Системный Мемализ

❓️️️️️️️Хотите освоить востребованную профессию, которую не заменит ИИ? За 13 месяцев обучения получите с нуля полное понимание работы системного аналитика и лицензированный диплом о профессиональной переподготовке на курсе «Системный аналитик» в OTUS. 🎁 Записывайтесь на 3 бесплатных вебинара — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте свои вопросы экспертам! 1⃣26 октября, 20:00 мск — «Интеграция приложений: пошаговая инструкция для системного аналитика»: разберём типы интеграций и вопросы, которые нужно проработать, чтобы системы подружились ещё до старта разработки. 2⃣17 ноября, 20:00 мск — «User Story vs Use Case: что выбрать для описания требований»: сравним подходы и поймём, когда хватит истории, а когда нужен сценарий. 3⃣23 ноября, 20:00 мск — «Какие навыки системного аналитика не заменит нейросеть»: покажем, где ИИ ускоряет работу, а где без человека задачу поймут неверно. Записывайтесь ➡ https://otus.pw/fMUwF/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Приглашаем на Код аналитика — бесплатный митап ЮMoney для всех, кто работает с системным анализом 🔥 ✅ 22 октября, четверг, 19:00 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или смотрите трансляцию. Эксперты из ЮMoney, Сбера и Бындюсофт поделятся опытом и обсудят актуальные рабочие задачи и способы их решения. Вот о чём будут доклады: 🟣 Вечно-меняющиеся требованиями и как с ними работать Разберём один из наших проектов с большим количеством стейкхолдеров и их требованиям, которые менялись в процессе аналитики. Обсудим, какие ошибки и удачные решения мы вынесли из этого проекта. 🟣 Готовый прототип — ещё не продукт: как ИИ-агент становится промышленным решением Расскажем, почему промышленный агент — это не просто более умный прототип, а управляемый контур, включающий спецификацию, ограниченную автономию, проверяемые навыки, постоянные проверки как контракт завершения и среду, в которой агент выполняет работу после релиза. 🟣 Автоматизация работы с архитектурой as Code Поговорим про покрытие архитектуры тестами и автогенерацию архитектуры. А ещё о развитии опенсорс-репозиториев и том, как всё изменилось за последние три года. 🟣 ИИ-практики в команде системного анализа Рассмотрим лучшие и худшие кейсы, обсудим, какие инструменты используем, как изменится экспертиза аналитика через два года и как справляться с высокой когнитивной нагрузкой. Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Код аналитика 👈

Прислано в предложку

Можно быть лучшим исполнителем и всё равно.. упереться в потолок 🫠 У аналитика, проджекта, тестировщика и любого сильного спеца есть предел – и дело не в том, что ты недостаточно прокачался в своей роли. Дальше расти можно только в одну сторону: туда, где решения принимаешь ты сам, а не выполняешь чужие. И эта профессия – продакт-менеджер💼 Видел десятки классных спецов, но с зп 120-150к. И десятки «среднячков»-продактов с зп 400к+. Разница в том, кто отвечает за решение перед бизнесом, а кто – просто выполняет задачи. И по опыту я уверен, что многие уже фактически делают половину задач продакта. Но компания сама зарплату не поднимет. И на собеседовании тебе не скажут: «ну, ты вроде что-то такое уже делал - держи 400к🥺» Как это исправить, что реально спрашивают на собесах на продакта и как получить рост в зарплате и новую роль – пишу у себя в канале 👉🏻 @productgardenn 🖱 Топ материалов:

☀Пошаговый план, как перейти в продакт-менеджмент за 2-3 месяца - из любой IT-специализации ☀Метрики, которые спрашивают на собесах на продакта - и что отвечать, если своей экспертизы в них нет ☀ Как переупаковать резюме под вакансию продакта, независимо от текущей должности

Подписывайся на @productgardenn, чтобы перейти в продакт-менеджмент и выйти на оффер от 400.000₽ 💲

📊 Ошибки в данных могут приводить к неверной аналитике, финансовым потерям и неправильным управленческим решениям. Но чтобы управлять качеством данных, недостаточно просто находить проблемы — важно понимать, как измерять качество и выстраивать систему контроля. На открытом уроке 20 октября в 20:00 МСК в преддверие старта курса «Качество данных / Data Quality» разберем, как создавать рабочую стратегию управления качеством данных. Вы узнаете, какие метрики помогают оценивать данные, как связать технические показатели с бизнес-задачами, разработать KPI и внедрить мониторинг качества в компании. 👨‍💻🛠👨🏻‍💻 Урок подойдет специалистам по данным, аналитикам, руководителям цифровых проектов и всем, кто отвечает за надежность информации. ➡ Научитесь превращать качество данных из набора проверок в управляемый процесс. Регистрируйтесь на открытый урок и получите специальные условия на обучение: https://otus.pw/kVcK/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Качество данных сложно масштабировать, если каждая проблема решается вручную. Чем больше систем и пользователей, тем быстрее растёт поток заявок, проверок и исправлений. На открытом уроке «Технологии и принципы построения DQaaS в современных системах управления данными» разберём, как превратить работу с качеством данных в управляемый сервис. Покажем модель «15 шагов к чистым данным», организацию самостоятельного контроля для бизнеса и архитектуру, которая может масштабироваться вместе с компанией. 🗓 13 октября в 20:00 МСК. Урок проходит в преддверие старта курса «Качество данных / Data Quality». Вы разберётесь, как выстроить процесс работы команды качества данных, какие задачи можно передать пользователям, как выбирать архитектуру и формулировать показатели и соглашения об уровне качества. Урок будет полезен инженерам данных, архитекторам, аналитикам, владельцам данных и руководителям команд. ➡️ Принять участие: https://otus.pw/qNau/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Когда дали нового аналитика на обучение

Качество данных сложно масштабировать, если каждая проблема решается вручную. Чем больше систем и пользователей, тем быстрее растёт поток заявок, проверок и исправлений. На открытом уроке «Технологии и принципы построения DQaaS в современных системах управления данными» разберём, как превратить работу с качеством данных в управляемый сервис. Покажем модель «15 шагов к чистым данным», организацию самостоятельного контроля для бизнеса и архитектуру, которая может масштабироваться вместе с компанией. 🗓 13 октября в 20:00 МСК. Урок проходит в преддверие старта курса «Качество данных / Data Quality». Вы разберётесь, как выстроить процесс работы команды качества данных, какие задачи можно передать пользователям, как выбирать архитектуру и формулировать показатели и соглашения об уровне качества. Урок будет полезен инженерам данных, архитекторам, аналитикам, владельцам данных и руководителям команд. ➡️ Принять участие: https://otus.pw/qNau/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576