В основе любого сильного проекта стоит сильный специалист.
В IT-мире сложно представить востребованного специалиста, который не разбирается в том, как работают: архитектура, API, базы данных, алгоритмы.
Без этого никуда.
И не страшно, если вы пока плохо разбираетесь в каких-то современных системах. Хуже, если продолжаете игнорировать свои пробелы в hard skills.
Начните с бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям:
▪️мощный инструмент — SOAP UI
▪️подробное описание процесса загрузки сайта
▪️модель TCP/IP и устройства
▪️XML — это вам не ХSD
Присоединяйтесь в чат-боте по ссылке:
👇
@studyit_help_bot
🚀 Скидка на полный курс от канала — 1 500 ₽ на Stepik по промокоду GODOF до конца февраля.
В IT-мире сложно представить востребованного специалиста, который не разбирается в том, как работают: архитектура, API, базы данных, алгоритмы.
Без этого никуда.
И не страшно, если вы пока плохо разбираетесь в каких-то современных системах. Хуже, если продолжаете игнорировать свои пробелы в hard skills.
Начните с бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям:
▪️мощный инструмент — SOAP UI
▪️подробное описание процесса загрузки сайта
▪️модель TCP/IP и устройства
▪️XML — это вам не ХSD
Присоединяйтесь в чат-боте по ссылке:
👇
@studyit_help_bot
🚀 Скидка на полный курс от канала — 1 500 ₽ на Stepik по промокоду GODOF до конца февраля.
👍5🔥1
«Вместо бессмысленной гребли». Эти айтишники ничего не делают на работе — но так, чтобы никто не заметил
Можно ли (почти) не работать на работе и получать за это деньги?
Читать
Можно ли (почти) не работать на работе и получать за это деньги?
Читать
🔥6👍2👌1
-Методы сбора требований
-Use Case. Инструкция по работе со сценариями использования для молодого системного аналитика
-Использование диаграммы вариантов использования UML при проектировании программного обеспечения
-Требования к ПО на пальцах
-Как писать функциональные требования
-Нефункциональные требования к программному обеспечению. Часть 1 / Хабр
-Алгоритм описания функциональных требований к системе в формате Use Case
-Зачем, когда и как совмещать User Story с Use
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍1😁1
Наити работу на немецком рынке. И не через релокацию! Сам нашел и сам переехал!
Это история Бизнес аналитика, который работает в Deutsche Bank и язвительно пишет из солнечного Франкфурта-на-Майне.
Из ХЗ в ТЗ — блог про работу в финтехе и как там у них. Антон также исследует рынок РФ и продолжает ходить на собеседования.
Истории, которые уже вышли:
🟢 собеседование в банк Азии. Кринж😬
🟢 красные флаги в тестовом задании. И референс ответа.
🟢 как мы делали mit den Jungs в банке
🟢 стал бы я в 2026-ом накручивать опыт в резюме?
Переходите знакомиться: @anton_alekseev
👍6🔥1
💼 800 попыток, 5 собесов: как ИИ помог айтишнику найти работу за месяц
Бывший сотрудник CrowdStrike рассказал, как после увольнения использовал ИИ для массовой рассылки резюме и смог за месяц получить оффер на желаемую позицию.
Читать
Бывший сотрудник CrowdStrike рассказал, как после увольнения использовал ИИ для массовой рассылки резюме и смог за месяц получить оффер на желаемую позицию.
Читать
🤮7🥴2👍1
Базы данных: общие понятия
В этом материале автор разбирает основы баз данных для начинающих системных и бизнес-аналитиков.
В этом материале автор разбирает основы баз данных для начинающих системных и бизнес-аналитиков.
👍1🔥1
15 бесплатных ресурсов для изучения SQL для аналитиков
Источник
SQL — это не синтаксис.
SQL — это мышление аналитика.
Если хочешь реально прокачаться (а не просто «уметь писать SELECT»), вот подборка бесплатных ресурсов, которые реально работают
Все материалы еще собраны тут: zasqlpython.ru/materials
База (понять SQL)
▫️SQLBolt — короткие интерактивные уроки
➡️ https://sqlbolt.com
▫️W3Schools SQL — простой и понятный справочник
➡️ https://www.w3schools.com/sql/
▫️SQL-Academy (ru) — отличный бесплатный курс
➡️ https://sql-academy.org/ru
▫️Khan Academy: Intro to SQL — видео + практика
➡️ https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/sql
▫️Mode SQL Tutorial — SQL глазами аналитика
➡️ https://www.thoughtspot.com/sql-tutorial
Практика (junior → middle)
▫️ SQLZoo — задачи, где нужно думать
➡️ https://sqlzoo.net
▫️ HackerRank SQL — структурированная практика
➡️ https://www.hackerrank.com/domains/sql
▫️ LeetCode SQL — логика + собесы
➡️ https://leetcode.com/problemset/database/
▫️ pgExercises — SQL на PostgreSQL
➡️ https://pgexercises.com
▫️ SQL-EX (ru) — классический задачник
➡️ https://sql-ex.ru
Продвинутый уровень (senior mindset)
▫️ Use The Index, Luke! — индексы и оптимизация
➡️ https://use-the-index-luke.com/
▫️ PostgreSQL Docs (EXPLAIN, JOIN, INDEX)
➡️ https://www.postgresql.org/docs/
▫️ ClickHouse Docs — аналитический SQL и большие данные
➡️ https://clickhouse.com/docs
⚡️ Бонус
▫️ GitHub: Ultimate List of Free SQL Resources
➡️ https://github.com/amartinson193/The-Ultimate-List-of-Free-SQL-Resources
▫️ Awesome SQL (GitHub) — подборка статей и туториалов
➡️ https://github.com/danhuss/awesome-sql
🧠 Важно
Просто «пройти курс» — бесполезно
Полезно:
— объяснять запрос словами
— понимать grain данных
— видеть, где JOIN ломает метрику
— проверять цифры логикой, а не верой в SQL
Источник
SQL — это не синтаксис.
SQL — это мышление аналитика.
Если хочешь реально прокачаться (а не просто «уметь писать SELECT»), вот подборка бесплатных ресурсов, которые реально работают
Все материалы еще собраны тут: zasqlpython.ru/materials
База (понять SQL)
▫️SQLBolt — короткие интерактивные уроки
➡️ https://sqlbolt.com
▫️W3Schools SQL — простой и понятный справочник
➡️ https://www.w3schools.com/sql/
▫️SQL-Academy (ru) — отличный бесплатный курс
➡️ https://sql-academy.org/ru
▫️Khan Academy: Intro to SQL — видео + практика
➡️ https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/sql
▫️Mode SQL Tutorial — SQL глазами аналитика
➡️ https://www.thoughtspot.com/sql-tutorial
Практика (junior → middle)
▫️ SQLZoo — задачи, где нужно думать
➡️ https://sqlzoo.net
▫️ HackerRank SQL — структурированная практика
➡️ https://www.hackerrank.com/domains/sql
▫️ LeetCode SQL — логика + собесы
➡️ https://leetcode.com/problemset/database/
▫️ pgExercises — SQL на PostgreSQL
➡️ https://pgexercises.com
▫️ SQL-EX (ru) — классический задачник
➡️ https://sql-ex.ru
Продвинутый уровень (senior mindset)
▫️ Use The Index, Luke! — индексы и оптимизация
➡️ https://use-the-index-luke.com/
▫️ PostgreSQL Docs (EXPLAIN, JOIN, INDEX)
➡️ https://www.postgresql.org/docs/
▫️ ClickHouse Docs — аналитический SQL и большие данные
➡️ https://clickhouse.com/docs
⚡️ Бонус
▫️ GitHub: Ultimate List of Free SQL Resources
➡️ https://github.com/amartinson193/The-Ultimate-List-of-Free-SQL-Resources
▫️ Awesome SQL (GitHub) — подборка статей и туториалов
➡️ https://github.com/danhuss/awesome-sql
🧠 Важно
Просто «пройти курс» — бесполезно
Полезно:
— объяснять запрос словами
— понимать grain данных
— видеть, где JOIN ломает метрику
— проверять цифры логикой, а не верой в SQL
❤5🔥1
Story Mapping как инструмент для быстрого принятия решений
В этом ролике автор рассматривает инструмент «Story Mapping». Данный метод может помочь участникам обдумать свои идеи и донести их до команды, которая собираются их реализовать. С помощью Story Mapping можно изобразить команде общее понимание того, что вы пытаетесь создать или сделать и почему. Story Mapping позволяет команде сосредоточиться на ее потребностях и создать сценарий достижения цели (или создания продукта) с учетом ее интересов.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/lKeMQJBHX3k
В этом ролике автор рассматривает инструмент «Story Mapping». Данный метод может помочь участникам обдумать свои идеи и донести их до команды, которая собираются их реализовать. С помощью Story Mapping можно изобразить команде общее понимание того, что вы пытаетесь создать или сделать и почему. Story Mapping позволяет команде сосредоточиться на ее потребностях и создать сценарий достижения цели (или создания продукта) с учетом ее интересов.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/lKeMQJBHX3k
👍1🔥1
Как правильно отчитываться на дейли-митингах / стендапах / летучках?
Есть категория людей, которые не любят долго распинаться, предпочитают говорить минимум и в общем предпочитают не отсвечивать. От них обычно слышно что-то типа «Я на автоматизации», или «Я баг проверяю», или «Я стори делаю» и всё. Ни рассказа о находках и преодолённых трудностях, ни эстимейтов, когда закончит, ни любых других интересных или познавательных деталей. Всю остальную информацию приходится вытягивать клещами и наводящими вопросами.
Есть другая категория людей, которые, наоборот, любят говорить долго, погружают всех окружающих в кучу технических деталей, рассказывают свои мысли, о том, как они думали, какие решения принимали, где ошиблись, а где, наоборот, придумали гениальные решения. Так минут на 10–15. Эти товарищи часто очень обижаются, если их прерывают и просят сформулировать статус в 2–3 предложениях. И тут обратная ситуация: идёт перегруз информацией, и человек вне контекста очень быстро теряет смысл происходящего, а у человека, собирающего статус и оценивающего общую ситуацию на проекте, начинает кипеть мозг от лишней информации.
Так нужен ли на самом деле алгоритм? И для кого на самом деле эти митинги? Для менеджера, чтобы собрать статус, или для членов команды, чтобы понимать, что вообще происходит и кто что делает на проекте?
Короткий ответ: Митинг этот для всей команды, но с разными целями для разных ролей.
Для команды (разработчиков, тестировщиков, дизайнеров и т.д.) это синхронизация:
а) Узнать, что сделали другие, чтобы не работать в вакууме.
б) Обнаружение блокеров: услышать, у кого возникли проблемы, и предложить помощь («Я сталкивался с такой ошибкой, посмотри вот в этот конфиг»).
в) Понимание контекста: увидеть общую картину движения к цели спринта.
г) Обмен знаниями: узнать о новых подходах, технологиях или проблемах, с которыми столкнулись коллеги.
Для менеджера / тимлида / скрам-мастера это:
а) Сбор статуса: получить общее представление о прогрессе.
б) Выявление рисков: увидеть препятствия, которые мешают команде, и оперативно их устранить.
в) Оценка нагрузки: понять, всё ли по плану или нужны корректировки.
Главная ошибка здесь - считать, что дейли - это просто отчёт менеджеру. Это время синхронизации команды, которую организует менеджер / скрам-мастер.
Предположительно правильный алгоритм отчёта должен укладываться в 3-4 предложения и длиться не более 1-2 минут. Он должен содержать ответы на три ключевых вопроса:
1. Что я сделал вчера? (По отношению к цели спринта)
2. Что я планирую сделать сегодня? (Опять же, для движения по задачам)
3. С какими трудностями столкнулся? (Блокеры, риски, вопросы)
Плохо: «Я кодил, потом тестил, потом ещё покодил».
Хорошо: «Вчера я завершил разработку API для модуля платежей и написал для него юнит-тесты. Сегодня планирую начать интеграцию с банковским шлюзом. Пока блокеров нет».
А как это работает в ваших командах ?
Есть категория людей, которые не любят долго распинаться, предпочитают говорить минимум и в общем предпочитают не отсвечивать. От них обычно слышно что-то типа «Я на автоматизации», или «Я баг проверяю», или «Я стори делаю» и всё. Ни рассказа о находках и преодолённых трудностях, ни эстимейтов, когда закончит, ни любых других интересных или познавательных деталей. Всю остальную информацию приходится вытягивать клещами и наводящими вопросами.
Есть другая категория людей, которые, наоборот, любят говорить долго, погружают всех окружающих в кучу технических деталей, рассказывают свои мысли, о том, как они думали, какие решения принимали, где ошиблись, а где, наоборот, придумали гениальные решения. Так минут на 10–15. Эти товарищи часто очень обижаются, если их прерывают и просят сформулировать статус в 2–3 предложениях. И тут обратная ситуация: идёт перегруз информацией, и человек вне контекста очень быстро теряет смысл происходящего, а у человека, собирающего статус и оценивающего общую ситуацию на проекте, начинает кипеть мозг от лишней информации.
Так нужен ли на самом деле алгоритм? И для кого на самом деле эти митинги? Для менеджера, чтобы собрать статус, или для членов команды, чтобы понимать, что вообще происходит и кто что делает на проекте?
Короткий ответ: Митинг этот для всей команды, но с разными целями для разных ролей.
Для команды (разработчиков, тестировщиков, дизайнеров и т.д.) это синхронизация:
а) Узнать, что сделали другие, чтобы не работать в вакууме.
б) Обнаружение блокеров: услышать, у кого возникли проблемы, и предложить помощь («Я сталкивался с такой ошибкой, посмотри вот в этот конфиг»).
в) Понимание контекста: увидеть общую картину движения к цели спринта.
г) Обмен знаниями: узнать о новых подходах, технологиях или проблемах, с которыми столкнулись коллеги.
Для менеджера / тимлида / скрам-мастера это:
а) Сбор статуса: получить общее представление о прогрессе.
б) Выявление рисков: увидеть препятствия, которые мешают команде, и оперативно их устранить.
в) Оценка нагрузки: понять, всё ли по плану или нужны корректировки.
Главная ошибка здесь - считать, что дейли - это просто отчёт менеджеру. Это время синхронизации команды, которую организует менеджер / скрам-мастер.
Предположительно правильный алгоритм отчёта должен укладываться в 3-4 предложения и длиться не более 1-2 минут. Он должен содержать ответы на три ключевых вопроса:
1. Что я сделал вчера? (По отношению к цели спринта)
2. Что я планирую сделать сегодня? (Опять же, для движения по задачам)
3. С какими трудностями столкнулся? (Блокеры, риски, вопросы)
Плохо: «Я кодил, потом тестил, потом ещё покодил».
Хорошо: «Вчера я завершил разработку API для модуля платежей и написал для него юнит-тесты. Сегодня планирую начать интеграцию с банковским шлюзом. Пока блокеров нет».
А как это работает в ваших командах ?
❤5🤣3💊2
Как системный анализ помогает экономить ресурсы: кейс из реальной разработки
В этой статье автор на примере двух кейсов покажет, как системный анализ помогает оптимизировать разработку и сэкономить ресурсы компании.
Читать…
В этой статье автор на примере двух кейсов покажет, как системный анализ помогает оптимизировать разработку и сэкономить ресурсы компании.
Читать…
👍1🔥1
Создаем первый дашборд в Tableau
В этом видеоуроке автор разберет процесс создания дашборда в Tableau. Вы научитесь создавать графики Donut, Jitter, Stacked Barchart, Table, узнаете, что такое экшены и как их настраивать.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/aw2kkTP802c
В этом видеоуроке автор разберет процесс создания дашборда в Tableau. Вы научитесь создавать графики Donut, Jitter, Stacked Barchart, Table, узнаете, что такое экшены и как их настраивать.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/aw2kkTP802c
👍1🔥1👌1
Как системный анализ помогает экономить ресурсы: кейс из реальной разработки
В этой статье автор на примере двух кейсов покажет, как системный анализ помогает оптимизировать разработку и сэкономить ресурсы компании.
Читать…
В этой статье автор на примере двух кейсов покажет, как системный анализ помогает оптимизировать разработку и сэкономить ресурсы компании.
Читать…
❤1👍1🔥1
Конспект_встречи_«Трансформация_мышления_и_компаний_как_ИИ_меняет.pdf
256.6 KB
ИИ как базовый навык в современном бизнесе: ключевые инсайты
26 августа прошла лекция Дениса Кутергина о влиянии искусственного интеллекта на бизнес-процессы. В рамках мероприятия Бизнес-клуба ВШЭ были рассмотрены следующие ключевые аспекты:
- Адаптивность мышления как конкурентное преимущество в эпоху неопределенности
- Prompt leadership и формирование виртуальных команд
- Поиск Product-Market Fit в новых условиях
- Трансформация роли руководителя в направлении внутреннего предпринимательства
- Переход от массового штата к высококвалифицированным специалистам с мета-навыками
- Ускорение исследований с использованием GPT и no-code инструментов
Яндекс Телемост записал полный конспект выступления для тех, кто не смог присутствовать не мероприятии.
26 августа прошла лекция Дениса Кутергина о влиянии искусственного интеллекта на бизнес-процессы. В рамках мероприятия Бизнес-клуба ВШЭ были рассмотрены следующие ключевые аспекты:
- Адаптивность мышления как конкурентное преимущество в эпоху неопределенности
- Prompt leadership и формирование виртуальных команд
- Поиск Product-Market Fit в новых условиях
- Трансформация роли руководителя в направлении внутреннего предпринимательства
- Переход от массового штата к высококвалифицированным специалистам с мета-навыками
- Ускорение исследований с использованием GPT и no-code инструментов
Яндекс Телемост записал полный конспект выступления для тех, кто не смог присутствовать не мероприятии.
Как выбрать свое направление в аналитике?
Эта статья посвящена важной теме выбора своего направления в аналитике. Автор рассмотрит различные виды аналитических направлений и поможет разобраться, какое из них может быть наиболее подходящим для вас.
Читать…
Эта статья посвящена важной теме выбора своего направления в аналитике. Автор рассмотрит различные виды аналитических направлений и поможет разобраться, какое из них может быть наиболее подходящим для вас.
Читать…
❤1👍1
Если давно хотели прокачаться в modern data stack — собрали три практических тренажёра, которые помогут пройти путь от аналитического хранилища до оркестрации пайплайнов и Lakehouse-архитектуры.
📊 Симулятор Data Warehouse на базе dbt
Научитесь работать с dbt Core, строить хранилище данных, осваивать DataOps-практики, каталог данных и data lineage.
Курс подойдёт аналитикам и инженерам данных, которые хотят не просто писать SQL, а собирать поддерживаемые аналитические проекты.
→ Начать в демо-доступе
🐙 Тренажёр Dagster + Apache NiFi
ETL-разработка и оркестрация данных для тех, кто хочет строить современные data pipeline без костылей, ручных запусков и ощущения «оно работает, но лучше не трогать».
Разберётесь с пайплайнами, зависимостями, оркестрацией и практическими сценариями из data engineering.
→ Начать в демо-доступе
🧊 Симулятор по проектированию Lakehouse на Apache Spark и Iceberg
Практический тренажёр по современным lakehouse-архитектурам: от настройки стека до инкрементальных загрузок и версионирования витрин.
Внутри: Apache Iceberg + Spark, MinIO, Lakekeeper, JupyterLab, Docker Compose, Parquet / CSV.
На курсе вы разберётесь, как проектировать Lakehouse с разделением хранения и вычислений, работать с табличными форматами, управлять схемами, делать MERGE, snapshots, tags, SCD Type 2, партиционирование и аудит хранилища через метаданные.
→ Посмотреть программу подробно
Все курсы сделаны в формате тренажёров: меньше пассивного просмотра, больше практики, задач и работы руками.
Демо-доступ есть у большинства курсов, чтобы сначала попробовать формат, а потом уже решить, какой стек прокачивать первым.
👉 Выбрать свой тренажер по работе с данными
Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН: 9715483673 erid: 2W5zFGqYaPj
📊 Симулятор Data Warehouse на базе dbt
Научитесь работать с dbt Core, строить хранилище данных, осваивать DataOps-практики, каталог данных и data lineage.
Курс подойдёт аналитикам и инженерам данных, которые хотят не просто писать SQL, а собирать поддерживаемые аналитические проекты.
→ Начать в демо-доступе
💚 Кстати, ИнженеркаТех перевели всю документацию dbt на русский язык — теперь она доступна бесплатно для всех:
https://docs.getdbt.tech/
🐙 Тренажёр Dagster + Apache NiFi
ETL-разработка и оркестрация данных для тех, кто хочет строить современные data pipeline без костылей, ручных запусков и ощущения «оно работает, но лучше не трогать».
Разберётесь с пайплайнами, зависимостями, оркестрацией и практическими сценариями из data engineering.
→ Начать в демо-доступе
🧊 Симулятор по проектированию Lakehouse на Apache Spark и Iceberg
Практический тренажёр по современным lakehouse-архитектурам: от настройки стека до инкрементальных загрузок и версионирования витрин.
Внутри: Apache Iceberg + Spark, MinIO, Lakekeeper, JupyterLab, Docker Compose, Parquet / CSV.
На курсе вы разберётесь, как проектировать Lakehouse с разделением хранения и вычислений, работать с табличными форматами, управлять схемами, делать MERGE, snapshots, tags, SCD Type 2, партиционирование и аудит хранилища через метаданные.
→ Посмотреть программу подробно
Все курсы сделаны в формате тренажёров: меньше пассивного просмотра, больше практики, задач и работы руками.
Демо-доступ есть у большинства курсов, чтобы сначала попробовать формат, а потом уже решить, какой стек прокачивать первым.
👉 Выбрать свой тренажер по работе с данными
Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН: 9715483673 erid: 2W5zFGqYaPj
👍2🙏2