Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Платформа для организации производства Информационных систем. Часть 1
I Вступление Современный рынок требует быстрых изменений в организации процесса производства товаров и услуг, но при этом сохраняя стабильность и качество сформировавшегося ранее уровня ведения...
Forwarded from Business | System analyst
Алоха! Сегодня продолжаем разбирать вопросы, которые любят задавать на собеседовании на роль BA/SA и затронем тему жизненного цикла разработки ПО:
#вопросыссобеседования
Часть 9:
📍Вопрос 1: Что такое жизненный цикл разработки ПО?
✅Краткий ответ:
Жизненный цикл программного обеспечения (ЖЦ ПО) описывает процесс разработки программного обемпечеия, включая все этапы от начала до конца.
Этапы разработки:
1. Определние потребностей заказчика (идея)
2. Сбор и анализ требований
3. Проектирование (документирование требований и дизайн)
4. Разработка ПО
5. Тестирование
6. Внедрение и поддержка продукта
Бизнес-аналитик участвует на каждом этапе ЖЦ ПО
📎Материалы по теме:
- Жизненный цикл программного обеспечения и какое место занимает Бизнес-аналитик в нем
- Что такое ЖЦ Разработки ПО и какие проблемы возникают на каждом этапе SDLC?
- Жизненный цикл проекта и его фазы от инициации до завершения
📍Вопрос 2: Какие бывают модели/методологии жизненного цикла разработки ПО?
✅ Краткий ответ:
1️⃣ Водопадная/Каскадная модель - модель, в которой процесс разработки выглядит как поток, переходящий от одной стадии к другой в строгом порядке, без возможности пропуска стадии или возврата назад.
➕ Преимущесвта:
- Хорошо подходит проектам, где требования жестко фиксированы и не меняются
- стабильность требований в течение всего жизненного цикла ПО
- прозрачные и прогнозируемые сроки прохождения каждой фазы
- простой алгоритм реализации модели
➖ Недостатки:
- невозможность изменять и дополнять список требований на последующих этапах жизненного цикла
- дополнительные затраты на корректировку уже завершенных этапов
- отсутствие промежуточных результатов – продукт можно объективно оценить лишь после официального запуска
2️⃣ Итеративная модель - осуществление разработки с использованием одного цикла разработки, который последовательно повторяется до полного завершения проекта.
➕ Преимущесвта:
- организация эффективной обратной связи проектной команды с заказчиком
- более быстрое решение возникших проблем и ошибок, что ведет к минимизации затрат на устранение рисков
- быстрый выпуск MVP
➖ Недостатки:
- нет фиксированного бюджета и сроков, а также нужна сильная вовлеченность Заказчика в процесс
- при итерациях приходится отбрасывать часть сделанной ранее работы
3️⃣ Спиральная модель - повторяющаяся последовательность циклов разработки с непрерывным контролем рисков
➕ Преимущесвта:
- реализация связи с пользователем с высокой частотой и на ранних этапах модели, что обеспечивает создание нужного продукта высокого качества
- хорошо подходит для проектов с высокой степенью риска
- минимизация рисков через многократные итерации
➖ Недостатки:
- высокая стоимость проектирования
- необходимость в высокопрофессиональных знаниях для оценки рисков
- необходимость в четком распределении работ между разработчиками
4️⃣ Гибкая модель
В данном подходе работа над проектом осуществляется через короткие итерации, называемые спринтами, в течение которых разработчики фокусируются на реализации наиболее значимых в данное время элементов проекта. На каждом этапе работы заказчик оценивает текущие результаты и может внести изменения в требования к продукту
➕ Преимущесвта:
- высокая скорость разработки продукта, что позволяет быстро адаптироваться к меняющимся условиям рынка;
- привлечение заказчика к разработке, что повышает прозрачность и контролируемость проекта;
- улучшение коммуникации в команде, что ускоряет процесс разработки и повышает качество продукта.
➖ Недостатки:
- не дает гарантий на долгосрочные планы
- нет жесткой структуры и даже методов для всех проектов
- отсутствие четкого плана, очень “поверхностное” описание требований к системе
- необходимо иметь большой уровень знаний и опыта команды
Есть и другие модели ЖЦ ПО
📎Материалы по теме:
- Модели жизненного цикла проекта
- Agile, Waterfall. Модели и методологии разработки ПО
- Самые распрастранненые модели разработки ПО
Источник: @ba_and_sa
‼️Предыдущие части смотрите по #собеседование #вопросыссобеседования
#вопросыссобеседования
Часть 9:
📍Вопрос 1: Что такое жизненный цикл разработки ПО?
✅Краткий ответ:
Жизненный цикл программного обеспечения (ЖЦ ПО) описывает процесс разработки программного обемпечеия, включая все этапы от начала до конца.
Этапы разработки:
1. Определние потребностей заказчика (идея)
2. Сбор и анализ требований
3. Проектирование (документирование требований и дизайн)
4. Разработка ПО
5. Тестирование
6. Внедрение и поддержка продукта
Бизнес-аналитик участвует на каждом этапе ЖЦ ПО
📎Материалы по теме:
- Жизненный цикл программного обеспечения и какое место занимает Бизнес-аналитик в нем
- Что такое ЖЦ Разработки ПО и какие проблемы возникают на каждом этапе SDLC?
- Жизненный цикл проекта и его фазы от инициации до завершения
📍Вопрос 2: Какие бывают модели/методологии жизненного цикла разработки ПО?
✅ Краткий ответ:
- Хорошо подходит проектам, где требования жестко фиксированы и не меняются
- стабильность требований в течение всего жизненного цикла ПО
- прозрачные и прогнозируемые сроки прохождения каждой фазы
- простой алгоритм реализации модели
- невозможность изменять и дополнять список требований на последующих этапах жизненного цикла
- дополнительные затраты на корректировку уже завершенных этапов
- отсутствие промежуточных результатов – продукт можно объективно оценить лишь после официального запуска
- организация эффективной обратной связи проектной команды с заказчиком
- более быстрое решение возникших проблем и ошибок, что ведет к минимизации затрат на устранение рисков
- быстрый выпуск MVP
- нет фиксированного бюджета и сроков, а также нужна сильная вовлеченность Заказчика в процесс
- при итерациях приходится отбрасывать часть сделанной ранее работы
- реализация связи с пользователем с высокой частотой и на ранних этапах модели, что обеспечивает создание нужного продукта высокого качества
- хорошо подходит для проектов с высокой степенью риска
- минимизация рисков через многократные итерации
- высокая стоимость проектирования
- необходимость в высокопрофессиональных знаниях для оценки рисков
- необходимость в четком распределении работ между разработчиками
В данном подходе работа над проектом осуществляется через короткие итерации, называемые спринтами, в течение которых разработчики фокусируются на реализации наиболее значимых в данное время элементов проекта. На каждом этапе работы заказчик оценивает текущие результаты и может внести изменения в требования к продукту
- высокая скорость разработки продукта, что позволяет быстро адаптироваться к меняющимся условиям рынка;
- привлечение заказчика к разработке, что повышает прозрачность и контролируемость проекта;
- улучшение коммуникации в команде, что ускоряет процесс разработки и повышает качество продукта.
- не дает гарантий на долгосрочные планы
- нет жесткой структуры и даже методов для всех проектов
- отсутствие четкого плана, очень “поверхностное” описание требований к системе
- необходимо иметь большой уровень знаний и опыта команды
Есть и другие модели ЖЦ ПО
📎Материалы по теме:
- Модели жизненного цикла проекта
- Agile, Waterfall. Модели и методологии разработки ПО
- Самые распрастранненые модели разработки ПО
Источник: @ba_and_sa
‼️Предыдущие части смотрите по #собеседование #вопросыссобеседования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥4❤2
PostgreSQL под капотом. Часть 5. Простой SELECT запрос
Читать статью
Предыдущие части:
- Часть 4. Цикл бэкэнда
- Часть 3. Инициализация бэкэнда
- Часть 2. Подготовка бэкэнда
- Часть 1. Цикл сервера
Читать статью
Предыдущие части:
- Часть 4. Цикл бэкэнда
- Часть 3. Инициализация бэкэнда
- Часть 2. Подготовка бэкэнда
- Часть 1. Цикл сервера
Хабр
PostgreSQL под капотом. Часть 5. Простой SELECT запрос
Приветствую! На прошлом шаге мы изучили цикл бэкэнда в общих черта. В этой части рассмотрим простой SELECT запрос. Представим у нас есть таблица users create table users( id integer generated always...
👍3🔥3
Forwarded from BApedia | Бизнес-анализ
Аналитик и архитектура: UML-диаграммы для модели C4
Хотя профессиональные задачи системного и бизнес-аналитика отличаются от тех, которые решает ИТ-архитектор, знакомство с основными принципами описания архитектуры программной системы будет полезно всем этим специалистам.
Источник
Хотя профессиональные задачи системного и бизнес-аналитика отличаются от тех, которые решает ИТ-архитектор, знакомство с основными принципами описания архитектуры программной системы будет полезно всем этим специалистам.
Источник
Практические курсы по бизнес-анализу и проектированию информационных систем – обучение аналитиков и проектировщиков ИС
Аналитик и архитектура: UML-диаграммы для модели C4
Что такое архитектурная модель C4, чем она отличается от модели 4+1 и можно ли аналитику все это описать в UML-диаграммах
❤5👍5🔥3🥰2
Forwarded from Project management | IT
Telegraph
Анкета менеджера it-проектов
Лет 5 назад, когда я искал свою первую работу в роли менеджера проектов, появилась идея составить некую анкету, которая бы помогла быстро погрузиться в проект. Анкета должна была состоять из вопросов к ключевым членам команды. Вопросы должны были познакомить…
👍8🔥5❤1
Всем привет! Продолжаем рубрику про проф.литературу для аналитиков
#обзорнакниги | @analysis_it
Часть 2
Книга: Уэс Маккини "Python и анализ данных"
Книга "Python и анализ данных" написана Уэсом Маккинни - специалистом с большим опытом в области анализа данных, который создал на Python библиотеку Pandas. Данную книгу он представляет, как руководство по программированию на Python с использованием больших наборов данных.
В книге идет разбор вопросов преобразования, обработки, очистки данных и вычисления на языке Python. Поэтому, если вы спросите, чем она полезна для вас, то я отвечу, что в данной книге вы изучаете исходный код, создаете свои собственные проекты, используя разные методы и технологии анализа данных. В книге рассматриваются важнейшие методы обработки данных, в том числе основы статистики, машинного обучения и работа с базами данных. Авторы объединили теорию и практику, чтобы читатель легко мог применять новые концепции на практике.
Книга написана ясно и доступно для широкого круга читателей, не только для программистов и аналитиков данных, но и для системных/бизнес - аналитиков и студентов, которые заинтересованы в этой области.
Основные преимущества книги заключаются в том, что она позволяет:
- понимать процессы обработки данных;
- узнать, как визуализировать данные и взаимодействовать с библиотеками Python;
- проводить анализ данных с помощью языка Python и его библиотек.
- создавать продуктивные и удобные инструменты анализа данных, которые помогут бизнесу в принятии решений.
В 2020 году вышло второе издание, где примеры кода переписаны под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек Pandas, NumPy, IPython и Jupyter.
Подводя итог, я могу сказать, что книга достойна внимания каждого аналитика. Она позволяет новичкам в мире анализа данных, а также профессионалам расширить свои знания и навыки, используя Python как универсальный инструмент. Книга чрезвычайно полезна для тех, кто хочет оставаться в тренде области анализа данных.
Источник: @analysis_it
#обзорнакниги | @analysis_it
Часть 2
Книга: Уэс Маккини "Python и анализ данных"
Книга "Python и анализ данных" написана Уэсом Маккинни - специалистом с большим опытом в области анализа данных, который создал на Python библиотеку Pandas. Данную книгу он представляет, как руководство по программированию на Python с использованием больших наборов данных.
В книге идет разбор вопросов преобразования, обработки, очистки данных и вычисления на языке Python. Поэтому, если вы спросите, чем она полезна для вас, то я отвечу, что в данной книге вы изучаете исходный код, создаете свои собственные проекты, используя разные методы и технологии анализа данных. В книге рассматриваются важнейшие методы обработки данных, в том числе основы статистики, машинного обучения и работа с базами данных. Авторы объединили теорию и практику, чтобы читатель легко мог применять новые концепции на практике.
Книга написана ясно и доступно для широкого круга читателей, не только для программистов и аналитиков данных, но и для системных/бизнес - аналитиков и студентов, которые заинтересованы в этой области.
Основные преимущества книги заключаются в том, что она позволяет:
- понимать процессы обработки данных;
- узнать, как визуализировать данные и взаимодействовать с библиотеками Python;
- проводить анализ данных с помощью языка Python и его библиотек.
- создавать продуктивные и удобные инструменты анализа данных, которые помогут бизнесу в принятии решений.
В 2020 году вышло второе издание, где примеры кода переписаны под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек Pandas, NumPy, IPython и Jupyter.
Подводя итог, я могу сказать, что книга достойна внимания каждого аналитика. Она позволяет новичкам в мире анализа данных, а также профессионалам расширить свои знания и навыки, используя Python как универсальный инструмент. Книга чрезвычайно полезна для тех, кто хочет оставаться в тренде области анализа данных.
Источник: @analysis_it
👍8🔥3👏3❤1
Forwarded from Business | System analyst
Как моделировать процессы — методика для начинающих
«Как моделировать процессы?» — вопрос кажется простым и банальным, но ответить на него сложно. В этой статье предлагают методику создания первой рабочей модели процесса в BPMN, которая помогает моделировать процессы в BPMN обычным людям»
Перейти к статье | BA|SA
«Как моделировать процессы?» — вопрос кажется простым и банальным, но ответить на него сложно. В этой статье предлагают методику создания первой рабочей модели процесса в BPMN, которая помогает моделировать процессы в BPMN обычным людям»
Перейти к статье | BA|SA
bpmn2.ru
Как моделировать процессы - методика для начинающих - bpmn2.ru
"Как моделировать процессы?" - вопрос кажется банальным, но ответить на него сложно. Методику создания первой модели процесса в BPMN в статье.
🔥9👍4🥰4❤1🤩1💯1
Как мы делали скоринг на микросервисной архитектуре руками не-программистов
Читать статью | Analyst IT
Читать статью | Analyst IT
👍6❤3
Средняя зарплата специалистов работающих в области Data Science составляет 3000$-4000$. Тем не менее на рынке сейчас большая нехватка крутых специалистов! Присоединяйся к нам чтобы узнать все про Data Science!
Здесь вы найдете:
— Переведенные статьи;
— Полезные видео;
— Интересные опросы;
— Профессиональный юмор;
Полезности канала:
- Что такое data science? Руководство для начинающих
- Как начать карьеру в data science без профильного образования
- Кто есть кто в команде data science: путеводитель по профессии
- 6 правил по обеспечению качества данных машинного обучения
Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе 😉
Подписаться 👉👉👉 @ds_wiki
Здесь вы найдете:
— Переведенные статьи;
— Полезные видео;
— Интересные опросы;
— Профессиональный юмор;
Полезности канала:
- Что такое data science? Руководство для начинающих
- Как начать карьеру в data science без профильного образования
- Кто есть кто в команде data science: путеводитель по профессии
- 6 правил по обеспечению качества данных машинного обучения
Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе 😉
Подписаться 👉👉👉 @ds_wiki
👍5❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Документация к фреймворку?
Не, не слышали
Не, не слышали
😁22👍6❤3
Forwarded from Testing | QA
Привет, друзья! Сегодня я хочу рассказать об интересной теме, а именно о взаимоотношениях бизнес-аналитика и тестировщика на проекте.
Конечно же, на протяжении всего жизненного цикла ПО эти специалисты взаимодействуют друг с другом. Но почему так важно, чтобы коммуникация между ними была на высоком уровне?
❗️Во-первых, плюсов здесь немало. Микс знаний и компетенций бизнес-аналитика и тестировщика позволяет получать более точные результаты и выявлять более точные недочеты в работе.
К тому же, если бизнес-аналитик и тестировщик работают в одной команде, это значительно экономит время и снижает риски получения неверных результатов.
❗️Тем не менее, есть и некоторые минусы. Как известно, каждый из этих специалистов имеет свой набор задач и целей на проекте. Это может привести к тому, что у них будут разные представления о том, какие процессы или продукты важны, и потенциально даже к конфликтам.
В таком случае рекомендуется использовать идеи, приверженности и обязанности, чтобы достичь общей цели, и коммуникация с прием, уважительностью и пониманием друг друга может помочь решить любые конфликты.
Короче говоря, взаимоотношения бизнес-аналитика и тестировщика на проекте могут быть как плюсом, так и минусом, но грамотное взаимодействие на протяжении всего процесса разработки продукта проявляет весь потенциал команды и делает работу более эффективной и результативной.
Конечно, я с удовольствием дополню свой пост ключевыми задачами бизнес-аналитика и тестировщика на проекте, чтобы еще больше прояснить, как они могут сотрудничать между собой.
✅Задача бизнес-аналитика заключается в том, чтобы анализировать и понимать потребности пользователя и заказчика, и превращать эти знания в понятную и простую для понимания документацию - требования к проекту. Он также может заниматься сбором, анализом и уточнением требований, оценкой рисков, созданием пользовательских сценариев и функциональных спецификаций.
✅Задача тестировщика заключается в том, чтобы проверять работоспособность продукта и выявлять ошибки и недостатки функционала, а также убеждаться в том, что продукт соответствует требованиям и ожиданиям заказчика. Он может заниматься ручным тестированием или использовать автоматизированные инструменты для проверки функционала.
Кроме того, тестировщик может помочь аналитику выявить недостатки в требованиях и предложить корректировки требований, следить за качеством тест-кейсов и своевременной фиксацией багов в системе баг-трекинга.
Таким образом, понимание задач и обязанностей друг друга поможет бизнес-аналитику и тестировщику работать слаженно и совместно достигать общей цели - создание качественного продукта.❗️❗️
Конечно же, на протяжении всего жизненного цикла ПО эти специалисты взаимодействуют друг с другом. Но почему так важно, чтобы коммуникация между ними была на высоком уровне?
❗️Во-первых, плюсов здесь немало. Микс знаний и компетенций бизнес-аналитика и тестировщика позволяет получать более точные результаты и выявлять более точные недочеты в работе.
К тому же, если бизнес-аналитик и тестировщик работают в одной команде, это значительно экономит время и снижает риски получения неверных результатов.
❗️Тем не менее, есть и некоторые минусы. Как известно, каждый из этих специалистов имеет свой набор задач и целей на проекте. Это может привести к тому, что у них будут разные представления о том, какие процессы или продукты важны, и потенциально даже к конфликтам.
В таком случае рекомендуется использовать идеи, приверженности и обязанности, чтобы достичь общей цели, и коммуникация с прием, уважительностью и пониманием друг друга может помочь решить любые конфликты.
Короче говоря, взаимоотношения бизнес-аналитика и тестировщика на проекте могут быть как плюсом, так и минусом, но грамотное взаимодействие на протяжении всего процесса разработки продукта проявляет весь потенциал команды и делает работу более эффективной и результативной.
Конечно, я с удовольствием дополню свой пост ключевыми задачами бизнес-аналитика и тестировщика на проекте, чтобы еще больше прояснить, как они могут сотрудничать между собой.
✅Задача бизнес-аналитика заключается в том, чтобы анализировать и понимать потребности пользователя и заказчика, и превращать эти знания в понятную и простую для понимания документацию - требования к проекту. Он также может заниматься сбором, анализом и уточнением требований, оценкой рисков, созданием пользовательских сценариев и функциональных спецификаций.
✅Задача тестировщика заключается в том, чтобы проверять работоспособность продукта и выявлять ошибки и недостатки функционала, а также убеждаться в том, что продукт соответствует требованиям и ожиданиям заказчика. Он может заниматься ручным тестированием или использовать автоматизированные инструменты для проверки функционала.
Кроме того, тестировщик может помочь аналитику выявить недостатки в требованиях и предложить корректировки требований, следить за качеством тест-кейсов и своевременной фиксацией багов в системе баг-трекинга.
Таким образом, понимание задач и обязанностей друг друга поможет бизнес-аналитику и тестировщику работать слаженно и совместно достигать общей цели - создание качественного продукта.❗️❗️
👍8❤5🔥3