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 😉

Очень понятная картинка почему важно уметь работать с требованиями: выявлять, формировать, составлять ТЗ. Без этого вместо классного продукта и проекта 🍬 получится ненужный никому результат с кучей багов 🪲💩

Супер-ценные материалы по работе с требованиями

На первое место поставлю главные книги, с которыми должен познакомиться каждый аналитик, работающий на IT проектах.

1️⃣ Международный институт бизнес-анализа / Руководство к своду знаний по бизнес-анализу (BABOK Guide)

Это именно свод знаний по бизнес-анализу от международного сообщества. На него ориентируются многие практики, поэтому на какое-то время изучения БА она должна стать вашей настольной книгой.

Скачать сразу pdf файл можно здесь

2️⃣ Вигерс Карл, Битти Джой / Разработка требований к программному обеспечению

В книге описаны приемы выявления, формирования, разработки и тестирования требований

Также книгу можно найти и скачать здесь

Дальше оставлю ссылки на статьи, которые мне понравились из недавно прочитанных ⤵️

🔗 Базовое проектирование и разработка требований к интеграции систем

Статья будет интересна начинающим специалистам, ну или командам кто испытывает проблемы с описанием интеграций систем. Здесь именно описано все для задачи интеграции, нет упоминания про разработку с 0

🔗 Оценка требований. Глава 1
🔗 Оценка требований. Глава 2

Автор довольно подробно расписал каждый шаг работы с требованиями на проекте. Первая статья посвящена по больше части оценке требований (кто и как должен это делать в команде), вторая часть посвящена про реализацию требований - как от слов в документации перейти к выбору технического решения и приступить к разработке.

🔗 Плохие ТЗ на разработку: что в них не так, и как исправить?

Автор поднимает очень болезненные проблемы при написании ТЗ на разных проектах и объясняет почему так делать нельзя, а как сделать хорошо)

Собираем 50 🔥 и сделаю вторую часть с полезными ресурсами по БА и работе с требованиями

Фриланс для аналитика

Я уже делился своими мыслями, что хочу развиваться на фрилансе. Сейчас хочу рассказать про то какие задачи мне пришли и как аналитик может взяться за них.

Первое предложение очень необычное. У человека есть своя арена виртуальной реальности (тут либо я отстал от жизни, либо это не очень распространено). Это физическое место с постройками, игроки делятся на команды, стреляют, захватывают объекты друг-друга. В общем, это некий Counter Strike в очках виртуальной реальности.

Моя задача: помочь провести цифровизацию бизнеса и построить процесс отчетности
Изучить текущие документы и данные ➡️ Сделать шаблоны отчетов ➡️ Разработать дашборды с потоком данных.
Такой проект при самостоятельной работе без команды займет 2-3 месяца:
1️⃣ Сбор и анализ требований + изучение материалов и данных
2️⃣ Разработка потока данных
3️⃣ Разработка 3-х дашбордов

По стоимости выйдет 150-250 т.р.

Второй проект связан с анализом рынка недвижимости
1️⃣ Собрать все необходимые требования для разработки дашборда и сбора данных
2️⃣ Сделать парсер сайта
3️⃣ Построить дашборд

Я считаю, что это неплохая возможность для аналитика развить свои компетенции и поднять уровень дохода.
Особенность в том, что здесь в любом случае самому нужно
📍общаться с заказчиком
📍формировать требования
📍писать техническое задание

Мало кто дает готовое ТЗ для разработки, обычно нужно много моментов прояснять и составлять ТЗ с 0 в плотной работе с заказчиком. Заметьте, это прямая работа аналитика - работа с требованиями и составление технической документации.

Т.е. для расширения своих возможностей любому аналитику нужно освоить навыки по бизнес-анализу ✅

Ставьте реакции если хоть раз задумывались о дополнительном заработке к своему основному доходу 😉

Подписчик написал такой вопрос:
«как можно оцифровать бизнес помимо внедрения 1C и CRM системы?»

Давайте разберём что такое цифровизация.
🔎 Цифровизация бизнеса - это процесс интеграции технологий, продуктов и услуг, основанных на цифровых технологиях, для улучшения эффективности работы компании, увеличения производительности, уменьшения затрат и увеличения прибыли.

Другими словами, это процесс внедрения IT систем на благо компании.

Например, компания продаёт велосипеды в своих розничных магазинах. Руководство хочет открыть онлайн канал продаж.

Что можно предложить в качестве решений и развития бизнес-процессов:
1. Создать свой сайт
2. Интегрироваться на маркетплейсы
3. Интегрировать продажи в мессенджеры
4. Начать собирать данные и развить онлайн-маркетинг с рассылками
5. Сделать отчётность на дашбордах
И много чего ещё

На курсе по бизнес-анализу мы разбираем подобные кейсы.

📍учимся выявлять и формировать требования
📍описываем бизнес-процессы AS-IS и TO-BE
📍создаём задачи на разработку
📍разбиваем проект на этапы

Главный результат - умение создавать структурированную и понятную документацию

Для закрепления навыков ученики решают кейс про цифровизацию кинотеатра

21 февраля старт обучения на курсе Бизнес-анализ в IT

С подробной информацией о курсе и программой можно ознакомиться на сайте https://datastudy.ru/2

Для знакомства с планом обучения думаю записать открытый урок, чтобы рассказать детали про процесс обучения.

Ставьте реакции, если нравится идея с открытым уроком. Будет полезная теория и инсайты с рабочих проектов 😉

Формат обучения на курсе "Бизнес-анализ в IT"

Я сам проходил множество курсов и обучался в университете, поэтому я понимаю как важен выбранный формат обучения для успешного освоения материала.

Какой баланс между теорией и практикой
Занятия построены и распределены таким образом, что отношение получается 50% теория и 50% практика. Это учитываются именно занятия. Еще не забываем про домашние задания и самостоятельную работу над итоговым проектом. В итоге, у учеников получается 30% теории и 70% обучения на практике.

Какая последовательность изучения материала
- во время занятия идем от простого к сложному (с обсуждением практического опыта моего и учеников)
- обучение разбито на блоки: теоретическое занятие - практическое занятие - самостоятельное закрепление при выполнении ДЗ и итогового проекта. Дальше переход к новой теме и цикл повторяется 🌀
- темы идут согласно реальному процессу работы на проекте: начинаем с бизнес-цели и описания AS-IS, далее пользовательские/функциональные/нефункциональные требования, постановка задач, показ плана проекта и документации заказчику

Какие инструменты используем во время курса
📍Miro для закрепления плана уроков, обсуждения общего кейса и формирования идей решения
📍Notion для работы с документацией (также смотрим с учениками работу в Jira/Confluence)
📍drawio/Lucidchart для моделирования диаграмм бизнес-процессов

Какие контрольные точки есть на курсе
Каждый ученик должен будет пройти несколько этапов работы над практическими кейсами
1️⃣ Интервью с заказчиком (я выступаю в роли заказчика, ученики в роли аналитиков задают вопросы и учатся выявлять требования)
2️⃣ Сдача подготовленных требований (бизнес, функциональные/нефункциональные, use-кейсы)
3️⃣ Защита кейса (показ презентации как на демо-сессии заказчику: я в роли заказчика, ученики - аналитики)

Будут ли доступны записи занятий
Ученикам остаются доступны все записи уроков навсегда. Если кто-то пропускает занятие - смотрит запись и не отстает от группы обучения.

Кто ведет уроки и сколько человек в группе
Максимальное число учеников в группе - 15 человек. Уроки веду я, обратную связь даю тоже я.

Набор в группу на обучение уже идет 😉

Начинаем обучение 21 февраля

Время занятий:
Вторник: 19:00 по мск
Суббота: 10:00 по мск

Хранилища данных, требования к хранилищам, их отличия от реляционных БД

"Информационные системы масштаба предприятия, как правило, содержат приложения, предназначенные для комплексного многомерного анализа данных, их динамики, тенденций и т.п. Такой анализ в конечном итоге призван содействовать принятию решений. Нередко эти системы так и называются — системы поддержки принятия решений."

Ссылка