🌟 Дайджест IT профессий: от широкого к узкому 🌟

👨‍💻 Технические, где обычно требуется знания языков программирования:

Инженер-разработчик (Development Engineer): специалист, может быть разработчиком любого стека: back/front/fullstack. Занимается разработкой и поддержкой сайтов и приложений.

Системный администратор (Lab Engineer): обеспечивает надежную работу компьютерных систем и сетей, установку и настройку программного обеспечения, обслуживание и решение проблем с аппаратной частью.

Инженер искусственного интеллекта (Artificial Intelligence Engineer): разрабатывает и внедряет алгоритмы и модели искусственного интеллекта.

Специалист по кибербезопасности (Information Security): занимается защитой информации и технологий от кибератак, взломов, вирусов и других угроз.

Специалист по данным (Data scientist): анализирует информацию, дает прогнозы и рассчитывает лучшие решения, чтобы получать максимальный результат от новых запусков.

Системный аналитик (Systems Analyst): разрабатывает требования к программному обеспечению. Переводит их с языка бизнеса на язык разработки и контролирует процесс его создания.

👨‍🏫 Менее технические:

Тестировщик программного обеспечения (QA Engineer): проводит тестирования программного обеспечения с целью выявления ошибок и недостатков.

Управление проектами (Project Manager): специализируется на беспрерывном управлении проектом: соблюдение сроков, решение текущих проблем, коммуникация. Это координация, планирование и контроль процессов разработки программного обеспечения

Продуктовый менеджер (Product Manager): отвечает за разработку и управление продуктом или услугой на протяжении всего ее жизненного цикла. Его основная задача — определять потребности клиентов, анализировать рынок и конкурентов, создавать стратегию продукта и контролировать весь процесс разработки и внедрения продукта.

Бизнес-аналитик ( Business Analyst): Разрабатывает IT-решения внутри компании, часто в тесной связке с продакт-менеджером. Он описывает, какие экраны и кнопки должны появиться в приложении, как ими будут пользоваться клиенты, соберёт техзадание для разработчиков и критерии тестирования и приемки. Продакт говорит, что делать, а бизнес-аналитик говорит, как.

Аналитик данных (Data Analyst): это специалист, который собирает данные, обрабатывает, изучает и интерпретирует. Выводы, которые делает аналитик, помогают принимать решения в бизнесе, в научных исследованиях, в менеджменте и в других областях.

Дизайнер (UX/UI Designer): проектирует и рисует интерфейсы цифровых продуктов: мобильных и веб-приложений, сайтов.

UX исследователь (UX researcher): исследователь пользовательского опыта изучает взаимоотношение пользователя с продуктом, контекст использования продукта и жизненные сценарии, чтобы сделать продукт лучше, проще, удобнее.

🔍 Чтобы легче было определиться, стоит почитать о каждой подробнее.

❓Какая профессия вас больше всего заинтересовала?

🚀 Ура! ⅓ пути пройдена 🏃‍♂️

Дорогие подписчики, теперь, когда вы выбрали свою профессию в IT сфере важно стремиться к намеченной цели, не отступая. Седлаем коня и двигаемся вперед вместе с Тони Роббинсом и Игорем Нагинским! 🏇

Переходим ко второму шагу нашего пути: освоение специальности. Здесь необходимо сформулировать список навыков, знаний и умений. И далее хорошо их прокачать.

🔥 Чтобы идти верным курсом, выполняем следующие действия по списку:

1️⃣ Создаем список необходимых софт и хард скилов.
2️⃣ Изучаем различные технологии, инструменты и методики связанные с выбранной профессией.
3️⃣ Исследуем требования, просматриваем вакансии в данной области.
4️⃣ Готовим списки вопросов, на которые нужно будет знать ответы.
5️⃣ Составьте себе четкий календарный план, чтобы организовать свое время и ресурсы.

💼💡 Время взяться за работу! Будем пахать вместе, оттачивая свои навыки и двигаясь к успеху!

💪🏻 Проработаем каждый пункт в следующих постах.
Вместе мы сможем достичь своих целей в IT!

🚀 Курс на IT: освоение специальности. Hard skills, soft skills

Поговорим про формирование уникального стека умений для продуктивной работы. Важно понимать, что какие бы области IT вы ни изучали, существуют общие навыки и инструменты, которые пригодятся каждому.

🔗 Универсальные софт-скилы:
1️⃣ Коммуникации: навыки эффективного общения и взаимодействия с коллегами и клиентами важны для всех.
2️⃣ Критическое мышление: умение анализировать сложные ситуации, принимать обоснованные решения и решать проблемы.
3️⃣ Взаимодействие в команде: работа в IT часто требует совместного творчества. Умение сотрудничать и достигать целей в команде — ключевой навык.
4️⃣ Самопрезентация: умение излагать мысли точно и ясно. Это поможет представить информацию более понятно и убедительно, как на собеседовании, так и в самой работе для защиты своих решений.
5️⃣ Поиск информации: навык получения ответов на любые вопросы.

Перечисленные навыки являются фундаментом как для технических специальностей (разработчики, тестировщики, аналитики), так и для менее технических (менеджеры, дизайнеры).

💼 Хард-скилы для всех специальностей:
1️⃣ Английский язык: важно прокачивать знания английского языка на регулярной основе.
2️⃣ Популярные инструменты: использование инструментов, таких как Lucidchart, Miro, Figma, Jira и Notion, облегчает работу и повышает продуктивность.

Также, необходимо сформировать дополнительные навыки, которые зависят от выбранной профессии.

👩‍💻 Индивидуальные скилы:
🔧 Для инженеров: изучение языков программирования, фреймворков и инструментов для работы с кодовыми базами данных является обязательным.
📊 Для менеджеров по продукту и проекту: инструменты для анализа и исследований, а также знание аналитики данных.
🎨 Для дизайнеров: работа с анимацией и иллюстрацией.

Все необходимые навыки нужно сформировать и зафиксировать в табличке или заметках любым удобным способом (например, Notion или Excel).

Важно регулярно вести этот документ. Для этого помогут метрики отслеживания прогресса, которые вы сами выберете для себя.
Это то, что точно пригодится и для входа в профессию, и для дальнейшего роста.

🌟 Прокачка навыков: технологии, инструменты и методики 🚀

В IT сфере существует определенный набор индивидуальных скилов, в зависимости от выбранной вами IT профессии. Для этого применяются различные технологии, инструменты и методологии.

Рассмотрим их для разработчиков фронт/бэк и тестировщиков:

🧩 Для фронтенд-инженеров:
● Языки программирования и технологии: JavaScript, TypeScript, HTML5, CSS3.
● Фреймворки и библиотеки: React.js, Angular, Vue.js, Svelte для создания интерактивных пользовательских интерфейсов.
● Инструменты разработки: Webpack, Babel для сборки и транспиляции кода; NPM или Yarn для управления пакетами.
● Инструменты для создания и работы с CSS: SASS, LESS, PostCSS.

⚙️ Для бэкенд-инженеров:
● Языки программирования: Java, Python, Ruby, Node.js, Go.
● Фреймворки: Express.js для Node.js, Django и Flask для Python, Spring Boot для Java.
● Системы баз данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis.
● Инструменты для разработки API: Swagger, Postman.

👨‍💻 Для тестировщиков:
● Инструменты для ручного тестирования: TestRail, JIRA для управления тест-кейсами и дефектами.
● Инструменты для автоматизации тестирования:
Для веба: Selenium, Cypress, Puppeteer.
Для API: Postman, SoapUI.
● Для нагрузочного тестирования: JMeter, Gatling.
● Системы контроля версий: Git для отслеживания изменений в тестовых скриптах.
● Инструменты для непрерывной интеграции и доставки (CI/CD): Jenkins, GitLab CI, CircleCI.

🔍 В ближайшее время я подберу инструментальные наборы и для других IT профессий.

❓Пишите, какие подборки вам интереснее.
❓Задавайте вопросы в комментариях.

👋🏼 Привет! Продолжаем разбор технологий, инструментов и методик.

Для каждой из нижеуказанных специализаций они эффективно будут дополнять рабочий процесс.

👨‍🏫 Для UX исследователей:
● Инструменты для создания прототипов: Axure RP, Adobe XD, Sketch.
● Платформы для проведения пользовательских тестов: UsabilityHub, Lookback, UserTesting.
● Инструменты для картографирования пользовательского опыта: Miro, Microsoft Visio.
● Системы аналитики и отслеживания поведения пользователей: Hotjar, Google Analytics, FullStory.
● Инструменты для создания опросов и анкет: SurveyMonkey, Typeform, Google Forms.

📝 Для UX-дизайнеров:
● Инструменты для создания прототипов и дизайна интерфейса: Figma, Sketch, Adobe XD, UXPin, InVision — интерактивные веб-инструменты для дизайна и прототипирования.
● Инструменты для анимации и интерактивности: Adobe After Effects, Lottie, Principle — для создания анимации и спецэффектов интерфейсов.
● Инструменты для исследования и тестирования пользовательского опыта: UserTesting, Optimal Workshop, Crazy Egg, Usability Hub — платформы для тестирования с помощью реальных пользователей и получения обратной связи (тепловые карты, поведение пользователей на сайте, тестирование дизайна).
● Методологии и методики: Design Thinking, User-Centered Design (UCD), Agile и Lean UX, Design Sprints — методологии, ориентированные на решение сложных проблем и разработку инновационных решений, подход к дизайну, который уделяет внимание потребностям и ожиданиям пользователей в течение всего жизненного цикла продукта.

● Фреймворки для обоих: JTBD и CJM — описание взаимодействия клиента с продуктом.

Навыки и инструменты схожи, так как это близкие специальности. Оба отвечают за пользовательский опыт. Работа здесь циклична: один исследует и изучает, второй проектирует на основе этих исследований, далее по кругу.

💬 Следующий пост будет полезен для специалистов по кибербезопасности и Дата Сайентистов.

❓Готов ответить на все вопросы.
❓Задавайте в комментариях.

🌟 Прокачка специалистов по кибербезопасности и Дата Сайентистов

🥷 Для специалистов по кибербезопасности:
● Инструменты для анализа уязвимостей и сканирования: Nessus, Qualys, Nmap.
● Инструменты для тестирования на проникновение: Metasploit, Burp Suite, OWASP ZAP.
● Инструменты для анализа сетевого трафика и мониторинга: Wireshark, tcpdump, SolarWinds Network Performance Monitor.
● Инструменты для управления инцидентами и мониторинга безопасности: Splunk, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).
● Инструменты для шифрования и защиты данных: TrueCrypt, VeraCrypt, OpenVPN.
● Фреймворки и стандарты безопасности: ISO 27001, NIST, CIS Controls.
● Инструменты для управления идентификацией и доступом: Okta, Microsoft Azure Active Directory, LastPass.

Эти инструменты позволят обнаруживать и устранять уязвимости, проводить мониторинг сетей и систем, защищать данные и информационные активы компании.

📊 Для Дата Сайентистов:
● Языки программирования: Python, R, SQL.
● Инструменты для машинного обучения и анализа данных: Jupyter Notebook, RStudio, Apache Spark.
● Библиотеки для анализа данных и машинного обучения: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
● Платформы для работы с большими данными: Hadoop, Apache Kafka.
● Инструменты для визуализации данных: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn.

При освоении этого арсенала сбор, анализ данных, построение моделей, их обучение и тестирование будет гораздо эффективней.

💬 Следующий разбор будет для бизнес и системных аналитиков и аналитиков данных.

❓Что было бы еще интересно разобрать детально?
❓Пишите в комментариях.

Недавно во время очередной тренировки мне пришли занимательные наблюдения.

Когда мы водим в обычном режиме, наш автомобиль едет со скоростью около 60-80 км/ч, что сравнимо со спокойным пульсом в состоянии покоя. Это нормальное и стабильное состояние, когда мы комфортно передвигаемся.

Но бывает, что нужно немного ускориться. И мы разгоняемся до 120-140 км/ч. Это можно сравнить с умеренной физической активностью, когда пульс поднимается до 120-140 уд/мин. Сердце начинает работать быстрее, чтобы обеспечить нужный приток крови.

А бывает, нам необходимо сделать рывок, например, объехать препятствие. Мы резко разгоняемся до скорости 140-180 км/ч, и это уже сравнимо с интенсивными тренировками. Наш пульс увеличивается до 140-180 уд/мин, сердце работает на пределе.

Можно выжать и максимальную скорость автомобиля 200 км/ч. Хотя это тест пределов. Мне удавалось достичь пульс 201 ударов в минуту в самый пик тренировки, но это довольно сложно.

Параллель можно провести и с работой: есть регулярные задачи, временами надо «ускориться», иногда сделать «рывок», а бывает необходимо выйти на «свой предел».

💬 Такими мыслями я связываю рабочий пульс сердца, скорость автомобиля и рабочий процесс на максималках.

🧠 Поделитесь.
❓В чем проявляется ваш предел?

📌 Самый актуальный набор методик и инструментов

📈 Для бизнес и системных аналитиков:
● Инструменты для моделирования бизнес-процессов: Microsoft Visio, Lucidchart, Bizagi.
● Инструменты для сбора и анализа требований: JIRA, Confluence, Trello.
● Инструменты для SQL-запросов и работы с базами данных: MySQL Workbench, Microsoft SQL Server Management Studio, NoSQL Booster (для MongoDB).
● Инструменты для анализа данных и создания отчетов: Excel, Tableau, Power BI.
● Инструменты для проведения SWOT-анализа и стратегического планирования: MindMeister, SWOT.

📉 Для аналитика данных:
● Языки программирования: R и Python: популярные языки программирования для аналитиков данных.
● Библиотеки Python: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, и Scikit-learn — позволяют анализировать и визуализировать данные, а также реализовывать алгоритмы машинного обучения.
● СУБД (системы управления базами данных): SQL: SQL (Structured Query Language) используется для работы с реляционными базами данных и NoSQL для работы с нереляционными базами данных.
● Инструменты визуализации данных: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn, Plotly SAP BusinessObjects, QlikView — дают широкие возможности для визуализации данных и создания дашбордов.
● Инструменты для обработки данных: Pandas, Apache Spark — для работы с большими объемами.
● Методики анализа данных: CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), EDA (Exploratory Data Analysis) — описывают шаги, необходимые для выполнения проектов по анализу данных, включая понимание бизнес-проблемы, сбор данных, моделирование, оценку и внедрение результатов, выявлений закономерностей и аномалий.
● Облачные сервисы: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) — вычислительные ресурсы и инструменты для анализа данных в облаке.
● Искусственный интеллект и машинное обучение: Deep Learning и нейронные сети, AutoML, NLP — для решения задач обработки изображений, анализа текстовых и других типов данных.
● Сбор данных: API, Веб-скрейпинг — сбор и извлечение данных..

💬 В среду выйдет завершающий пост про технологии, инструменты и методики для менеджеров по продукту и проекты.

❓Что было бы еще интересно разобрать детально?
❓Пишите в комментариях.

👋🏼 Друзья и коллеги, привет!

🌶 Готовлю для вас мощную подборку инструментов для менеджеров продуктов и проектов.

🔥 Уже в эту пятницу выйдет пост.

🤯 Друзья, буду с вами предельно честен. Пост не готов!

Недавно я говорил о том, как иногда приходится выжать максимальную скорость.

На горизонте у меня близок дедлайн по большому и важному проекту, и я выхожу на предельную скорость. Ресурсы и фокус направлены на него, и вот почему я отложил подборку материалов для продактов и проджектов.

💯 На следующей неделе все будет готово.

❓А сегодня хочу с вами познакомиться!

🔋 Дополнения для менеджеров продукта и проекта

Справляться с повседневными задачами, управлять командами и взаимодействовать с клиентами, поможет этот арсенал инструментов.

📂 Для менеджеров продукта:
● Инструменты для roadmap продукта: Aha!, Productboard, Roadmunk — для визуализации плана развития продукта.
● Инструменты для сбора обратной связи от пользователей: UserVoice, GetFeedback, Typeform — для понимания потребностей и предпочтений пользователей.
● Сервисы для опросов и исследований: SurveyMonkey, Qualtrics, Google Forms — для проведения опросов и сбора данных.
● Инструменты аналитики данных: Google Analytics, Mixpanel, Amplitude — для анализа пользовательского поведения и метрик продукта.
● Инструменты для исследования рынка: Similarweb, Tenzor tower, App Annie — для анализа рыночных тенденций и конкурентов.
● Фреймворки для разработки приоритизации гипотез: Lean Canvas, Value Proposition Canvas, JTBD, User stories, USM, Rice — для структурирования и тестирования новых идей.
● Инструменты для создания MVP: Tilda, Adalo, Bubble, Appgyver, Thunkable — для проверки гипотез без разработки.

📆 Для менеджеров проекта:
● Инструменты для управления рисками: Risk Register, Monte Carlo Simulation — для оценки и управления рисками проекта.
● Инструменты для бюджетирования и финансового планирования: Microsoft Project, Smartsheet — для контроля бюджета и ресурсов.
● Инструменты для визуализации данных и отчетности: Tableau, Power BI — для анализа данных проекта и создания отчетов.
● Инструменты для документирования и совместной работы: Confluence, Google Drive, SharePoint — для хранения и совместной работы над документами.

🖇️ Для обоих направлений:
● Инструменты управления проектами и задачами: Jira, Trello, Asana — для организации рабочих процессов и отслеживания прогресса.
● Методологии управления проектами: Agile, Scrum, Kanban, Lean — для оптимизации рабочих процессов и повышения гибкости.
● Для визуализации и проектирования: lucidchart, Miro.

💬 Постоянное обучение и развитие — залог успеха в любом деле.

❓Какие инструменты вам уже знакомы, с чем уже работаете?
❓Делитесь в комментариях.

💥 Половина пути!

Напомню, что мы составили план освоения специальности из 5 шагов. По двум подобрали софт и хард скилы, инструменты и методики.

Переходим к третьему шагу — составляем список вопросов на основе интересующих вас вакансий.

📝 Изучаем предложения на сайтах компаний, которые привлекают.
📍Смотрим требования к кандидатам 30-50 (не меньше!) позиций на должности Junior и Middle level.

От этого действия получаем:
● Общий список требований.
● Список того, что нужно подучить или освоить.

Можно использовать эти ресурсы:
● hh.ru
● LinkedIn
● https://jooble.org
● indeed.com

💬 Когда дополните свой план подготовки вопросами, вы еще на один шаг приблизитесь к дверям ITшного мира.

🎄Merry Christmas 🎄

😼 Скоро последний рабочий день в этом году!

Те, кто следовали моему четкому плану для попадания в IT сферу без образования, уже заложили фундамент обучения.
Если вы пока только читаете, не беда, сможете это сделать в следующем году.

Time to set goals. Конец года — время подводить итоги и ставить перед собой самые амбициозные цели на будущий год.

Расскажу вам, как ставить цели по методу SMART.

🗃️ SMART-цель должна быть:
S — Specific — должна быть конкретной и ясно сформулированной. Избегайте общих формулировок.
M — Measurable — должна быть измеримой, чтобы вы могли отслеживать свой прогресс.
A — Achievable — достижима. Реалистично оцените свои возможности и ресурсы.
R — Relevant — связана с вашими ценностями и долгосрочными планами. Она должна быть значима и иметь смысл для вас.
T — Time bound —ограничена по времени. Установите конкретный срок для достижения вашей цели.

📛Плохой пример: я хочу выучить английский язык.

✅Хороший пример: я хочу повысить свой уровень английского c А2 до B2 до даты сдачи экзамена 1 декабря 2024 год для возможности поиска работы за рубежом.

Конкретно.
Оптимистично, но вполне реалистично.
Измеримо.
Понятно, для чего — это поможет держать фокус.
Зафиксированы сроки.

❓Очень интересно узнать ваши.
❓Поделитесь в комментариях.