Заметки Аналитика | IT

Отличная возможность ворваться в аналитику уже в 2026 году

Ребята, если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите прокачаться как специалист, для вас есть классная новость: сейчас ваше время сделать первый шаг!

Данных вокруг всё больше, бизнесу нужны люди, которые умеют превращать цифры в решения. И именно этим занимаются аналитики данных - профессия, которая стабильно востребована уже много лет и не собирается сдавать позиции.

Курс-симулятор «Аналитик данных» от Simulative

Что внутри:

➖12 модулей: SQL, Python, BI, статистика, продуктовые метрики и не только;
➖Практика на реальных кейсах, которые помогут нарастить ваше портфолио;
➖Свободный формат, можно легко совмещать с другой учебой или работой;
➖Наставники, которые реально помогают и ведут за руку;
➖Рекомендации по составлению резюме и поиску работы;
➖Дополнительная возможность трудоустройства сразу после курса.

Кому будет полезно:
1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля;
2. Тем, кто устал от своей текущей работы и хочет получить новую профессию;
3. Тем, кто начал учиться самостоятельно, но нуждается в системном обучении.

Simulative сейчас дают возможность получить грант на обучение, а если оставите заявку до конца недели - получите модуль по Excel в подарок!

🔗 ПОЛУЧИТЬ ГРАНТ НА ОБУЧЕНИЕ

Перейдите на следующий уровень: станьте дата-сайентистом уже в 2026!

Хотите развиваться в Data Science, но столкнулись с трудностями самостоятельного изучения? У вас есть возможность обучиться с нуля и освоить новую профессию уже в этом году!

Data Science - одна из самых востребованных и высокооплачиваемых сфер в IT. И сейчас - лучшее время, чтобы войти в профессию. Главный плюс Data Science в том, что он совмещает в себе навыки сразу нескольких направлений: аналитика, инженерия и данных и даже машинное обучение.

Всего за 8 месяцев вы:

➖Освоите полный стек инструментов: SQL, Python, Pandas, Docker, Airflow и ETL-пайплайны
➖Разберётесь в ML и DL: от регрессии и кластеризации до нейросетей, NLP и компьютерного зрения
➖Соберёте портфолио из реальных бизнес-кейсов под руководством практиков
➖Получите диплом государственного образца

Кому подойдёт курс:
Новичкам - получите профессию с нуля и выйдете на старт с зарплатой до 170 000 ₽
Аналитикам - прокачаете ML, бустанете зарплату х2 и перейдёте на уровень Data Scientist
Специалистам смежных сфер - научитесь работать с данными и принимать решения на их основе

После курса вы сможете перейти на позицию Data Scientist, вырасти в зарплате и применять навыки из аналитики и инженерии данных, машинного и глубокого обучения.

Стартуйте сейчас со скидкой 30%: simulative.ru/data-scientist

​​📑 Требования в Agile: полный гайд с работающими практиками

Автор- Сергей Прощаев, Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech:

"Сегодня хочу поговорить о теме, которая, казалось бы, лежит на поверхности, но именно в ней чаще всего тонут проекты и страдает разработка. О работе с требованиями. Точнее — о том, почему их нельзя «собрать» раз и навсегда и почему Agile‑требования ничем принципиально не отличаются от любых других, как бы их ни называли."

Читать статью

​​📑 REST API: гайд по проектированию от принципов до боевых кейсов

Автор - Сергей Прощаев, Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech:

"В этой статье я хочу поговорить о том, как проектировать REST API, чтобы они не превращались в головную боль для всех — от разработчиков до конечных пользователей.

Казалось бы, тема избитая. Зачем ещё одна статья про REST? Всё уже написано до нас. Но в моей практике был случай, который заставил меня взглянуть на эти «очевидные» принципы по‑новому."

Читать статью

​​📑 Именно эти умения и навыки делают меня аналитиком

Автор - Кирилл Щербаков,
2 года работает системным аналитиком:

"За это время, я для себя сформировал список умений, навыков и личных качеств, которые помогают мне в работе, которые делают меня системным аналитиком.
Идея составить такой список, пришла в офисе, когда один из экспертов предметной области подошел с вопросом: «а как вот тоже стать аналитиком, хочу понять, что нужно…». Коллега рядом, начал рассказывать про технологии, про базы данных, RESTful, контракты и т.д.
Это конечно все важно, но не делает человека аналитиком.
Я задумался, а что делает?"

Читать статью

​​📑 Роботы vs бизнес-процессы в Битрикс24: когда что использовать и как не запутаться

"В Битрикс24 есть два инструмента автоматизации, которые как будто делают одно и то же. Роботы — настраиваются в CRM на стадиях воронки, срабатывают при переходе сделки между этапами. Бизнес-процессы — настраиваются в визуальном дизайнере, поддерживают ветвления, циклы, переменные и многоэтапные согласования.

Ответ на то, что использовать — очевиден не всегда, потому что возможности частично пересекаются: и робот может отправить письмо, и бизнес-процесс тоже. Но граница между ними большущая.

Разберём, чем роботы и бизнес-процессы отличаются по механике, и на конкретных сценариях покажем, где какой инструмент уместен"

Читать статью

​​Возвращаем информативные ошибки API

"Ошибки в API — это не просто граничный случай. Это важная часть функциональности, и относиться к ним нужно как к ключевой функции, которую не стыдно показывать пользователям и документировать. Умение сообщать о сбоях ясно и кратко, возможно, важнее любого другого аспекта проектирования API.

Ошибки должны:
- Быть максимально подробными.
- Давать контекст: что именно пошло не так и почему.
- Помогать людям узнать больше о проблеме.
- Помогать программам понять, что делать дальше.
- Оставаться единообразными во всем API."

Читать статью

​​📑 Выходные — для развития: Пара открытых книг и ресурсов для (глубокого) погружения в инженерию данных

"Недавно мы в Beeline Cloud писали о том, как гонка за «общим ИИ» вывела дата-сайентистов и специалистов по машинному обучению в топ самых высокооплачиваемых профессий. Не отстают от них и инженеры данных: ниже рассказываем, за что компании высоко ценят таких специалистов и какую открытую литературу можно почитать начинающим дата-инженерам на старте карьеры и продвинутым специалистам — чтобы «держать руку на пульсе»."

Читать статью

Как построить прогноз, которому верит бизнес: от Excel до нейросетей за полгода

"О чём эта статья:
- С чего мы начали: зоопарк прогнозов и недоверие бизнеса
- Как Excel-сезонка обогнала Prophet
- Как мы начали мерить качество по-взрослому
- Что удалось и не удалось выжать из классики
- Зачем пришлось спускаться на уровень городов и идти в ML
- Как TSMixer обошёл baseline – и где всё ещё позади
- Почему финальным ответом стал ансамбль
- Что на самом деле было целью всей этой истории"

Читать статью

​​📑 Как вытаскивать требования из бизнеса: инструкция по расшифровке «политического» языка

Автор - Анна Гамгия:
"Бизнес мыслит категориями рыночных возможностей и стратегических целей. Мы не можем требовать от бизнеса четких формулировок. Мы можем только задавать правильные вопросы, которые помогут перевести их абстрактные ожидания в плоскость конкретных задач."

Читать статью

Пять советов, которые помогут не утонуть в документах и выжать из них максимум:

1. Составьте список источников заранее. До того, как открыть первый документ, определите, что именно вы ищете. Запросите у заказчика перечень материалов с кратким описанием каждого.

2. Начинайте с «обзорного чтения». Не пытайтесь вчитаться в каждую строчку на первом проходе. Пробегите по содержанию, заголовкам, выделенному тексту. Поймите структуру, прежде чем погружаться в детали.

3. Фиксируйте выдержки и гипотезы. Заводите рабочий документ или таблицу, куда выписываете ключевые требования, термины, противоречия и вопросы. Это станет основой для дальнейшего обсуждения с экспертами.

4. Ищите несоответствия. Обращайте внимание на места, где документ расходится с реальностью или противоречит сам себе. Это золотая жила для уточняющих вопросов на интервью.

5. Проверяйте актуальность. Смотрите на даты, версии, отметки о введении в действие. Если документ старый, отметьте его как «требующий валидации» и проверьте информацию у экспертов.

Итог: Анализ документации - фундамент, на котором строится понимание проекта. Этот метод редко работает в одиночку, но без него любое интервью или воркшоп рискуют превратиться в обсуждение того, что уже давно написано в забытых регламентах.

#теоретическиезаметки | @notes_analyst

Коллеги, привет! 👋

Продолжаем разбирать методы сбора требований. Сегодня говорим об анализе документации. Это тот самый метод, с которого часто начинается работа аналитика, но который редко воспринимают как отдельный полноценный инструмент. А зря.

Анализ документации - это метод , основанный на изучении существующих материалов, регламентирующих или описывающих предметную область, бизнес-процессы или будущий продукт.

Это кабинетная работа. Никаких интервью, встреч и созвонов. Только вы и информация, которая уже зафиксирована на цифровых или бумажных носителях.

Что может быть источником:

▪︎ Бизнес-документы: стратегии развития, положения об отделах, должностные инструкции
▪︎ Регламентная документация: приказы, стандарты, инструкции, политики
▪︎ Проектная документация: уставы проектов, технические задания, спецификации
▪︎ Существующая отчетность: формы, шаблоны, примеры заполнения
▪︎ Артефакты прошлых проектов: результаты интервью, протоколы встреч, схемы процессов
▪︎ Нормативные акты: законы, отраслевые стандарты, требования регуляторов

Плюсы метода (+)

➕️ Достоверность источника. Документ - это зафиксированная реальность. В отличие от устных высказываний, он не меняется под настроение и не зависит от памяти говорящего.
➕️ Независимость от экспертов. Можно работать без отвлечения занятых специалистов. Не нужно ни с кем договариваться о встречах и подстраиваться под график.
➕️ Формирование базы для дальнейшей работы. Изучив документы, вы приходите к экспертам уже подготовленным, понимающим контекст и терминологию.
➕️ Выявление официальных правил. Документы показывают, как процесс должен работать «по правилам», даже если в реальности всё происходит иначе.
➕️ Экономия времени экспертов. Чем больше вы вытащите из документов, тем меньше вопросов придется задавать людям.

Минусы метода (-)

➖️ Документы могут врать. Информация устаревает. То, что написано в регламенте год назад, сегодня может уже не соответствовать реальности.
➖️ Отсутствие живого контекста. Вы видите только «сухой остаток». Почему решение принято так, а не иначе, какие были альтернативы - документ часто умалчивает.
➖️ Трудоемкость обработки. Особенно если документация хаотична, противоречива или представляет собой сотни страниц неструктурированного текста.
➖️ Риск «закопаться». Легко уйти в бесконечное чтение и потерять фокус на том, что действительно нужно для проекта.
➖️ Языковой барьер. Документы часто написаны сложным канцелярским или юридическим языком, который требует «перевода» на язык требований.

Когда использовать анализ документов:

~ Старт проекта. Нужно быстро погрузиться в контекст, понять структуру компании или продукта
~ Изучение legacy-систем. Когда нет доступа к авторам или разработчикам, а документация - единственный источник правды
~ Реверс-инжиниринг процессов. Есть регламенты, нужно восстановить реальную картину
~ Нормативные требования. Проект в регулируемой отрасли (финансы, медицина, госсектор)

Когда метод не сработает:

~ Документации просто нет. Или она существует только в головах сотрудников
~ Нужно понять неформальные практики. Как люди реально работают, а не как написано в инструкциях
~ Требуется скорость. Анализ сотен страниц может занять больше времени, чем пара коротких интервью

Продолжение ⬇️

​​Когда машине нужен человек: инженерные подходы к удалённому управлению автономным транспортом

Автор - Дмитрий Ивахненко из команды Автономного транспорта Яндекса:
"В этой статье я подробно разберу, как устроены сервисы удалённого управления автономными юнитами — роботакси, роботами‑доставщиками и грузовиками.

Реальный мир полон нестандартных ситуаций, в которых даже самые совершенные алгоритмы могут встретить сложности: внезапно появившееся препятствие, сбой датчиков, сложные погодные условия. В этих случаях важно обеспечить безопасность, бесперебойную работу и предсказуемое поведение техники. Для этого и нужны операторы и системы удалённого управления — они «подстраховывают» автономные устройства.

В статье — архитектурные решения и инструменты, которые позволили сделать весь процесс удалённой помощи масштабируемым, надёжным и эффективным."

Читать статью

Как я перестал переключать раскладку ради одного символа: Прокачиваем русскую клавиатуру в Windows для Markdown и кода

Автор - Аскар Жакенов:
"Стремительное развитие ИИ в последние годы привело к невиданному росту популярности Markdown. Почти все современные LLM — от ChatGPT до Claude — по умолчанию выдают ответы в этом формате. Мы привыкли оформлять в нем заметки в Obsidian, писать промпты, вести документацию в GitHub и общаться в рабочих мессенджерах. Markdown стал «лингва-франка» современного интернета.

Но есть одна проблема. Использовать Markdown с русским языком — это боль.

Вам нужно поставить заголовок? Alt+Shift -> # -> Alt+Shift обратно. Нужно выделить код? Снова чечётка по клавишам переключения раскладки. Стандартная русская раскладка в Windows будто застряла в прошлом веке. Клавиша Shift+3 выдает нам символ №, который в 2024 году нужен крайне редко, в то время как жизненно необходимые решетки, собаки и скобки заставляют нас постоянно прыгать между языками.

Я решил эту проблему для Windows с помощью небольшого скрипта на AutoHotkey (v2)."

Читать статью

​​📑 Эволюция подходов к работе со спецификациями: от бумажного ТЗ к Everything as Code

Автор - Анастасия Афанасьева:
"Код идеально отвечает на вопрос «как?», но в нем нет ответа на вопросы «зачем?», «для кого?», «почему?». Без знания ответов на эти вопросы, любая доработка — это гадание на кофейной гуще.

В этой статье проследим эволюцию: от Водопада к Agile, от Agile к гибридам и Everything as Code.

• Водопад: эпоха «толстых ТЗ»
• Agile: эпоха «общения»
• Гибриды: осознание
-Everything as Code: документация становится кодом
-Requirements as Code

• Заключение"

Читать статью

​​AI и токсичная документация

"Повсеместное внедрение генеративных моделей в бизнес-процессы, документооборот и принятие решений идёт под флагом повышения эффективности, на деле создаёт скрытую угрозу: в операционную документацию, аналитику и стратегические отчёты начинают подмешиваться материалы, созданные нейросетями, которые внешне выглядят добротно, но внутри могут содержать глобальные фактические ошибки, логические провалы и "галлюцинации"."

Читать статью

Привет, коллеги!

Продолжаем разбирать методы сбора требований. В прошлых постах говорили про интервью, анкетирование, наблюдение, воркшоп. Сегодня на очереди - мозговой штурм (brainstorming).

Метод популярный, но вокруг него много споров. Кто-то считает его панацеей, кто-то - пустой тратой времени. Давайте разбираться, как получить от него реальную пользу.

Что это вообще такое?

Если по-простому: вы собираете группу людей, даете им задачу (например, «какие фичи нужны в личном кабинете в первую очередь?») и просите генерировать идеи. Главное условие - никакой критики!

Обычно процесс делят на несколько этапов:

1. Разогрев: ведущий ставит задачу, напоминает правила, раздает стикеры.
2. Генерация: все пишут и говорят всё, что приходит в голову. Безумные идеи приветствуются. Критика запрещена. Работаем на количество.
3. Анализ идей: тут уже включаем голову: группируем, отсеиваем невозможное, ранжируем то, что осталось, голосуем.

Плюсы метода:

➕ Это реально работает, когда нужно вытащить из заказчика скрытые потребности. В диалоге один на один человек может стесняться или забыть. В компании коллег, глядя на чужие идеи, он быстрее вспоминает нюансы.

➕ Это отличный способ сплотить команду вокруг задачи. Когда люди вместе придумывают требования, они потом меньше спорят на этапе разработки.

➕ Это быстро. За час можно накидать столько, сколько на интервью собирали бы неделю.

Но есть и обратная сторона (минусы):

➖ Много шума. Из 50 идей рабочими окажутся 5, остальное - фантазии. Их все равно придется обрабатывать.

➖ Давление авторитета. Если в комнате есть большой начальник, его мнение может задавить креатив остальных. Даже если он не прав.

➖ Нет структуры. Метод не подходит для сбора точных данных или формальных требований к безопасности. Тут нужны эксперты, а не "толпа со стикерами".

Бывает так, что мозговой штурм путают с воркшопом.

Мозговой штурм - это про идеи. Его цель - накидать как можно больше вариантов. Это свободный полет, без жесткой структуры и обязательных результатов на выходе.

Воркшоп - про результат. Там есть четкая повестка, временные слоты и конкретные артефакты: утвержденная схема процесса, приоритезированный бэклог или прототип.

Вот несколько рекомендаций по проведению мозгового штурма:

1. Соберите правильный состав. Не нужно 20 человек. Оптимально - 5-8 участников. Важно, чтобы это были не только руководители. Нужна разноплановая группа: люди с креативным мышлением, «голос пользователя» (тот, кто реально делает работу) и технический специалист, который потом поможет отсеять заведомо нереализуемые варианты.

2. Разошлите контекст заранее. За день скиньте в чат вводную: что хотим получить, какие ограничения есть. Люди придут уже с разогретым мозгом.

3. Следите за главным правилом. Самое сложное на сессии - удержать участников от преждевременной критики. Как только кто-то начинает говорить «это не взлетит», «это слишком дорого» или «пользователи такое не примут», креативный процесс останавливается. Задача модератора - мягко, но уверенно возвращать группу в режим генерации. Рабочая фраза: «Отлично, важное замечание, давайте запишем его и вернемся к оценке чуть позже. Сейчас продолжаем собирать идеи без ограничений».

4. Записывайте всё. Даже бред. Иногда одна сумасшедшая идея наталкивает другого участника на гениальное решение.

5. Не затягивайте с обработкой. Отсортируйте идеи в тот же вечер или на следующее утро. Если оставить на неделю, энтузиазм угаснет, а часть мыслей просто потеряется.

Как итог:
Мозговой штурм - штука полезная, если подходить к нему не как к «посиделкам со стикерами», а как к инструменту с четкими правилами.

🖇 Мозговой штурм – 10 правил генерации гениальных идей

🖇 Как провести мозговой штурм: основные правила, методы и ошибки

#теоретическиезаметки | @notes_analyst

📑 Сократили срок выхода задач в продакшен почти вдвое: что реально сработало

Автор - Василий Ферапонтов, отвечает за SaaS-направление в Аспро:
"Год назад у нас была ситуация, которая многим знакома. Команды заняты, задачи двигаются, релизы происходят… но предсказуемости нет. Сроки плавают, бэклог разрастается, внутри много устных договоренностей. Все работают, но система не работает.

За один квартал мы перестроили процессы и получили вполне измеримый результат:
- срок прохождения задачи от «готова к работе» до «выпущено» сократился с 23 до 11 дней
- производительность выросла на 17%
- релизы стали регулярными, а не «как получится»
- бэклог перестал быть черной дырой.

Расскажу, что именно мы изменили и почему это сработало."

Читать статью