Хочу всех поздравить с наступающим праздником!!! 🎄🎄🎄

Проведите эти праздничные дни и весь следующий год с максимальным удовольствием и комфортом 🎁🎅🎉

Вернусь к вам с новым контентом после праздников, а пока поеду дышать Уральским воздухом 😉

Привет!

Сегодня первый день как стартовал работать в 2023, а праздничные дни очень быстро пролетели.

Ездили ко мне в родной город Соликамск, вчера только вернулись (брал 2 дня отпуска к праздникам дополнительно).
Праздники прошли насыщенно 😁 Успели покататься на лыжах, девушка моя с Краснодара вообще первый раз каталась, без падений в сугроб не обошлось) 😆
На второй день приезда ударил мороз -30, на улице уже было не погулять, поэтому катались на крытом катке.
Один из запомнившихся дней - поездка в Чердынь. Это старинный город у нас в крае, там много музеев, церквей, старинных домов и очень живописная природа. Увидели впервые эффект Гало.
Конечно же навестили всех родственников,, не виделись с ними 1.5 года. 101 раз посидели за столом.

Вроде как перегрузился полностью от работы и городской суеты большого города, но вроде кажется что мало и хочется еще)))

Ставьте 🔥 если вы классно провели время в праздники

Разослал на этой неделе сертификаты своим ученикам о прохождении курса.
Обратная связь положительная, значит развиваю курс в правильном направлении 😁

Решил сделать отдельный репозиторий для проектов учеников, которые они выполняли как итоговое задание. На мой взгляд, идея с репозиторием очень полезная как для выпускников курса (они это могут использовать как часть своего портфолио), также это полезно и для будущих учеников на курсе. Работы дают понять, чему в итоге после курса можно научиться, посмотреть интересные идеи проектов, может быть развить одну из идей дальше вне рамках курса.
Многие из ребят до курса вообще не пользовались инструментами аналитики (SQL, Python, BI), а по итогу обучения смогли сделать комплексный pet-проект и некоторые даже получить уже оффер 😃🥳

Оставлю ссылку для всех заинтересованных здесь, опубликовал проекты ребят, кто дал на это согласие: https://github.com/Data-Study-DA/students-projects

По результатам опроса, большинство пользуются headhunter для поиска и отклика на вакансии. Честно, сам свои места работы также находил на hh. Что удивило, что довольно большой процент проголосовавших находят работу по рекомендации, что очень круто 👍

На каналы и чаты приходится меньший процент, скорее всего из-за того, что самих чатов и каналов много, поиск не очень удобен, нет комплексных фильтров, да и вакансии дублируют. Но все же иногда при просмотре натыкаешься на очень интересные 👨‍💻 и привлекательные 🤑🤩 вакансии

Решил поделиться списком каналов/чатов, на которые сам подписан:

https://t.iss.one/analyst_job

https://t.iss.one/analysts_hunter

https://t.iss.one/jobGeeks

https://t.iss.one/myjobit

https://t.iss.one/relocation_vacancies

https://t.iss.one/datajob

https://t.iss.one/biheadhunter

https://t.iss.one/Machinelearning_Jobs

В этом году предстоит написать магистерскую диссертацию. Выбрал для себя интересную тему, звучит она так "Data Product Marketplace: методы построения data-продуктов внутри компаний с современными практиками руководства данными".
В работе собираюсь комплексно посмотреть на основные подходы, архитектурные решения построения data-маркетплейсов и как при этом помогают принципы и методы Data Governance.
Пока разбил исследование на 3 части:

1. Data Product and Data Lifecycle
- ценность продуктов данных
- жизненный цикло создания продукта
- взаимосвязь между владельцами данных (owners), создателями (producers) и потребителями (consumers)

2. Data Marketplace
- какие проблемы с помощью них решаются
- какую пользу можно получить от них
- архитектурные методы и фреймворки
- технические аспекты реализации
- исследование рынка готовых решений

3. Data Governance
- необходимы принципы, политики, метрики управления данными для маркетплейса
- классификация, категоризация данных и инструменты
- управление метаинформацией
- работа с каталогами данных
- проверка качества данных
- исследование рынка готовых продуктов и их функционала

На мой взгляд, тема очень интересная и многогранная, можно много куда углубляться. Нашел уже список академических статей и некоторые интересные топики и записи с конференций. Также есть интересная запись от Amazon Web Services (AWS) про internal data marketplace

Кому интересно, ставьте реакции, по мере погружения в топики буду делиться здесь интересной информацией с ссылкой на источники

Claus O. Wilke / Fundamentals of Data
Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures

"If you are a scientist, an analyst, a consultant, or anybody else who has to prepare
technical documents or reports, one of the most important skills you need to have is
the ability to make compelling data visualizations, generally in the form of figures.
Figures will typically carry the weight of your arguments. They need to be clear,
attractive, and convincing."

Скачать книгу

Большинство из вас уже точно слышали про чат-бота с моделью обработки естественного языка ChatGPT. К сожалению, из России сервис недоступен, а так хотелось начать применять его в своих задачах 😔

Сегодня наткнулся на бота в телеграм, говорят его написали с использованием внутри ghatgpt3 модели, проверить не могу, остается верить на словах. Поигрался, посмотрел на результаты своих запросов, выглядит впечатляюще) Единственный момент, что бот не задает уточняющих вопросов как это делает ChatGPT, но возможно у меня просто запросы были такими, что не требовались уточнения для модели.

Оставлю ссылочку здесь, можете сами попробовать попросить бота о чем-то и посмотреть на результаты

Нашел вот такую удобную напоминалку-шпаргалку про принципы визуализации данных

Главное помнить: для чего (с какой целью? какую задачу решает?) и для кого (кто будет пользоваться вашим отчетом?) вы делаете визуализации

Привет!

Готовлюсь к запуску 3-го потока курса "Бизнес-анализ в IT"

Старт обучения: 21 февраля

На курсы вы сможете:
✅ получить теорию и практику по сбору требований для разработки ПО
✅ научиться детализировать требования исходя из их типа (бизнес, пользовательские, функциональные, нефункциональные)
✅ познакомиться с тонкостями работы по Agile (Scrum, Kanban) и научиться работать с системами таск-трекинга и wiki для оформления требований
✅ получить готовые и отработанные шаблоны для оформления документации
✅ закрепить все полученные знания при решении бизнес-кейса по разработке системы и сбора требований

Больше информации о курсе, формате обучения, программы уроков вы можете найти на сайте https://datastudy.ru/2

P.S. На сайте указаны неправильные сроки старта обучения, до правок еще не добрался)))

По всем вопросам можете писать мне лично. Либо заполните форму предзаписи, я вам сам напишу 😉

Заполнить форму

Часто видел в иностранных подборках эту книгу, планирую прочитать ее в этом году.

Вообще для себя понял такую штуку, что я усваиваю материал лучше через видео и личные разговоры. Из книг беру информацию только очень выборочно. У вас может быть также или наоборот, поэтому делюсь здесь релевантными для анализа данных книгами)

Привет!

Вчера ездили в Адлер, любовались морем, горами и красивой застройкой)

Пришла в голову мысль, а не перейти ли на фриланс в течение этого года, чтобы устраивать себе более гибкий отпуск 😃

Фриланс привлекает разнообразием проектов, высокими чеками, а также свободой в плане времени/места работы. Работа в найме как ни крути обязывает работать в рамках компании (правила, график, работа в орг. структуре).

Работа по трудовому договору даёт чувство защищенности и некой стабильности. Зарплата приходит 2 раза в месяц, она не зависит от объема выполненной работы, есть соц. пакет да и куча других плюсов таких как профессиональное обучение и карьерный рост.

На фрилансе может показаться, что работы меньше, но уверен ее намного больше. Плюс к этому добавляются активности по поиску проектов, заказчиков, обсуждение договоренностей, исчезает постоянный фиксированный доход.

Кому как больше нравится, я думаю что есть способ совмещать одно с другим и получать от этого максимум удовольствия и профита)

Привет!

Приехал из отпуска и с головой опять погрузился в работу на проекте и преподавание. Сейчас уже есть ученики не только на своих курсах и на наставничестве, но также веду модуль по SQL в одной из классных онлайн-школ, может потом расскажу как-нибудь подробней об опыте преподавания на сторонних курсах.

В свободные часы изучаю разработку ботов для telegram, использую python и библиотеку aiogram. Удалось прикрутить модель ChatGPT к боту, поэтому его можно использовать вместо самого чата) Мне это очень удобно, думаю вам будет тоже удобно пользоваться им.
В голове еще куча фич, которые хочу реализовать. Но по ценностям Agile уже пора запускать первую MVP версию бота и понемногу добавлять функционал, а то можно до бесконечности что-то делать, так и не запустив продукт.

В течение недели думаю найду недорогой и удобный сервис для аренды сервера, чтобы задеплоить бота.

Без чего невозможно сделать качественный проект

Я уже рассказывал здесь про свои проекты и про "заскоки" заказчиков с урезанием сроков и полным изменением требований в самом разгаре проекта. Распишу здесь без чего невозможно продуктивно работать на проекте и получить в итоге качественный рабочий продукт, нужный заказчику.

Конечно речь пойдет про бизнес-анализ, выявление требований и формирование технического задания. Без этих активностей есть огромный риск провалить проект или сделать никому ненужный продукт.

Что нужно делать по порядку?

1. Выявить цель, задачи, требования к проекту
Эту работу на себя берут аналитики (в зависимости от проекта это могут делать бизнес, системные или data аналитики) . Самое главное на этом шаге - задать правильные вопросы заказчикам и пользователям. Это позволит понять предстоящий скоп работы и удовлетворить ожидания заказчиков в будущем.

2. Анализируем требования
Разбиваем требования по уровням:
- бизнес-требования
- пользовательские
- системные (функциональные/нефункциональные)
Начинаем структурировать их и прописывать в приоритете разработки. Я уже писал посты на тему требований (например, этот)

3. Декомпозируем требования на задачи
Правильно поставленная задача на разработку - 90% успеха выполнения задачи. Аналитик должен убедиться, что разработчики и тестировщики правильно понимают контекст и смысл задачи. Конечно же нужно пользоваться уже наработанными в индустрии шаблонами

4. Тестируем, валидируем, остаемся гибкими к изменениям и дополнениям
Здесь важно придерживаться одной из методологий разработки, которая подходит для проекта лучше всего (Agile, Waterfall, V-model). Мы должны быть готовы изменить часть требований, либо дополнить их. Следовательно, чем раньше начнем показывать промежуточные результаты разработки нашим заказчикам - тем лучше (вовлекаем их в процесс, собираем обратную связь, вносим правки прямо в процессе разработки, а не после сдачи проекта)

Это очень важные шаги, который в большей степени ложатся на плечи аналитиков в командах (коммуникация с заказчиками, выявление и формирование требований, постановка задач). Важно разбираться в том, как это делать правильно, какие подходы и шаблоны использовать, чтобы увеличить свою продуктивность и качество разработки продуктов.

Ставьте реакции, если вам интересно погружаться в тему бизнес/системного анализа, учиться выявлять требования и правильно ставить задачи. Буду дальше развивать эту тему 😉