Channel: Analyst IT
Forwarded from Business | System analyst
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
BPMN умер, все сделает ИИ
Мы все видели, как такие инструменты, как ChatGPT, справляются с множеством бизнес-задач, автоматизируя практически всё. И это правда — генеративный ИИ действительно способен выполнять широкий спектр...
Всё о процессных переменных, что должен знать BPM-разработчик. Часть 1
⏳ 10 мин | 🟡🟡⚪️
Читать статью | Analyst IT
Читать статью | Analyst IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Всё о процессных переменных, что должен знать BPM-разработчик. Часть 1
Эта статья продолжает цикл BPMN: Beyond the Basics – о скрытых нюансах и подводных камнях BPMN для разработчиков. Сегодня поговорим о процессных переменных — для чего они используются в...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
System Design — ТОП 5 ошибок новичка на интервью
Почему так сложно пройти первые System Design Интервью? Какие есть подводные камни? Оказывается, что не все понимают базовый алгоритм прохождения, а также нюансы движения по основным этапам. Меня...
SWE-Agent: как AI-ассистенты меняют правила игры в разработке
⏳ 5 мин | 🟡🟡⚪️
Читать статью | Analyst IT
Читать статью | Analyst IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
SWE-Agent: как AI-ассистенты меняют правила игры в разработке
Искусственный интеллект в программировании уже давно вышел за рамки простых подсказок кода. Современные инструменты, такие как GitHub Copilot, интегрированные в Visual Studio Code, способны не только...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Диаграмма Прецедентов (англ. Use Case Diagram)
Конечно, каждая программа начинается с идеи, однако путь от идеи до готового продукта достаточно долог. На пути будут поджидать множество сложных вопросов, неверные ответы на которые, могут...
Почему большинство попыток внедрения Agile заканчиваются разочарованием?
⏳ 6 мин | 🟡⚪️⚪️
Читать статью | Analyst IT
Читать статью | Analyst IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
vc.ru
Почему большинство попыток внедрения Agile заканчиваются разочарованием? — Кейсы роста на vc.ru
Дроздов Константин (PM) Кейсы роста 15 мая
Как мы писали техдокументацию AsciiDoc нейронкой, экономя своё время и миллионы
⏳ 9 мин | 🟡🟡⚪️
Читать статью | Analyst IT
Читать статью | Analyst IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Как мы писали техдокументацию AsciiDoc нейронкой, экономя своё время и миллионы
Привет, меня зовут Андрей Калинин, я отвечаю за цифровые финансовые активы и сопровождение инновационных продуктов. Управляю командами разработки и развития. Мы любим и умеем запускать пилоты...
Forwarded from Business | System analyst
Курс по документированию REST API
Очень информативно и все в одном месте. Есть и видео уроки и что почитать
Перейти | BA|SA
Очень информативно и все в одном месте. Есть и видео уроки и что почитать
Перейти | BA|SA
Курс по документированию REST API | learnapidoc-ru
Курс по документированию API. Вольный перевод курса https://idratherbewriting.com/learnapidoc/
SQL: бесплатные курсы и тренажёры, которые стоит попробовать
⏳ 4 мин | 🟡⚪️⚪️
Читать статью | Analyst IT
Читать статью | Analyst IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
SQL: бесплатные курсы и тренажёры, которые стоит попробовать
Всем привет! Это команда Яндекс Практикума. Делимся подборкой полезных материалов для изучения SQL от экспертов курса «Специалист по Data Science» . В этой подборке вы найдёте ресурсы, которые помогут...
Автоматический HTTPS для ленивых: ACME + Angie один раз и навсегда
⏳ 17 мин | 🟡🟡⚪️
Читать статью | Analyst IT
Читать статью | Analyst IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Автоматический HTTPS для ленивых: ACME + Angie один раз и навсегда
Приветствую, дорогой читатель! С момента появления в нашем любимом веб-сервере Angie замечательной функции ACME-челленджа через DNS прошло уже достаточно времени, чтобы оценить все преимущества этого...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Когнитивные искажения в работе системного аналитика
Работа системного аналитика — это постоянный баланс между техникой и бизнесом, между хаосом требований и порядком спецификаций. Аналитик соединяет интересы заказчиков, пользователей, разработчиков и...
Forwarded from Business | System analyst
Салют! Любой Аналитик (БА или СА) может столкнуться с Базами данных (БД), в любом случае это любимые вопросы на собесах. Поэтому предлагаю эту тему тоже не оставлять в стороне)
#БД #базыданных
1️⃣ Основные понятия
База данных (БД) – это структурированный набор данных, организованный для удобного хранения, управления и доступа.
Ключевые термины:
- Таблица (Table) – структура для хранения данных в виде строк (записей) и столбцов (полей).
- Запись (Row, Record) – строка в таблице, содержащая данные об одном объекте.
- Поле (Column, Field) – столбец в таблице, определяющий тип данных (например,
- Первичный ключ (Primary Key, PK) – уникальный идентификатор записи (например, `id`).
- Внешний ключ (Foreign Key, FK) – поле, связывающее таблицы между собой.
- Индекс (Index) – структура для ускорения поиска данных (как оглавление в книге).
- Нормализация – процесс устранения дублирования данных для улучшения структуры БД.
2️⃣ Разница между БД и СУБД
БД (База данных) — это просто хранилище информации, как цифровая "коробка с данными".
СУБД (Система управления базами данных) — это "умная программа", которая:
- Организует хранение данных в БД,
- Быстро находит и изменяет информацию,
- Защищает данные от ошибок и несанкционированного доступа,
- Позволяет удобно работать с БД через запросы (например, SQL).
Проще:
- БД — это как файл Excel (там лежат данные).
- СУБД — это как сам Excel (он умеет сортировать, фильтровать и защищать эти данные).
Без СУБД БД — просто беспорядочная куча информации. СУБД делает её удобной и рабочей
Аналогия:
- БД – это библиотека с книгами (данными).
- СУБД – это библиотекарь, который ищет, добавляет и изменяет книги.
3️⃣ Реляционные vs Нереляционные БД
Реляционные БД (SQL)
- Структура: Таблицы с жесткой схемой (строгие типы данных).
- Примеры: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server.
- Плюсы:
- Четкая структура и связи (FK).
- Поддержка транзакций (ACID).
- Удобны для сложных запросов (`JOIN`, агрегации).
- Минусы:
- Менее гибкие (схему сложно изменить).
- Могут быть медленными при больших объемах.
Нереляционные БД (NoSQL)
- Структура: Документы, ключ-значение, графы, колоночные хранилища.
- Примеры: MongoDB (документы), Redis (ключ-значение), Cassandra (колоночная).
- Плюсы:
- Гибкость (данные могут быть без строгой схемы).
- Высокая производительность и масштабируемость.
- Минусы:
- Нет стандартных JOIN (связи сложнее).
- Меньше гарантий целостности данных.
Когда что выбирать?
- SQL – если важны транзакции, сложные запросы, строгая структура (банки, ERP).
- NoSQL – если нужна масштабируемость и гибкость (соцсети, IoT, big data).
4️⃣ Что должен знать начинающий системный аналитик про БД?
1. Умение читать схемы БД (ER-диаграммы).
2. Базовый SQL (`SELECT`,
3. Понимание нормальных форм (1NF, 2NF, 3NF).
4. Различие типов БД и их применение.
5. Как данные связаны между собой (один-ко-многим, многие-ко-многим).
6. Основы индексов (зачем нужны и как влияют на производительность).
Вместо вывоводов:
БД – основа почти любой информационной системы. Системный аналитик должен понимать, как данные хранятся и взаимодействуют, чтобы проектировать корректные требования и общаться с разработчиками.
🔥 Совет: Попробуйте создать простую БД (например, в SQLite или PostgreSQL) и потренируйтесь в SQL – это лучший способ разобраться!
В след раз углубимся в тему😉
#БД #базыданных
База данных (БД) – это структурированный набор данных, организованный для удобного хранения, управления и доступа.
Ключевые термины:
- Таблица (Table) – структура для хранения данных в виде строк (записей) и столбцов (полей).
- Запись (Row, Record) – строка в таблице, содержащая данные об одном объекте.
- Поле (Column, Field) – столбец в таблице, определяющий тип данных (например,
имя, `возраст`). - Первичный ключ (Primary Key, PK) – уникальный идентификатор записи (например, `id`).
- Внешний ключ (Foreign Key, FK) – поле, связывающее таблицы между собой.
- Индекс (Index) – структура для ускорения поиска данных (как оглавление в книге).
- Нормализация – процесс устранения дублирования данных для улучшения структуры БД.
БД (База данных) — это просто хранилище информации, как цифровая "коробка с данными".
СУБД (Система управления базами данных) — это "умная программа", которая:
- Организует хранение данных в БД,
- Быстро находит и изменяет информацию,
- Защищает данные от ошибок и несанкционированного доступа,
- Позволяет удобно работать с БД через запросы (например, SQL).
Проще:
- БД — это как файл Excel (там лежат данные).
- СУБД — это как сам Excel (он умеет сортировать, фильтровать и защищать эти данные).
Без СУБД БД — просто беспорядочная куча информации. СУБД делает её удобной и рабочей
Аналогия:
- БД – это библиотека с книгами (данными).
- СУБД – это библиотекарь, который ищет, добавляет и изменяет книги.
Реляционные БД (SQL)
- Структура: Таблицы с жесткой схемой (строгие типы данных).
- Примеры: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server.
- Плюсы:
- Четкая структура и связи (FK).
- Поддержка транзакций (ACID).
- Удобны для сложных запросов (`JOIN`, агрегации).
- Минусы:
- Менее гибкие (схему сложно изменить).
- Могут быть медленными при больших объемах.
Нереляционные БД (NoSQL)
- Структура: Документы, ключ-значение, графы, колоночные хранилища.
- Примеры: MongoDB (документы), Redis (ключ-значение), Cassandra (колоночная).
- Плюсы:
- Гибкость (данные могут быть без строгой схемы).
- Высокая производительность и масштабируемость.
- Минусы:
- Нет стандартных JOIN (связи сложнее).
- Меньше гарантий целостности данных.
Когда что выбирать?
- SQL – если важны транзакции, сложные запросы, строгая структура (банки, ERP).
- NoSQL – если нужна масштабируемость и гибкость (соцсети, IoT, big data).
1. Умение читать схемы БД (ER-диаграммы).
2. Базовый SQL (`SELECT`,
JOIN, `GROUP BY`). 3. Понимание нормальных форм (1NF, 2NF, 3NF).
4. Различие типов БД и их применение.
5. Как данные связаны между собой (один-ко-многим, многие-ко-многим).
6. Основы индексов (зачем нужны и как влияют на производительность).
Вместо вывоводов:
БД – основа почти любой информационной системы. Системный аналитик должен понимать, как данные хранятся и взаимодействуют, чтобы проектировать корректные требования и общаться с разработчиками.
🔥 Совет: Попробуйте создать простую БД (например, в SQLite или PostgreSQL) и потренируйтесь в SQL – это лучший способ разобраться!
В след раз углубимся в тему
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что меня поразило в английском, когда я начала работать тех. писателем. Часть 1
⏳ 4 мин | 🟡🟡⚪️
Читать статью | Analyst IT
Читать статью | Analyst IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Что меня поразило в английском, когда я начала работать тех. писателем. Часть 1
Вот так учишь-учишь английский, думаешь, что ты все знаешь и на коне, а потом приходишь в IT-компанию после ВУЗа и осознаёшь, что, по сути, не знала ничего. Какие открытия я сделала для себя в...
Как мы храним 20000+ метрик и миллиарды комбинаций разрезов в одной таблице
⏳ 22 мин | 🟡🟡⚪️
Читать статью | Analyst IT
Читать статью | Analyst IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Как мы храним 20000+ метрик и миллиарды комбинаций разрезов в одной таблице
Привет! Меня зовут Влад Божьев, я старший разработчик юнита АБ-тестирования Авито . В нашей команде мы ежедневно работаем с по‑настоящему большими объёмами данных — это не просто фигура...
Forwarded from Business | System analyst
Салют! Сегодня разберем еще один из любимых вопросов от моих подписчиков: «Как пройти техническое собеседование на ИТ-аналитика (системный/бизнес-аналитик): поделитесь опытом или советами»
Я — системный аналитик с многолетним опытом (уже больше 10 лет я в этой сфере, начинала с Бизнес-аналитика), прошла десятки собеседований (и как кандидат, и как интервьюер). Расскажу, на что действительно обращают внимание и как пройти техническую часть без стресса.
1️⃣ Что проверяют на техническом собеседовании? Для чего вообще его проводят:
Вас будут оценивать по нескольким ключевым направлениям и тут уже не важно какой у вас стаж:
1.1. Понимание процессов разработки
- SDLC (Software Development Life Cycle) – какие этапы, кто за что отвечает. Если уже с опытом, попросят поделиться им и рассказать как было на ваших проектах.
- Методологии (Agile, Scrum, Kanban, Waterfall) – не просто названия, а как они применяются в реальных проектах. Спросят что и для чего выберете вы сами, с чем работали, с чем сталкивались.
- Роль аналитика в команде – взаимодействие с PM, разработчиками, тестировщиками. С чем были трудности, как решали конфликты.
❌ Ошибка новичка: Путать обязанности аналитика и проджект-менеджера.
1.2. Работа с требованиями
- Виды требований (BRS, SRS, User Stories, Use Cases).
- Как писать четкие, нефтогенерящие требования.
- Техники сбора требований (интервью, workshops, прототипирование).
✅ Совет: Будьте готовы разобрать кейс – например, как вы будете собирать требования для нового функционала в мобильном приложении.
1.3. Документирование и моделирование
- Диаграммы (BPMN, UML, ER, DFD) – хотя бы базовое понимание.
- Инструменты (Confluence, Jira, Figma, Miro, draw.io) – если не знаете, скажите, что быстро освоите.
❌ Ошибка новичка: Говорить, что вы "отлично знаете BPMN", но не суметь нарисовать простой процесс. А это точно проверят)))
1.4. SQL и данные (часто спрашивают!)
- Базовый SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы).
- Нормализация БД, ключи, индексы – хотя бы основы.
- NoSQL vs SQL – когда что применяется.
✅ Совет: Если не уверены в SQL, потренируйтесь на leetcode.com или sql-ex.ru.
1.5. API и интеграции
- REST vs SOAP.
- Что такое Swagger/OpenAPI.
- Форматы данных (JSON, XML).
❌ Ошибка новичка: Путать PUT и POST в REST API.
2️⃣ Как готовиться к собеседованию?
📌 2.1. Разберите типовые вопросы
Примеры:
- "Как вы будете собирать требования, если заказчик сам не знает, что хочет?"
- "Как вы отслеживаете изменения в требованиях?"
- "Какие диаграммы вы используете и зачем?"
Пробегитесь по часто-задоваемым вопросам, которые я описывала: Часть 1 и Часть 2
📌 2.2. Практика на кейсах
Вас могут попросить:
- Описать процесс "Оформления заказа" в интернет-магазине.
- Написать User Story для функции "Поиск по фильтрам".
- Нарисовать схему взаимодействия систем.
📌 2.3. Повторите основы
- SQL (хотя бы SELECT + JOIN).
- Протоколы HTTP, методы API.
- Основы тестирования (что такое smoke-тесты, регресс?).
3️⃣ Как вести себя на собеседовании?
🎯 3.1. Говорите структурированно
Используйте метод STAR (Situation, Task, Action, Result) для ответов:
- "Был проект Х, задача Y, я сделал Z, результат – W".
🎯 3.2. Не бойтесь говорить "не знаю"
Лучше честно сказать *"Я с этим не сталкивался, но могу разобраться"*, чем врать.
🎯 3.3. Задавайте вопросы
- "Как в вашей компании строится процесс работы с требованиями?"
- "Какие инструменты вы используете?"
- "Какие сложности бывают в проектах?"
4️⃣ Что делать после собеседования?
- Запишите вопросы, которые вызвали трудности – разберите их.
- Спросите фидбек, даже если не взяли – это ценный опыт.
- Анализируйте каждое интервью – со временем будет получаться лучше.
Вместо вывода:
Главное – практика и уверенность. Даже если не знаете ответ, покажите ход мыслей. IT-аналитика – это не про зазубренные ответы, а про умение разбираться в процессах и доносить идеи.
Источник: @ba_and_sa
Удачи на собеседовании! 🚀 Если есть вопросы – пишите в комментарии👇
Я — системный аналитик с многолетним опытом (уже больше 10 лет я в этой сфере, начинала с Бизнес-аналитика), прошла десятки собеседований (и как кандидат, и как интервьюер). Расскажу, на что действительно обращают внимание и как пройти техническую часть без стресса.
Вас будут оценивать по нескольким ключевым направлениям и тут уже не важно какой у вас стаж:
1.1. Понимание процессов разработки
- SDLC (Software Development Life Cycle) – какие этапы, кто за что отвечает. Если уже с опытом, попросят поделиться им и рассказать как было на ваших проектах.
- Методологии (Agile, Scrum, Kanban, Waterfall) – не просто названия, а как они применяются в реальных проектах. Спросят что и для чего выберете вы сами, с чем работали, с чем сталкивались.
- Роль аналитика в команде – взаимодействие с PM, разработчиками, тестировщиками. С чем были трудности, как решали конфликты.
❌ Ошибка новичка: Путать обязанности аналитика и проджект-менеджера.
1.2. Работа с требованиями
- Виды требований (BRS, SRS, User Stories, Use Cases).
- Как писать четкие, нефтогенерящие требования.
- Техники сбора требований (интервью, workshops, прототипирование).
✅ Совет: Будьте готовы разобрать кейс – например, как вы будете собирать требования для нового функционала в мобильном приложении.
1.3. Документирование и моделирование
- Диаграммы (BPMN, UML, ER, DFD) – хотя бы базовое понимание.
- Инструменты (Confluence, Jira, Figma, Miro, draw.io) – если не знаете, скажите, что быстро освоите.
❌ Ошибка новичка: Говорить, что вы "отлично знаете BPMN", но не суметь нарисовать простой процесс. А это точно проверят)))
1.4. SQL и данные (часто спрашивают!)
- Базовый SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы).
- Нормализация БД, ключи, индексы – хотя бы основы.
- NoSQL vs SQL – когда что применяется.
✅ Совет: Если не уверены в SQL, потренируйтесь на leetcode.com или sql-ex.ru.
1.5. API и интеграции
- REST vs SOAP.
- Что такое Swagger/OpenAPI.
- Форматы данных (JSON, XML).
❌ Ошибка новичка: Путать PUT и POST в REST API.
📌 2.1. Разберите типовые вопросы
Примеры:
- "Как вы будете собирать требования, если заказчик сам не знает, что хочет?"
- "Как вы отслеживаете изменения в требованиях?"
- "Какие диаграммы вы используете и зачем?"
Пробегитесь по часто-задоваемым вопросам, которые я описывала: Часть 1 и Часть 2
📌 2.2. Практика на кейсах
Вас могут попросить:
- Описать процесс "Оформления заказа" в интернет-магазине.
- Написать User Story для функции "Поиск по фильтрам".
- Нарисовать схему взаимодействия систем.
📌 2.3. Повторите основы
- SQL (хотя бы SELECT + JOIN).
- Протоколы HTTP, методы API.
- Основы тестирования (что такое smoke-тесты, регресс?).
🎯 3.1. Говорите структурированно
Используйте метод STAR (Situation, Task, Action, Result) для ответов:
- "Был проект Х, задача Y, я сделал Z, результат – W".
🎯 3.2. Не бойтесь говорить "не знаю"
Лучше честно сказать *"Я с этим не сталкивался, но могу разобраться"*, чем врать.
🎯 3.3. Задавайте вопросы
- "Как в вашей компании строится процесс работы с требованиями?"
- "Какие инструменты вы используете?"
- "Какие сложности бывают в проектах?"
- Запишите вопросы, которые вызвали трудности – разберите их.
- Спросите фидбек, даже если не взяли – это ценный опыт.
- Анализируйте каждое интервью – со временем будет получаться лучше.
Вместо вывода:
Главное – практика и уверенность. Даже если не знаете ответ, покажите ход мыслей. IT-аналитика – это не про зазубренные ответы, а про умение разбираться в процессах и доносить идеи.
Источник: @ba_and_sa
Удачи на собеседовании! 🚀 Если есть вопросы – пишите в комментарии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Компрессия требований, распад бизнес-логики. Разбираемся, почему архитектура не спасает от эрозии смыслов
⏳ 4 мин | 🟡⚪️⚪️
Читать статью | Analyst IT
Читать статью | Analyst IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Компрессия требований, распад бизнес-логики. Разбираемся, почему архитектура не спасает от эрозии смыслов
А вы никогда не задумывались, почему, с одной стороны, у нас появляются всё более крутые и мощные инструменты для разработки? На бэкенде мы можем делать микросервисы, писать офигительные...
HTML Embed Code: