🔥 Связь "многие-ко-многим" в БД: разбор задачи с собеседования на системного аналитика 🔥

В эпизоде разбираем одну из самых популярных задач для собеседования на системного аналитика: проектирование БД, ER-диаграмма и связь “многие ко-многим”.

Полезен для всех начинающих и опытных системных аналитиков, у кого мало опыта в создании ER-диаграмм с нуля. И конечно для тех системных аналитиков, кто сейчас активно готовится к собеседованиям.

🔗 Сайт эпизода


Эпизод доступен в:
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video

Аудио:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Spotify


Делитесь с коллегами и подписывайтесь на канал подкаста, чтобы следить за релизами новых эпизодов ⚡

⏯ ЭПИЗОД 21:
Авторизация в API: что нужно знать системным аналитикам для работы с требованиями и собеседований

В эпизоде разбираем, как работает авторизация в API: какие шаги она включает, виды авторизации и что нужно описывать в требованиях разработчикам.

Эпизод будет полезен системным аналитикам, кто работает с Backend, API и интеграциями, а также тем, кто только начинает осваивать эту область. Кроме того, он станет отличным ресурсом для подготовки к собеседованиям, помогая освежить теоретические знания и понять практические аспекты безопасности в API.

🔗 Статья к эпизоду

00:19 - Когда системный аналитик встречается со сценариями авторизации в системе.
2:51 - Предварительные шаги процесса авторизации: идентификация и аутентификация.
8:19 - Секретный ключ для работы с API - Token для подписания запросов.
9:23 - Понятие авторизации запросов к API.
14:25 - Постановки задач на разработчиков, связанные с авторизацией пользователей в системе.
15:53 - Задачи на авторизацию при проектировании собственного API, например - REST API.
24:12 - Задачи на авторизацию при проектировании интеграций с внешними системами. Особенности процесса авторизации для приложений и пользователей.
34:20 - Способы авторизации в API. API-key.
40:26 - Basic Authorization
45:22 - Bearer Token
48:47 - JWT Token (JSON Web Token)
50:00 - OAuth 2.0
55:54 - Подведение итогов и рекомендации.


Ведущая:
⭐ Екатерина Ананьева


Подкаст сообщества системных аналитиков GetAnalyst.

🔐 Авторизация в API: что важно для работы с требованиями и собеседований 🔐

В эпизоде разбираем, как работает авторизация в API: какие шаги она включает, виды авторизации и что нужно описывать в требованиях разработчикам.

Эпизод будет полезен системным аналитикам, кто работает с Backend, API и интеграциями, а также тем, кто только начинает осваивать эту область. Кроме того, он станет отличным ресурсом для подготовки к собеседованиям, помогая освежить теоретические знания и понять практические аспекты безопасности в API.


Эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Spotify
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video


Делитесь с коллегами и подписывайтесь на канал подкаста, чтобы следить за релизами новых эпизодов ⚡

⏯ ЭПИЗОД 22:
13 ошибок в использовании BPMN: разбор на примере задачи

В этом эпизоде подкаста мы разбираем 13 типичных ошибок при использовании нотации BPMN на примере задачи, которую может получить на собеседовании Системный или Бизнес-аналитик.

Вы наглядно познакомитесь со списком ошибок, которые чаще всего допускают специалисты, а также получите рекомендации по их исправлению и полезные материалы, которые помогут в работе с нотацией.

🔗 Статья к эпизоду

Эпизод будет полезен как начинающим, так и опытным аналитикам, стремящимся улучшить свои навыки в создании BPMN-диаграмм для описания бизнес-процессов.

Тайм-коды:
00.00 | Введение. Зачем нотация BPMN нужна системным аналитикам и в разработке в целом?
06:12 | Ключевые элементы нотации BPMN.
07:54 | Инструменты для создания BPMN-диаграмм.
11:34 | Знакомство с бизнес-процессом. Обзор BPMN-диаграммы процесса с ошибкой.
15:50 | Группы ошибок в BPMN, которые можно выделить.
17:24 | Элементы не из BPMN.
18:52 | Процесс сверху-вниз или “змейка”.
19:50 | Неверные события.
20:45 | Неверные шлюзы.
23:02 | Неверные потоки.
24:17 | Текст вместо элементов диаграммы.
27:02 | Неверные символы для действий / задач.
30:05 | Все события завершаются в одном.
31:53 | Отсутствие начального и/или конечного событий.
32:47 | Много стрелок из/в задачи.
36:01 | Дорожки или развернутые пулы.
39:28 | Одна задача для множественной логики.
41:10 | Задачи “передать - получить” информацию.
42:09 | Обзор итоговой диаграммы.
43:13 | Подведение итогов и рекомендации по самостоятельному изучению BPMN.


Ведущая:
⭐ Екатерина Ананьева

Гость:
⭐ Яна Паршина,
Менеджер Системных аналитиков в X5 Tech

Подкаст сообщества системных аналитиков GetAnalyst.

🔥 13 ошибок в использовании BPMN: разбор на примере задачи 🔥

В этом эпизоде подкаста мы разбираем 13 типичных ошибок при использовании нотации BPMN на примере задачи, которую может получить на собеседовании Системный или Бизнес-аналитик.

🔗 Презентация и полезные ссылки

Вы наглядно познакомитесь со списком ошибок, которые чаще всего допускают специалисты, а также получите рекомендации по их исправлению и полезные материалы, которые помогут в работе с нотацией.

Эпизод будет полезен как начинающим, так и опытным аналитикам, стремящимся улучшить свои навыки в создании BPMN-диаграмм для описания бизнес-процессов.

Видео эпизода доступно в:
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video
⏯ Telegram

Аудио-эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Castbox
⏯ Spotify

Подписывайтесь на GetAnalyst, чтобы получать новые знания в системном анализе каждый день 🚀

⏯ ЭПИЗОД 23:
Kafka: что нужно знать Системному аналитику

Многие компании ожидают, что системные аналитики умеют работать с Kafka. Но с чего начать изучение этой технологии?

В этом эпизоде мы подробно разбираем устройство Kafka и ключевые особенности, которые важно понимать аналитикам.

Вы узнаете, что важно учитывать при постановке задач разработчикам, познакомитесь с принципами работы распределенной архитектуры и асинхронным взаимодействием сервисов.

🔗 Статья к эпизоду

Выпуск будет полезен как опытным аналитикам, уже работающим с Kafka, так и тем, кто только планирует развиваться в этом направлении, чтобы начать работать на проектах с распределенной архитектурой.


Тайм-коды:
00:00 | Введение. Почему знание Kafka может быть актуально для Системного аналитика.
03:37 | Знакомство с Kafka - базовое устройство, принцип работы и примеры использования.
05:26 | Возможно ли прямое подключение Frontend (мобильных, веб- и других) приложений к Kafka.
09:51 | Pull- и Push- модели взаимодействия консьюмеров с брокером.
11:17 | Почему выбирают Kafka, а не другие брокеры. Для решения каких задач она подходит лучше всего.
13:21 | Внутреннее устройство Kafka. Кто принимает решения в проекте за выделение топиков (тем) внутри брокера.
22:12 | Способы организации сообщений в Kafka (FIFO). Порядок чтения сообщений консьюмерами. Оффсеты (offset).
26:24 | Как понять, когда сообщение можно удалять из брокера. И про вечное хранение сообщений в брокере.
28:49 | Current offset. Log-start offset. Log-end offset.
30:09 | Из чего состоят сообщения, передаваемые в брокер Kafka.
31:58 | Сравнение Kafka и RabbitMQ. Что выбрать?
35:36 | Что нужно знать Системному аналитику про Kafka, чтобы начать работать с постановками задач. Шаблон постановки задачи.
40:05 | Инструменты для работы с Kafka.
41:45 | Подведение итогов и рекомендации для аналитиков.


Ведущая:
⭐ Екатерина Ананьева

Гость:
⭐ Елизавета Акманова,
Старший системный аналитик в компании UseTech


Подкаст сообщества системных аналитиков GetAnalyst.

⚡️ Kafka: что нужно знать Системному аналитику ⚡️

В этом эпизоде мы подробно разбираем устройство Kafka и ключевые особенности, которые важно понимать аналитикам.

Вы узнаете, что важно учитывать при постановке задач разработчикам, познакомитесь с принципами работы распределенной архитектуры и асинхронным взаимодействием сервисов внутри системы на примере подсистемы технической поддержки.

🔗 Презентация и шаблон постановки задачи

Эпизод будет полезен как опытным аналитикам, уже работающим с Kafka, так и тем, кто только планирует развиваться в этом направлении, чтобы начать работать на проектах с распределенной архитектурой.

Видео эпизода доступно в:
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video
⏯ Telegram

Аудио-эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Castbox
⏯ Spotify

Получайте новые знания с сообществом системных аналитиков GetAnalyst каждый день! ⚡️

В этом эпизоде вы познакомитесь с актуальными AI-инструментами для системных аналитиков и получите практическое руководство по их применению в рабочих задачах:
+ сравнение нейросетей,
+ связки инструментов,
+ особенности промпт-инжиниринга.

Реальные кейсы, примеры и личный опыт.


🔗 Статья к эпизоду с дополнительными материалами
 

Тайм-коды:

Часть 1. Общий обзор нейросетей
00:00 | Введение. Про начало эры нейросетей и почему тема искусственного интеллекта актуальна для системных аналитиков.
2:37 | Обзор и история появления ChatGPT и DeepSeek. Сравнение возможностей.
12:47 | Обзор Gemini AI от Google и YandexGPT. Сравнение возможностей.
15:44 | Для каких задач лучше всего подходит каждая из нейросетей. API для разработки собственных приложений. Стоимость и доступность для пользователей разных стран.
22:38 | Особенность, которая привела меня к использованию Gemini AI: почему я выбираю его для задач, где мне нужна проверенная информация.


Часть 2. Применение нейросетей для решения задач системных аналитиков
31:55 | Введение в тему использования нейросетей системными и бизнес-аналитиками.
32:57 | Разработка требований с использованием нейросетей. Рекомендации к формированию промптов (запросов).
43:26 | Анализ голоса и преобразование в структурированный текст. Личный опыт в помощи для рабочих задач. Дополнительные инструменты для анализа, поиска и генерации информации со встроенными возможностями AI.
49:43 | Создание UML диаграмм через нейросети.
54:57 | Создание BPMN диаграмм через нейросети.
59:36 | Визуализация информации и её структурирование: mind map, user story mapping и другие. Разработка презентаций.
01:01:04 | Диаграмма C4 для проектирования схем архитектуры.
01:03:49 | ER-диаграмма для описания БД на логическом и физическом уровнях. SQL-запросы к БД на основе загруженной ER-диаграммы.
1:12:22 | Проектирование API и требования к брокерам.
1:15:35 | Другие задачи аналитиков, с которыми могут помочь нейросети.


Ведущая:
⭐ Екатерина Ананьева

Подкаст сообщества системных аналитиков GetAnalyst.

🤖 Полный гид по AI для системных аналитиков: как выбирать нейросети и для каких задач использовать 🤖

В новом эпизоде подкаста GetAnalyst вы найдёте обзор основных AI-инструментов для системных аналитиков. Разберётесь, чем они отличаются, какие возможности предлагают, что и для каких задач подходит лучше всего.

Ключевые нейросети в обзоре:
🤖 ChatGPT
🤖 DeepSeek
🤖 Gemini
🤖 YandexGPT

Также расскажем про дополнительные инструменты со встроенными AI-возможностями и про вспомогательное ПО, которое помогает системным аналитикам использовать нейросети с максимальной пользой.


Здесь мы даём готовые инструкции, как системный аналитик может применять нейросети на практике, чтобы оставаться конкурентоспособным в быстро меняющемся мире IT.

🔗 Статья к эпизоду с дополнительными материалами


Эпизод будет полезен как опытным системным аналитикам, которые хотят убедиться, что используют нейросети по максимуму, так и новичкам, только начинающим путь в мир AI и желающим понять, с чего начать и как встроить нейросети в рабочие процессы.

👉 Реальные кейсы, примеры и личный опыт.

Подкаст, который точно стоит послушать сегодня!


Эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Звук
⏯ Spotify
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video


Получай самые актуальные знания с GetAnalyst — сообществом, где системные аналитики растут каждый день 📈

⏯ ЭПИЗОД 25:
RabbitMQ и его отличия от Kafka:
что важно знать системным аналитикам

Рано или поздно системные аналитики сталкиваются с брокерами сообщений — такими как RabbitMQ и Apache Kafka. Эти технологии становятся неотъемлемой частью современной архитектуры систем.

Недавно мы выпустили 23-й эпизод подкаста про Kafka, который вызвал много откликов. В продолжение этой темы — новый выпуск, в котором мы подробно разбираем брокер RabbitMQ: как он работает, когда применяется, и чем принципиально отличается от Kafka, чтобы вы могли уверенно выбирать решение под задачи проекта.

🔗 Статья к эпизоду

Этот выпуск будет полезен для опытных системных аналитиков, кто планирует работать в крупных IT-продуктах и проектах с распределенной архитектурой, и для всех, кто интересуется архитектурой систем и интеграциями через брокеры.


🕜 Тайм-коды:
00:00 | Введение. Про актуальность изучения брокеров для системных аналитиков.
3:00 | Сравнение механизмов обмена сообщениями через брокеры RabbitMQ и Kafka.
10:15 | RabbitMQ - базовое устройство, настройка, масштабируемость и поддержка.
15:01 | Чем отличается очередь в RabbitMQ от топика в Kafka?
23:38 | Потребление, приоритеты и удаление сообщений в RabbitMQ и Kafka.
26:27 | Общая сводка по отличиям между RabbitMQ и Kafka.
31:26 | Примеры использования RabbitMQ на проектах,в том числе совместно с Kafka.
37:15 | Что важно учитывать в постановке задачи для разработчиков на RabbitMQ.
44:55 | За отвечает системный аналитик при постановке задачи на RabbitMQ, а что находится в зоне ответственности архитекторов, DevOps и разработчиков.
47:24 | Подведение итогов и рекомендации.


Ведущая:
⭐ Екатерина Ананьева

Гость:
⭐ Яна Паршина,
Менеджер Системных аналитиков в X5 Tech


Подкаст сообщества системных аналитиков GetAnalyst.

⚡️🐇 RabbitMQ и его отличия от Kafka: что важно знать системным аналитикам 🐇⚡️

Знакомимся с брокером RabbitMQ: как он работает, когда применяется, и чем принципиально отличается от Kafka, чтобы вы могли уверенно выбирать решение под задачи проекта.

🔗 Презентация и шаблон постановки задачи

Этот выпуск будет полезен для опытных системных аналитиков, кто планирует работать в крупных IT-продуктах и проектах с распределенной архитектурой, и для всех, кто интересуется архитектурой систем и интеграциями через брокеры.

Видео эпизода доступно в:
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video
⏯ Telegram

Аудио-эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Castbox
⏯ Spotify

Подписывайтесь на GetAnalyst, чтобы каждый день получать новый опыт в системном анализе! ⚡️

⏯ ЭПИЗОД 26:
Системный аналитик и DWH:
всё, что ты хотел знать, но боялся спросить

Если вы уже работаете в IT и слышали о хранилищах данных (DWH), но никогда не сталкивались с ними вживую, этот выпуск подкаста для вас. 

Мы делимся реальным опытом работы с DWH на крупных проектах: рассказываем про механизмы обмена данными, архитектуру, как выстраивается взаимодействие между аналитиками данных и системными / бизнес- аналитиками, какие процессы и коммуникации необходимы, и что может пойти не так.

Слушайте новый эпизод, чтобы перевести свои знания о DWH и BI-системах из разряда «теории» в категорию «я готов решать задачи на реальных проектах» 😉


🔗 Сайт эпизода


🕜 Тайм-коды:

00:00 | Знакомство со спикером. Про старт карьеры аналитика данных.
03:20 | Нужно ли уметь программировать аналитику данных?
05:00 | DWH: что это и зачем нужно.
11:03 | Связь между DWH и BI-системами.
14:35 | Обсуждаем самописные BI-системы и готовые решения на рынке.
18:02 | PostgreSQL, MySQL, SQLite и другие СУБД, и как они связаны с DWH. MPP базы данных.
22:37 | Определение и сравнение OLTP- и OLAP-систем.
23:44 | Архитектура с BI-системами. Способы синхронизации данных в DWH. Использование Kafka.
29:22 | Системный аналитик и Аналитик данных: зоны ответственности  и процессы в разработке.
38:19 | Взаимодействие между командами разработки основной системы и командой аналитики данных.
41:44 | Загрузка данных в DWH: проблемы, решения и оптимизация.
48:40 | Про несоблюдение обратной совместимости при работе с данными и БД.
53:00 | Рекомендации и пожелания для аналитиков, которые хотят лучше понимать BI-системы и DWH.


Ведущая:
⭐ Екатерина Ананьева

Гость:
⭐ Екатерина Колпакова,
Руководитель направления DWH и BI, EMEX


Подкаст сообщества системных аналитиков GetAnalyst.

🌱 Системный аналитик и DWH: всё, что ты хотел знать, но боялся спросить 🌱

Если вы уже работаете в IT и слышали о хранилищах данных (DWH), но никогда не сталкивались с ними вживую, этот выпуск подкаста для вас. 

Мы делимся реальным опытом работы с DWH на крупных проектах 😉

🔗 Сайт эпизода

Слушайте новый эпизод, чтобы перевести свои знания о DWH и BI-системах из разряда «теории» в категорию «я готов решать задачи на реальных проектах»!


Эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Звук
⏯ Spotify
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video


Уже в сообществе GetAnalyst? Следите за постами и получайте новые знания на практике каждый день! 🤝

⏯ ЭПИЗОД 27:
Всё про Agile, Scrum, Kanban и «Документация не нужна»

Agile окружён мифами. Одни думают, что это хаос без плана и документации. Другие — что это волшебная палочка, которая решает все проблемы проекта.

В этом выпуске разбираемся, что такое Agile на самом деле, и как системные аналитики работают в таких командах.

Если вы начинающий системный аналитик или только делаете первые шаги в IT, этот эпизод поможет разобраться, что такое Agile (Scrum, Kanban) глазами системных аналитиков.

👉 А если вас раздражает фраза “документация не нужна”, вы не понимаете, зачем столько созвонов и почему это всё в Agile — этот выпуск также для вас.

Важные цитаты:

“Agile — это набор принципов здравого смысла”
“Agile — это про бизнес”
Слушайте и расширяйте свою профессиональную экспертизу!

🔗 Сайт эпизода


🕜 Тайм-коды:

00:00 | Введение и актуальность темы.

02:27 | Опыт спикеров: что используют в реальной разработке.

05:21 | Agile — что это, история появления, решаемые проблемы.

17:17 | Почему «люди и взаимодействие важнее процессов»: как это работает в реальности.

21:07 | Документация в Agile не нужна? Про реальные подходы к ведению документации в Agile-командах и определение её ценности.

👉 36:17 | Как аргументировать, что документация нужна? Самые важные советы для системных и бизнес-аналитиков.

39:56 | Ценности Agile о сотрудничестве с заказчиком и готовности к внезапным изменениям: отражение в проектной и продуктовой разработке.

51:12 | 12 принципов Agile о которых надо знать: как понять, что вы вписываетесь в Agile-команду и вас не уволят.

55:36 | Scrum Framework: что это, история появления, когда применяют, особенности и связь с Agile.

1:03:22 | Kanban Framework: что это, история появления, как работает и когда применяют, отличия от Scrum.

1:11:13 | Заключение.



Ведущая:
⭐ Екатерина Ананьева

Гости:
⭐ Кристина Виноградова, Системный аналитик
⭐ Елена Киселева, Системный аналитик


Подкаст сообщества системных аналитиков GetAnalyst.

🤔 Всё про Agile, Scrum, Kanban и «Документация не нужна» 🤔

В этом выпуске разбираемся, что такое Agile на самом деле, и как системные аналитики работают в таких командах.

Если вы начинающий системный аналитик или только делаете первые шаги в IT, этот эпизод поможет разобраться, что такое Agile (Scrum, Kanban).

👉 А если вас раздражает фраза “документация не нужна”, вы не понимаете, зачем столько созвонов и почему это всё в Agile — этот выпуск также для вас.


🔗 Сайт эпизода


Слушайте эпизод и расширяйте свою профессиональную экспертизу!


Эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Звук
⏯ Spotify
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video


Участие в сообществе Системных Аналитиков GetAnalyst — это шаг к новому опыту и развитию в карьере каждый день! 💫

⏯ ЭПИЗОД 28:
Как оценить эффективность IT-команды: оценка задач аналитика и ценность его работы

Если вы работаете системным или бизнес-аналитиком в IT, либо руководите командой разработки, и вам хочется понять, как оценивать задачи и измерять эффективность работы аналитика, то этот выпуск для вас.

Вместе с Сергеем Кругловым, Chief Product Owner в компаниях ITECH и Vetsy, рассуждаем о том, какую ценность аналитик привносит в команду разработки и как оценивать его работу. Разбираем, какие KPI и метрики помогают отследить эффективность аналитика, и предлагаем практические советы по планированию и оценке задач.


🔗 Сайт эпизода


🕜 Тайм-коды:

00:00 | Знакомство со спикером и его ролью Chief Product Owner (CPO) в проектах.

04:59 | Кто входит в состав типичной IT-команды.

07:41 | Как оценивать задачи на аналитику и исследовательские задачи.

11:37 | Делить ли оценку задачи по ролям или считать её как общую для всех? Кто отвечает за оценку.
17:37 | Почему сложно точно оценить задачи аналитика и что делать при неуверенности.

27:44 | Что делать, если задача выходит за рамки изначальной оценки в процессе разработки.

34:55 | Про детализацию постановок задач от аналитиков и документацию в стартапах.

39:09 | Подходы к оценке аналитических задач.

42:46 | Может ли аналитика занимать больше времени, чем разработка?

46:34 | Как оценить окупаемость аналитики и обосновать её бюджет. В чем ценность аналитики на проекте?

52:19 | KPI и метрики для оценки эффективности системного или бизнес-аналитика.

56:09 | Сколько аналитиков нужно в команде.

59:53 | Кейсы, когда аналитики сокращают время разработки за счёт хорошей проработки требований.

1:09:30 | Заключение: рекомендации по планированию разработки, оценке задач и эффективному управлению IT-командой.



Ведущая:
⭐ Екатерина Ананьева

Гости:
⭐ Сергей Круглов
Chief Product Owner
ITECH ( Tg )
Vetsy ( Tg )


Подкаст сообщества системных аналитиков GetAnalyst.

🧮 Как оценить эффективность IT-команды: оценка задач аналитика и ценность его работы 🧮

Если вы работаете системным или бизнес-аналитиком в IT, либо руководите командой разработки, и вам хочется понять, как оценивать задачи и измерять эффективность работы аналитика, то этот выпуск для вас.

Вместе с Сергеем Кругловым, Chief Product Owner в компаниях ITECH и Vetsy, рассуждаем о том, какую ценность аналитик привносит в команду разработки и как оценивать его работу. Разбираем, какие KPI и метрики помогают отследить эффективность аналитика, и предлагаем практические советы по планированию и оценке задач.


🔗 Сайт эпизода


Погрузитесь в тему оценки задач — и станьте сильнее как аналитик и как тимлид!


Эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Звук
⏯ Spotify
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video


Сообщество GetAnalyst — место, где аналитики растут быстрее. Присоединяйтесь! 💫

⏯ ЭПИЗОД 29:
Микрофронтенды — что это и как с ними работать системным аналитикам

Этот технический выпуск мы сделали для системных аналитиков, которые хотят развиваться в направлении архитектуры и освоить микрофронтенды. 

🔗 Сайт эпизода

Рассказываем, когда и почему выбирают микрофронтенд‑архитектуру, как она помогает масштабировать разработку Frontend, какие типичные сложности возникают при внедрении и как их избегать.

На примере реального кейса разбираем логику работы и обмен данными в архитектуре микрофронтендов, как формулировать задачи на разработчиков, на что обращать внимание при проектировании UI‑архитектуры, и почему микрофронты — не просто тренд, а взвешенное техническое решение.



🕜 Тайм-коды:

00:00 | Введение. Знакомство со спикером и актуальность темы.

4:47 | Что такое микрофронтенды.

7:30 | Как разделить приложение на микрофронтенды.

9:45 | Архитектура приложения построенного на микрофронтендах.

12:05 | Разбор кейса: проблемы добавления нового языка для приложения на микрофорнтендах.

17:42 | На что обращать внимание при локализации приложения: язык, валидация данных, бизнес-логика.

23:32 | Как микрофронтенд взаимодействует с микросервисным бэкендом — маршрутизация запросов: разбор кейса с локализацией и соблюдением требований к хранению персональных данных иностранных граждан.

32:13 | Особенности постановки задач на микрофронтенды для системных аналитиков.

37:49 | Каким проектам лучше подойдут микрофронтенды.

44:53 | Шаблон постановки задачи от системного аналитика на разработку микрофронтенда.

49:47 | Заключение.


Ведущая:
⭐ Екатерина Ананьева
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst

Гости:
⭐ Елизавета Акманова
Старший cистемный аналитик компании UseTech



Подкаст сообщества системных аналитиков GetAnalyst.

🎲 Микрофронтенды: что это и как с ними работать системному аналитику 🎲

Этот технический выпуск мы сделали для системных аналитиков, которые хотят развиваться в направлении архитектуры и освоить микрофронтенды. 

🔗 Сайт эпизода

На примере реального кейса разбираем архитектуру микрофронтендов, как формулировать задачи на разработчиков в таких системах, и почему микрофронты — не просто тренд, а взвешенное техническое решение.


Эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Звук
⏯ Spotify
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video


Сообщество GetAnalyst — новый опыт в системном анализе и карьерный рост каждый день. Присоединяйтесь! 🙌

⏯ ЭПИЗОД 30:
Чистая архитектура — ключевые принципы и зачем она нужна

Монолиты, микросервисы, и… чистая архитектура. Как они связаны?

Если вы разработчик или системный аналитик и планируете рост в архитектора, вам так или иначе придётся познакомиться с чистой архитектурой — подходом, который важно не просто изучить, а понять, принять и научиться применять на практике.

🔗 Сайт эпизода

В этом выпуске объясняем простыми словами, как работает чистая архитектура, зачем она нужна и какие принципы лежат в её основе.



🕜 Тайм-коды:

00:00 | Знакомство со спикером. Про путь из разработчика в системного архитектора.

4:49 | Как архитекторы проверяют новые технологии: пишут код сами или делегируют?

8:15 | Что такое “Читая архитектура” и чем отличается от микросервисной архитектуры.

10:39 | Как выглядит чистая архитектура в нотации C4 / Component (L3): разбираем слои presentation, domain и data и связи между ними.

15:45 | Какие слои надо дорабатывать в чистой архитектуре, если решили переехать с REST на gRPC?

17:22 | Маппинг данных в чистой архитектуре. Разбор Use Case с описанием потока данных между слоями presentation, domain и data (для лучшего понимания смотреть на схему в статье).

23:42 | Как несколько доменов могут жить внутри одного сервиса: как меняется организация слоёв чистой архитектуры.

27:49 | Связь чистой архитектуры с монолитами, SOA и микросервисами.

29:11 | Преимущества и недостатки чистой архитектуры.

37:00 | Для каких проектов лучше подходит чистая архитектура.

⚡️ 41:25 | Работа аналитиков на проектах с чистой архитектурой: особенности постановки задач и ведения документации.

51:32 | Рекомендации по изучению подхода чистой архитектуры.


Ведущая:
⚡️ Екатерина Ананьева
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst

Гости:
⚡️ Никита Улько
Системный Архитектор, компания UseTech



Подкаст сообщества системных аналитиков GetAnalyst.

🌵Чистая архитектура — ключевые принципы и зачем она нужна 🌵

Монолиты, микросервисы, и… чистая архитектура. Как они связаны?

В этом выпуске объясняем простыми словами, как работает чистая архитектура, зачем она нужна и какие принципы лежат в её основе.

🔗 Сайт эпизода


Эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Звук
⏯ Spotify
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video


Сообщество GetAnalyst — ваш навигатор в мире архитектуры и проектирования систем! 🗺