Карьерный трек для аналитика
В пятницу был в Санкт-Петербурге на митапе BI-done, на котором, в частности, рассказывал историю создания канала LEFT JOIN, и после решил, что хочу вернуть некоторое число моих личных авторских постов в канал с собственным мнением по теме.

Сегодня хочу порассуждать про карьеру аналитика и, возможно, дать некоторое число непрошенных советов для профессионалов, которые строят свое резюме.

Прежде всего хочу сказать, что я просмотрел тысячи разных резюме и общался с сотнями, если не тысячами кандидатов, потому расскажу свои выводы, которые мне кажутся полезными для вас. Самое главное, что вам как профессионалу в дата-области стоит сделать — это разобраться в том, что вы хотите от себя в ближайшем будущем.

Есть несколько траекторий развития, которые я бы выделил, если вы только начинаете свой путь:
1️⃣Углубиться в какую-то конкретную область и стать в ней узкопрофильным профессионалом. К примеру, лучший A/B-аналитик, гений в продуктовой аналитике, дата-инженер в хайлод решениях, Clickhouse expert. Так или иначе, вы выбираете какой-то профайл, который оттачиваете и улучшаете, не очень переключаетесь между профессиональной нишей, чтобы весь свой опыт работы направить в одну сторону, за счет этого вы строите свой сильный профессиональный личный бренд и люди/компании приходят к вам для решения своей конкретной задачи.

Минус этого подхода очевиден — вы ограничиваете себя одной конкретной областью, и если она вам надоест, будет несколько сложнее переключиться

2️⃣Широкопрофильный специалист aka full-stack. Вы пытаетесь усидеть на нескольких стульях и разбираетесь одновременно и в инжиниринге данных, и в аналитике. Вы эдакое мини-агентство в одном человеке. Можете быть очень полезны в компаниях, которые только начинают строить что-то аналитическое, но почти не пригодны для крупных компаний, так как им нужны люди из п. 1.

3️⃣ Вы — менеджер. Вы хотите растить себя вверх, управлять людьми, управлять командами. Когда-то давно я выбрал именно этот путь. Мне захотелось стать руководителем, и я понял, что это непростая задача, когда ты хороший линейный специалист. Мне помогли книги, решимость и большое внутреннее желание им стать. Первое, что я сделал — осознал, что мне никто не даст эту роль без действий с моей стороны. Соответственно, я предложил компании, в которой я тогда работал (Yota), что я возьму стажеров и бесплатно их всему обучу, тем самым получу свой первый опыт руководителя, который потом могу использовать уже для других компаний и представляться менеджером, у которого есть «руководящий опыт».

Дайте знать, если подобные посты для вас интересны и полезны, продолжу рассказывать свои мысли и идеи.

Когда очень хочешь в IT, не остановит даже тюрьма
Давно прошли золотые времена, когда войти в IT можно было после короткого онлайн-курса. Сейчас человеку даже с опытом найти хорошую работу не так-то просто, а уже новичку тем более. Но все препятствия преодолимы, если очень захотеть, и вкатиться в индустрию можно даже из тюрьмы.

У нас и пруф есть: пост одного из инженеров БД на основе SQLite Turso.

🔵Инженера зовут Престон Торп, ему 31, и треть своей жизни он провел в тюрьме. Про то, что его туда привело, у него есть отдельный пост, но в общем все беды из-за наркотиков.
🔵Когда просто отбывать срок ему надоело, он занялся самообразованием, удаленно поступил в колледж и начал изучать программирование.
🔵В итоге ему позволили участвовать в программе по поиску удаленной работы для заключенных, и так он сначала присоединился к стартапу Unlocked Labs, а потом и к Turso. Сейчас он там переизобретает SQLite на фуллтайме.
🔵Многих работодателей тот факт, что соискатель сидит в тюрьме, может отпугнуть, но Престон упомянул неожиданный плюс такой ситуации: в заключении абсолютно нечем заняться. Поэтому сотрудник готов 12+ часов в день уделять либо работе, либо прокачке навыков, не отвлекаясь на мелочи вроде семьи и хобби.

Positron — новая IDE для дата саентистов
Компания Posit известна как разработчик RStudio — среды разработки, популярной среди дата саентистов и предназначенной для работы с R. Их новый проект, Positron, призван выступить как новая, более гибкая альтернатива.

🔵Positron поддерживает работу в R и Python, предусмотрена возможность добавить и другие языки. Пока их не добавили официально, можно пользоваться сторонними расширениями — уже есть для Rust, Javascript/Typescript, C/C++ и Lua.
🔵Главный фокус разработчиков — создать удобную среду разработки, которая за счет богатого функционала легко встраивается в рабочие процессы вне зависимости от стека и сферы деятельности. Positron позволяет писать код, изучать и анализировать данные, поддерживает ноутбуки на R и Python, запуск дата-приложени: Dash, FastAPI, Streamlit и так далее.
🔵Надо ли говорить, что у Positron, конечно же, есть свой ИИ-ассистент?

Если верить отзывам, после 2 лет в разработке Positron все еще страдает от багов и недостатка фич, особенно по сравнению с более привычным многим RStudio, но это уже вполне рабочий и перспективный инструмент.

Он доступен бесплатно на Windows, macOS и Linux.

Как сломать PostgreSQL
Логично, что большинство гайдов по Postgres посвящены тому, как сделать его быстрее, выше, сильнее. А вы когда-нибудь задумывались, как наоборот сделать его медленнее?

Зачем? Ну, во-первых, это прекрасный способ разобраться, как СУБД работает и что обеспечивает ее производительность, а во-вторых, почему бы и нет.

Если вы об этом не задумывались, не страшно. Нашелся экспериментатор, который сделал это за вас и замедлил Postgres в 42 000 раз.

По условиям задачи, было тормозить его можно было только изменениями параметров postgresql.conf. Иначе неспортивно.

Итак, что же он сделал?
🔵Ужал кэш. Прочитав блок данных, Postgres записывает его в кэш, и это позволяет обрабатывать следующие запросы быстрее, чем если бы СУБД каждый раз обращалась к диску. Ряд экспериментов показал, что 2 МБ — это минимальное возможное значение, при котором Postgres может работать, просто очень медленно, обрабатывая 500 меньше транзакций в секунду. На старте, с кэшем в 10 ГБ у него было 7082 TPS.
🔵Завалил СУБД фоновыми задачами. В частности — заставил ежесекундно запускать autovacuum, процесс, с помощью которого Postgres находит и заполняет пустое место на диске новыми. Из-за ужатого кэша СУБД была вынуждена часто обращаться к диску, и скорость упала до 293 TPS.
🔵Заставил записывать все изменения в WAL перед внесением в базу. TPS упал ниже 100.
🔵Фактически отключил возможность пользоваться индексами, увеличив параметры random_page_cost и cpu_index_tuple_cost и заставив сканировать все страницы последовательно. Кэш пришлось увеличить до 8МБ, но TPS все равно стал ниже единицы.
🔵И наконец-то перевел Postgres в однопоточный режим, выставив параметры io_method = worker и затем io_workers = 1. Это уронило TPS ниже 0,1.

Дело сделано, база еле ползает. В конце статьи перечислены все параметры, в которые вносились изменения, если вдруг кто-то захочет повторить.

А что вы изменили бы, если бы хотели замедлить СУБД?

Устойчивое основание для ваших управленческих решений
Команда Стратоплана запускает бесплатный курс Management Foundation, где поделится фундаментальными знаниями о том, как принимать грамотные управленческие решения.

Что будет на проекте:
🔵ассессмент, чтобы участники смогли оценить свои сильные и слабые зоны как руководителей,
🔵разборы кейсов и сложных тем с практиками, которые уже добились успехов в управлении,
🔵полезные материалы про менеджмент.

Кстати, про практиков. Кроме Стратоплана, опытом поделятся авторы каналов «Тимлид Очевидность», «Кода Кода», «Чужими руками», «System Design & Highload», «LinkedIn & Career» и другие.

Они раскроют три ключевые темы:
🔵«Я менеджер: что это значит на практике» — про ловушки первых шагов в менеджменте,
🔵«Почему с вами никто не договаривается» — какие ошибки чаще всего мешают договариваться,
🔵«Менеджер в системе без самой системы» — как не жить в пожарном режиме и успевать главное.

Курс пройдет онлайн, 1–19 сентября 2025.
Предварительная бесплатная регистрация уже открыта 🔜 Записаться

Чего нас лишает ИИ
В разговоре про генеративный ИИ чаще всего застрагивают темы либо эффективности, либо этичности.

🔜 Кого-то волнует, насколько хорошо искусственный интеллект сегодня справляется с рабочими задачами и что вообще на самом деле можно ему доверить. Эти вопросы особенно актуальны после историй про ИИ-ассистентов, которые сносили базы проектов, потому что перенервничали.

🔜 А кого-то волнует, насколько вообще допустимо использование ИИ, учитывая то, что обычно он обучен на материалах, которые собирали без согласия авторов, рискует усугубить безработицу и при этом еще наносит вред экологии.

Но интересно посмотреть на этот вопрос с новой стороны.

Хотя ИИ не со всеми заданиями справляется идеально, время он точно экономит и при правильном использовании увеличивает эффективность сотрудника.

Но не лишает ли это удовольствия от работы? От радости, когда нашлось решение сложной задачи или наконец-то выловился баг, из-за которого не работал код?

Конечно, если вы работу не особо любите, это может быть неважно: главное, что задачи выполнены. Но если вам нравится то, что вы делаете, не возникает ли ощущение, что ИИ лишает самой интересной, творческой части процесса?

На эту мысль навел любопытный пост из блога Terrible Software, автор которого столкнулся именно с этой проблемой. Благодаря Cursor справляться со своими обязаностиями он стал эффективнее, но ощущение «потока», погруженности в работу ушли, и он задается вопросом — неужели это наше будущее? Или надо просто пересмотреть свой подход и найти какой-то новый источник радости и повод для профессиональной гордости?

А вы как думаете? 👀

Семантический слой, и с чем его едят
Одно из главных препятствий на пути к внедрению в компании data-driven подхода — это то, что обычные бизнес-юзеры не понимают, как им работать с аналитикой. Не просить у аналитиков каждый раз сделать отчет или выгрузку, а самостоятельно копаться в данных и находить ответы на свои вопросы.

🔜 Способ сделать данные чуть ближе к людям — это введение сематического слоя, который выступает прослойкой между БД и бизнесом. В нем, как в едином источнике правды, задаются все метрики, уровни доступа, этапы трансформации данных и затем подтягиваются во все BI-тулы, приложения и так далее.

Плюсы в том, что не приходится прописывать всю эту информацию каждый раз в разных системах, а бизнес-пользователи могут работать с данными, оперируя понятными им терминами и названиями. И уже под капотом у семантического слоя их простые запросы трансформируются в оптимизированный SQL-код.

Конечно, нужно это не всем. Введение семантического слоя оправдано, когда:
🔵в компании уже довольно развитая система аналитики — множество дашбордов, разные BI-платформы, пользователи из разных отделов со своими запросами и метриками,
🔵используется сложная бизнес-логика и расчеты, а не только SUM() и AVG(),
🔵хочется дать пользователям возможность самим писать ad hoc-запросы, не заставляя их изучать продвинутый SQL с join’ами и прочими тонкостями.

Если пока нет необходимости объединять системы и стандартизировать расчеты, тратить время на создание семантического слоя может быть нерационально.

🔜 Но если момент настал, и вы не знаете, что теперь делать, то мы нашли для вас гайд. Он объясняет процесс на довольно простом примере, но зато наглядно: с чего начать, как задать определения метрик на YAML и настроить логику работы. В конце еще и короткий FAQ добавили.

Для тех, кому этого мало, даже дали ссылку на еще подробную статью с подборкой полезных материалов и списком тулов для создания семантических слоев.

Как становиться руководителем — гайд 101
На основе личного опыта.

0️⃣ Change your mind
Нулевой пункт — самый важный, потому что требует нескольких вещей:
🔵Разобраться, зачем вам это нужно? Ну реально, станет ли лучше, если вы начнете кем-то руководить? Даже зарплата может стать ниже на какой-то период.
🔵Понять, что жизнь изменится и интересные задачки в духе написать клевый SQL-код, придумать алгоритм, запилить датавиз, сократятся до минимума.
🔵Перестроиться, что дальше вы будете думать о людях, команде, мотивации.

1️⃣ Вооружиться полезным контентом
Мне помогали в свое время книги:
🔵Питер Друкер, «Эффективный руководитель»
🔵Стивен Кови, «7 навыков высокоэффективных людей»
🔵Кеннеди Гэвин, «Договориться можно обо всем»,
🔵Эдвардс Деминг, «Выход из кризиса».

Скорее всего, сейчас инфы больше — найдутся полезные ролики на Youtube, шортсы, рилсы, телеграм-контент и так далее.

Почему важно погрузиться в контент?
Вы начинаете менять парадигму мышления, и появятся темы, о которых вы никогда раньше не думали. Вам предстоит расширить границы осознаваемого, найти для себя новые мысли и идеи, и книги хорошо решают эту задачу. Контент тоже.

2️⃣ Найти пример для подражания
Когда-то давно у меня был в Ленте классный руководитель по маркетингу. Привет тебе, Леша, если вдруг читаешь. Меня поражало с какой точностью он ставит задачи, описывает ожидаемые решения, уточняет дедлайны и спрашивает о результатах. Я хотел быть на старте, как Леша, поэтому я копировал его стиль постановки задач, их описания, структурирования.

Позже я, конечно же, понял, что я никакой не Леша, а Коля, и стиль у меня будет собственный, но с чего-то же надо начинать?

3️⃣ Поискать ментора
Вдруг удастся найти кого-то, кто уже проходил этот путь (ну вот я, например, проходил), и он сможет поделиться советами как наставник? У вас точно будут неожиданные вызовы, и нужно будет думать, как решать задачу. К примеру, руководитель часто решает вопросы, связанные с наймом и увольнением, а это довольно непростые вещи, так как предполагают общение с людьми, причем зачастую — довольно конфликтное.

4️⃣ Начать действовать
У меня было так: я серчил вакансии руководителя и каждый раз обнаруживал, что все ищут руководителя с опытом работы 1-3 года. Я, напомню, был аналитиком данных. Меня всегда это интересовало, откуда может у меня появится опыт руководителя, если все ищут руководителя с опытом? Стало понятно, что опыт нужно создать.

Тогда я пошел к своему боссу в Yota и сказал, что у меня есть силы и ресурс обучить аналитике несколько чуваков из колл-центра, если у них будет норм бэкграунд. В Yota это называлось «ротационные». Собственно, это я и делал, отобрал их по резюме, и начал давать контент + задачи по теме, которые помогали разгрузить меня и создавали пользу для моего подразделения в Yota.

Так у меня появился первый опыт управления персоналом, и мне стали чуть лучше понятны концепции, которые описывали в книгах. Я даже начал экспериментировать и применять их на практике, например, разные способы мотивации.

5️⃣ Осознать изменения
Важно понять, что если вы были суперкрутой аналитик, дата сатанист или даже кэггл-грандмастер, на старте вы нулевой руководитель и вам по новой надо набираться опыта, проходить кривую опыта, быть готовым к тому, что вы теперь не звезда, а учитесь управлять людьми, а это очень сложно.

6️⃣ Становиться лучшим боссом
Обучаться дальше, расти, получать обратную связь от подчиненных, находить новые возможности получения результатов, сплачивать команду и кайфовать.