найти закономерности и подготовить выводы. Но без правильной постановки задачи легко получить ошибочные расчеты, неверные гипотезы и выводы, которым нельзя доверять.
На открытом уроке 30 сентября в 20:00 МСК разберем, как применять ИИ в анализе данных: от подготовки запроса и очистки данных до поиска аномалий, проверки гипотез и создания аналитических выводов. Вы узнаете, какие задачи можно передать нейросети, как проверять ее результаты и превращать данные в рекомендации для принятия решений.
Урок пройдет в преддверие старта курса «Аналитик данных». Занятие подойдет аналитикам, системным и бизнес-аналитикам, которые хотят сократить рутинные задачи и эффективнее работать с данными.
Освойте практический подход к анализу данных с помощью ИИ и используйте новые инструменты в работе: https://clck.ru/3W2HdC
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru | 748 |
| 7 | Автоматизация Data Quality: как мы изменили подход к нашим инструментам
Автор - Аня Мавлютова, технический менеджер продуктов Data Governance в Платформе данных в Т-Банке:
"В статье расскажу, как мы прошли путь от 11 длительных ручных шагов до автоматизации через AI-агента. Почему отказались от low-code-подхода, как работает распознавание intent и почему выбрали агентскую архитектуру вместо цепочки промптов. Спойлер: решение оказалось смелее, чем мы планировали в начале."
Читать статью | 702 |
| 8 |  Как связать BPM и Process Mining так, чтобы данные о реальном исполнении процессов не просто попадали в аналитику, а помогали автоматически находить отклонения и влиять на сам процесс?
На вебинаре «Промайн» и OpenBPM покажут связку на практике: от анализа цифровых следов до контроля исполнения регламентов.
Обсудим:
-Ценность совместного использования BPM и Process Mining;
-Прогнозирование и автоматическое выявление отклонений и рисков;
-Использование Process Mining для управленческих решений;
-Контур, в котором анализ влияет на исполнение процессов;
-Как AI изменит этот подход в ближайшие годы.
Отдельно покажем пример интеграции платформ «Промайн» и OpenBPM.
Спикеры:
Юрий Максимчук - директор продукта «Промайн»
Игорь Клопотов - директор продукта OpenBPM
Вебинар полезен руководителям и специалистам по BPM, Process Mining, процессной аналитике и автоматизации.
📅 29 сентября, 16:00 мск
👉 Регистрация по ссылке
#реклама
О рекламодателе | 365 |
| 9 | Немає тексту... | 787 |
| 10 |  ⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?
Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.
Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.
Вы узнаете:
🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях;
🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели;
🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ;
🔶Как искать работу без коммерческого опыта;
🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет;
🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.
Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.
🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!
Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!
Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.
🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро! | 979 |
| 11 |  Ошибки в данных влияют на отчеты, аналитику и процессы компании. Но кто отвечает за качество данных, как находить проблемы и какие действия помогают избежать повторных ошибок?
На открытом уроке 30 сентября в 20:00 МСК разберем, как выстроить управление качеством данных: от обнаружения проблемы до ее устранения. Вы узнаете, как оценивать риски, распределять ответственность между участниками процесса и выбирать подходящие механизмы контроля.
Урок проходит в преддверие старта курса «Качество данных / Data Quality». Занятие будет полезно руководителям в сфере данных, аналитикам, инженерам данных, специалистам по качеству данных и менеджерам цифровых проектов.
➡️ Разберитесь, как превратить качество данных из постоянной проблемы в управляемый процесс:
https://clck.ru/3VrTCv
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 | 903 |
| 12 | Как мы тестируем интерфейсы в полной удалёнке: 5 рабочих способов без лабораторий и больших бюджетов
Автор - Севда Комарова, работает в ИТ-команде «Северстали», где проектируют сложные B2B-системы, которыми ежедневно пользуются сотрудники предприятий:
"Команды и пользователи часто находятся в разных городах, поэтому большинство исследований на моих проектах проходит удалённо. Со временем у нас встроился процесс, который позволяет проверять интерфейсы без лабораторий, специального оборудования и больших бюджетов.
Для большинства исследований хватает Figma, корпоративного мессенджера, видеозвонка и нескольких пользователей.
В этой статье расскажу о пяти способах, которые использую в работе. Покажу их не только в теории, но и на примере одного из наших реальных проектов в «Северстали»."
Читать статью | 1 129 |
| 13 |  Внедрить ИИ в BPM-платформу сейчас проще, чем кажется.
Сложнее сделать так, чтобы он стал частью производственного процесса ⚙️
Эту задачу решает технологическая платформа Digital Q.BPM от Диасофт. В нее добавили ИИ-агентов, которые работают со спецификацией, понимают бизнес-логику, участвуют в проверке процессов и сопровождают систему после запуска 🤖
Топ-3 новые возможности Digital Q.BPM с ИИ-агентами ⬇️
1. Проектирование BPMN 2.0 по тексту. ИИ создаёт процесс и дорабатывает итеративно.
2. ИИ-агент анализирует процесс по правилам платформы, проверяет бизнес-логику, выявляет проблемы, оценивает критичность и предлагает исправления.
3. Анализ бизнес-логики и генерация документации.
В Digital Q.BPM уже много ИИ-пользы. Скоро такие агенты смогут взять на себя до 80% рутинных задач 🚀 Узнайте подробнее
#реклама
О рекламодателе | 408 |
| 14 | «Покажите нам всё»: как собирать требования к аналитической системе
Автор - Даниил Черепов,
Data Analyst:
"Фраза «покажите нам всё» звучит как плохое требование. В ней нет конкретного пользователя, перечня показателей, периода, источников и даже понятного результата. Но за ней обычно стоит нормальная потребность: заказчик видит много разрозненных данных, регулярно получает отчёты вручную и боится потерять что‑то важное при переходе к новой аналитической системе."
Читать статью | 1 151 |
| 15 |  Стать аналитиком данных всего за 10 недель — это реально!
Если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите войти в профессию системно, а не одной ногой — сейчас самый подходящий момент.
Симулейтив — школа аналитики, где обучают через практику и реальные кейсы, запускает абсолютно новый курс-буткемп - Профессия «Аналитик данных».
Курс разделен на 2 этапа, за первые 10 недель вы обучаетесь аналитике и доходите до уровня junior-специалиста. А на втором этапе проходит углубленное изучение, где изучаете продвинутые инструменты и новые навыки.
Что вас ждет на курсе:
➖SQL, Python, BI (Metabase + Power BI), статистика, A/B-тесты и продуктовые метрики;
➖Живые занятия с ментором каждую неделю — не записи, а разборы вживую;
➖Подготовка к собеседованиям с первых недель, а не в самом конце;
➖ИИ-инструменты как часть программы — учите работать с ними, а не избегать;
➖Гостевые лекции от аналитиков из Яндекса, Т-Банка, Авито, Сбера, OZON;
➖Официальный диплом о профессиональной переподготовке.
Кому подойдёт:
1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля — опыт в программировании не нужен;
2. Тем, кто пробовал учиться самостоятельно, но теряет темп без структуры;
3. Тем, кто хочет сменить профессию быстро, а не за год.
🔥ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено!
Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока!
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО | 1 406 |
| 16 |  🎓 Магистратура, после которой не надо искать первый опыт работы в аналитике!
🔥Онлайн-магистратура НИЯУ МИФИ × Симулейтив «Аналитика и инженерия данных» открывает последнюю волну поступления.
Для тех, кто хочет войти в дата-аналитику с дипломом гособразца и прокачанным портфолио:
🔶можно работать аналитиком уже через 5 месяцев
🔶2 года, полностью онлайн, совмещается с работой
🔶Аналитика + дата-инженерия: SQL, Python, BI, A/B-тесты, Airflow, Hadoop, Spark, Docker, DWH
🔶25+ проектов на реальных бизнес-кейсах в портфолио
🔶Диплом магистра МИФИ — ТОП-2 по качеству образования (Forbes), ТОП-3 по зарплатам в IT (SuperJob)
🔶Отсрочка и налоговый вычет
Самое крутое - это реальный, коммерческий опыт, который вы получите по итогам обучения.
🔥 Последняя волна поступления идет до 21 августа, а места уже вот вот закончатся — осталось всего 8 из 40.
А на специальной консультации разберём, подходит ли вам программа, и составим пошаговый план поступления.
👉 ОСТАВЛЯЙТЕ ЗАЯВКУ ТУТ | 586 |
| 17 | Цифры не сходятся: алгоритм действий, который поможет находить расхождения в отчетах
Автор - Таня Алексеевна, аналитик данных:
"Сообщение в личку в 18:40: «Слушай, а почему у тебя в выгрузке 11 903 заказа, а на дашборде 12 480? Завтра в 11 показываем директору».
Дальше начинается то, что я про себя называю паникой первого года. Человек открывает свой запрос и перечитывает его сверху вниз, надеясь, что ошибка как-нибудь сама подсветится - не подсвечивается, тогда он переписывает запрос немного иначе, получает третье число, и к полуночи у него уже три версии правды и ноль понимания "
Читать статью | 1 175 |
| 18 | Обычно аналитик приходит в готовый стек. А если стека нет?
В курсах и руководствах обычно предполагается, что дашборды уже есть, данные уже прилетают в хранилище, метрики уже согласованы. В реальности старший аналитик чаще получает противоположное: систему с историей, где логика размазана по коду, аналитического слоя нет вовсе, а продакт хочет цифру ко вторнику.
karpovꓸcourses собрали бесплатный интенсив «Как аналитику разобраться в сложном домене и влиять на бизнес-решения» — как раз про такую отправную точку.
Разбор на кейсе Авиасейлс: технология комбинирования билетов, метрика на 10% ниже OKR (цели и ключевые результаты), понимания про причину — нет.
Разберем весь путь: как заходить в чужой домен, добывать данные, строить инструменты и в итоге двигать бизнес-показатель.
На интенсиве:
- метод входа в незнакомую систему;
- декомпозиция сложной метрики;
- перевод сырых данных в бизнес-инсайты;
- инструменты, которые снимают поток ad hoc-запросов; — как связать аналитику с OKR.
Ведет Илья Шведов, старший аналитик Авиасейлс.
За регистрацию сразу приходит пак: путь аналитика от младшего специалиста к старшему, подборка по А/Б-тестам, материалы по статистике от Анатолия Карпова, «Нейросети для аналитика данных» и карта компетенций в DS (науке о данных).
Регистрируйтесь по ссылке — https://clc.to/erid_2W5zFHW9eyF
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHW9eyF | 1 298 |
| 19 | Как мы проектировали складской учет для пользователей, которые не хотят никакого учета
Автор - Надя, продуктовый менеджер сервиса «Фейскит»:
"Наша команда делает программу, которая помогает не терять шуруповерты, болгарки и пассатижи в суровой реальности стройки. Изначально мы задумывали продукт как простой и надежный способ учета инструментов и материалов. Но жизнь распорядилась иначе: за четыре года мы прошли путь от систематизации данных из Excel-таблиц до запроса на интеграцию с бухгалтерией. Рассказываю по порядку, как все было. "
Читать статью | 1 019 |
| 20 |  Лето, ИТ-Пикник и музыка известных артистов уже через несколько дней!
8 августа в Коломенском пройдет ИТ-Пикник.
В программе — выступления проекта LAB Антона Беляева, IOWA, Cream Soda, Pompeya, мартина и Совы.
А днем — научпоп-лекции, дискуссии об ИИ и больших языковых моделях, мастер-классы и интерактивы. Полезные знакомства и развлечения тоже будут.
Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте мероприятия.
В билет входит +1 — можно позвать близких и друзей.
До встречи в месте притяжения ИТ. | 825 |
