Деление на гуманитариев и технарей искусственно💯

Абсолютно точно понимаю. Пора про это забывать. Ярлык "гуманитарий" - не более чем удобное оправдание, когда не хочется и нет мотивации разбираться. Тоже так про себя думала долго, но ничего, питон идёт бодро)))

При этом:

🦴Исследования нейропсихологов (Nielsen et al., 2013) - деление на «левополушарных» логиков и «правополушарных» креативщиков – миф. Оба полушария мозга работают вместе, независимо от типа деятельности.

😰 Ученые и философы эпохи Возрождения не видели противоречий между искусством и наукой. Леонардо да Винчи был и художником, и анатомом, и инженером. Разделение возникло лишь в индустриальную эпоху из-за специализации.

🍼Современные исследования когнитивных способностей (Р. Стернберг, Diamond, 2013) доказывают: ключ к успеху – когнитивная гибкость, способность переключаться между разными стилями мышления.

Ну и есть у меня ещё одно доказательство. Те, кто считают себя гуманитариями, наверняка помнят, как возводить число в степень. Но вот слова типа "логарифм" - уже набор звуков. По картинке буквально за 3 минуты можно понять суть логарифмов даже самому гуманитарному гуманитарию. Я поняла, значит сможете и вы🐱

Когда-то я видела в этом заботу.

Что здесь на самом деле?

📌 Увеличение среднего чека. Купон действует только при покупке от 2200₽. Цель - подтолкнуть к увеличению суммы заказа.

📌Формирование привычки. Если воспользуюсь этим купоном, дадут еще один. Так создается эффект вовлечения: раз использовал один бонус, почему бы не использовать второй?

📌Тестирование гипотез. Возможно, мне показывают одно предложение, а другим пользователям – с другой суммой, скидкой или сроками. Это помогает понять, какой оффер работает лучше и какой порог скидки действительно мотивирует людей покупать.

#такой_себе_маркетинг

В комментариях к предыдущему посту прочитала следующее

ЗП - это хорошо.. Это то, ради чего всё и крутится.. Но опыт (пусть и столь недолгий), это гораздо важнее.

Такая фраза режет слух. Почему?

📌 Мы работаем не ради галочки в резюме.
Работа—-это ресурс, который помогает содержать себя, семьи, учиться, лечиться, платить за кровлю над головой и иногда даже позволять себе маленькие радости. Без честной оплаты «опыт» превращается в дорогое хобби, а жизнь—-в борьбу за выживание.

📌 Культ «бесценного опыта» стирает границы нормального.
Когда опыт объявляют главным, просить заработанное начинает казаться чем-то постыдным: мол, тебе же дали «шанс», будь благодарна и не возмущайся. Так зарождается чувство вины: я ушла — значит, «недооценила подарок». На самом деле подарок ли это, если он стоил мне нервов, неоплаченных счетов и подорванного доверия?

📌 Опыт без справедливости воспитывает терпеть несправедливость.
Мы закрепляем опасную норму: «поработай бесплатно, потом будет лучше». Но если сегодня соглашаемся на «опыт вместо денег», завтра могут предложить «опыт вместо отпуска», «опыт вместо страховки» — и так бесконечно.

📌 Справедливый обмен — основа здоровой индустрии.
Деньги — это признание ценности труда. Когда работодатели платят вовремя и по договорённости, они показывают: «Твой вклад важен». Тогда и опыт действительно становится полезным — он подкреплён уважением, а не долгами.

Да, опыт нужен. Но он не может служить валютой вместо зарплаты. Мы имеем право требовать и справедливую оплату, и профессиональный рост. Одно не должно отменять другое. Если кто-то говорит, что деньги «не главное» — спросите, платит ли он за квартиру «опытом».

Давайте ценить себя

На собесах проверяются хард-скиллы: умение в SQL, графики, умение формализовать требования, формировать отчёты. Это необходимо.

Но аналитика не сводится к набору технических навыков.
Аналитические решения принимаются на уровне мышления. И именно там происходит большинство когнитивных искажений.

Вот некоторые из них :

‼️Подтверждающее искажение (confirmation bias)
При формулировании требований или построении гипотез часто идёт бессознательный поиск информации, подтверждающей ожидания. Всё, что не вписывается в картину, игнорируется как «исключение».

‼️Ошибка выжившего (survivorship bias)
В анализ попадают только успешно реализованные сценарии: процессы, которые завершились корректно, пользователи, прошедшие путь до конца, кейсы, где всё "сработало". Всё, что не дошло до результата остаётся вне поля зрения, хотя именно в этих точках кроются системные сбои.

‼️Ошибка ложной причинности (illusory causation)
Изменение в метрике или поведении пользователя часто сопровождается немедленным поиском «причины». Связь по времени воспринимается как причинно-следственная. Это упрощает интерпретацию, но искажает выводы. В бизнес-анализе это приводит к неверной приоритизации доработок.

‼️Слепое пятно (bias blind spot)
Склонность считать себя рациональным и объективным, в то время как искажения легко замечаются у других участников процесса: заказчиков, пользователей, разработчиков. Уверенность в собственной «нейтральности» мешает перепроверке и открытой коммуникации.

‼️Ошибка доступности (availability bias)
Наиболее яркий или свежий кейс становится основой для решения. Это часто проявляется как реакция на последний инцидент или громкий фидбек, вне зависимости от его репрезентативности. При этом устойчивые, но менее заметные проблемы могут оставаться вне фокуса.

Искажения базовые, конечно их больше. Обойти их полностью нельзя, но зная о них, можно снизить их влияние на принятие решений.

#навыки_мышления

Яндекс Практикум решил меня (и всех юристов) потроллить и выкатил вот такую историю перед началом нового модуля😄

5 баллов, Яндекс. От души🤦‍♂️

Несмотря на то, что на ЯП я взяла курс по дата анализу, точно понимаю, что для людей без технического бэкграунда вкатываться проще через бизнес/системный анализ.

Так уж вышло, что философская диссертация у меня по Канту. Тема мне досталась с научным руководителем вместе, не то чтоб выбирала, но вызов приняла. Ничего на тот момент не знала про философию Канта. Когда начала читать, мне она показалась зубодробильной. В какой-то момент даже была готова менять тему. Научник мне тогда хорошо объяснил, что есть в этом мире вещи, которые не даются наскоком, как я (и многие, уверена) привыкла. Что просто нужно время. По прошествии уже лет трёх я конечно же понимаю, как он прав.

Так вот с питоном сейчас происходит то же самое. Нужно время. Но работать надо уже, поэтому системный анализ - отличный вариант.

Что делает плюс минус любой системный/бизнес аналитик:

1️⃣ Собирает требования с заказчика, формализует и документирует их.

Что тут надо знать: нотации (UML, BPMN, C4), осваиваются достаточно быстро. Требования к документации (ГОСТ, ISO, Agile) на прошлый бэкграунд легли легко, формализованные тексты - мое всё💗.
Ну и коммуникация.

2️⃣ Проектирует системы и процессы.

Что тут надо знать: диаграммы для визуализации, понимать микросервисный подход, процессный анализ (это все тоже несложно)

3️⃣ Интеграция и API.

Тут у меня самая сложность. В теории на логическом уровне все понятно, но надо пару раз спроектировать своими руками.

SQL, Python - супер скилл для системного, но и без этого тоже можно.

Разрезая этого слона на части, достаточно немного времени надо чтоб погрузиться на хороший для поиска работы уровень. Нюансы уже докручивать на практике

#карьера_в_ИТ #системный_анализ #поиск_работы

А для тех, кто как и я пока ещё не ушел на вебкам, начну делиться полезностями и находками для поднятия скиллов в СА.
🐈🐈🐈

Нотации и диаграммы.

Сегодня про BPMN.

Нотация позволяет описать процесс делания чего-то человеком или системой. Встал, умылся, почистил зубы, налил кофе или чай, надел джинсы или пиджак... - все варианты
действий достаточно понятно и наглядно в одной схеме. Полезна как для презентации заказчику, так и для документации разработчику.
Must have для БА/СА.

Мне показалась самой сложной из всех несложных нотаций и диаграмм, требует чуть больше времени, чем остальные.

🐈🐈🐈
Как осваивать:

❕Смотреть видео Котова на Ютубе. Можно начинать с этого цикла вебинаров.
❕ Читать книги Репина В.В про процессный подход (в свободном доступе, легко гуглятся, скачиваются, читаются)
❕ Пытаться рисовать, набивать руку. Буквально все подряд процессы, которые происходят в окружении. Я рисую в шторме, там есть возможность рисовать бесплатно в персональном аккаунте почти без ограничений (нет только оверлеев). Но можно выбрать и другой инструмент моделирования.

#нотации #bpmn #системный_анализ

Вообще-то 💯.

Надо понимать, что границы поколений не проходят точно по возрастам. Среди зумеров вполне есть люди 50+. Поколенческий водораздел проходит по людям одних ценностей и культуры. Да, мода в границе людей одной возрастной категории, но вся выборка совсем не обязательно.

Кроме того зумерский вайб все больше начинает казаться привлекательным и поколению миллениалов. Выгорание, усталость, снижение ценности материальной составляющей жизни - и вот ты уже заказываешь лавандовый раф и не возвращаешься после обеда на рабочее место (реально читала про такие истории)🤗

https://news.1rj.ru/str/marketinghuyarketing/3516

Наконец-то этот день наступил и пост про UML врывается на канал.

🐙🐙🐙🐙🐙

Признаюсь честно, очень долго не понимала, с какой стороны подойти к нотации. Методами UML можно нарисовать достаточно много диаграмм разного вида под разные цели. Это несколько путает на старте.

С BPMN проще тем, что есть Денис Котов, который создал Шторм и записал кучу разных гайдов, обучалок на Ютуб. Материала много, садись и рисуй. Денисом не перестаю восхищаться. Видно, что душу в дело вкладывает.

UML сирота, такого Котова у него нет (хотя Денис по секрету признался, что обязательно реализует). Но пока все знания приходится выбирать из статей на Хабре, роликов разных авторов на Ютуб. Это усложняет и растягивает освоение достаточно вроде простого инструмента.

Что тут надо знать:

1️⃣Не все возможные в UML диаграммы нужны на старте. Есть смысл начать с
🔴диаграммы последовательностей (sequence diagram),
🔴диаграммы классов (class diagram),
🔴диаграммы вариантов использования (use case diagram),
🔴диаграммы состояний (state diagram),
🔴диаграммы компонентов (component diagram).

Эти пять дадут 80% результата при 20% усилий.

2️⃣UML — это язык. Это как грамматика: она не даёт содержания, но даёт форму, в которую можно его облечь. Ошибка — пытаться понять нотацию без контекста. Лучше сразу применять на реальных кейсах: что-то из жизни проекта, рабочего процесса, привычной системы.

3️⃣Не бойтесь «криво». Идея диаграммы — не в том, чтобы она была красивой, а в том, чтобы она помогала понять. Даже если на старте получится что-то между паутиной и кроссвордом — нормально.

Как осваивать:

1️⃣На первом месте этого хитпарада - PlantUML. Мэджик. Пишешь код - он рисует диаграмму. На Степике есть прекрасный вводный курс. Вот ещё отличное выступление, тоже очень понятно и база.

2️⃣Пробовать разное. Есть Draw.io (удобно для быстрых схем), StarUML (подойдёт для более системной работы), Lucidchart (если душа просит онлайна и шаринга). Но если хочется прокачать сразу и мышление, и формализацию — PlantUML вне конкуренции.

3️⃣Самое практичное, что реально помогло — делать UML к уже известным сервисам. Не «воображаемый интернет-магазин», а то, чем сам пользуешься каждый день. Например:
🔴как работает оформление заказа в Яндекс.Еде — sequence diagram,
🔴какие роли есть у пользователей Telegram — use case diagram.

Знакомый сервис — это контекст, который уже есть в голове. Не нужно выдумывать сущности и логику — можно сосредоточиться на нотации, а не на фантазии.
Один вечер - одна диаграмма - один знакомый сервис.

#нотации #uml #системный_анализ

Относительно недавно дочитала "Гроздья гнева" Стейнбека.

В романе семьи фермеров массово бегут от пыльных бурь, низких зарплат, нестабильности, кризисов в Калифорнию - "землю возможностей" в поиске работы и нормальной жизни, но сталкиваются с эксплуатацией и несправедливостью.

Ничего не напоминает?🍿

Рандомные параллели:

➖ 2020-2024 -массовый переход в IT как в новую "Калифорнию",

➖"золотая лихорадка" на курсы (бизнес быстро смекнул, что можно зарабатывать на надеждах),

➖перегретый рынок джунов, работа за еду, демпинг "лишь бы взяли",

➖ алгоритмы HR-фильтрации

...банки знали только цифры - не людей

➖ солидарность vs конкуренция (не могу не написать о прекрасных проф чатиках, где реально помогают такие же и те, кто уже чуть лучше закрепился на рынке❤️).

IT рынок конечно не Калифорния 30х, но правила выживания те же😎

#книжная_полка

Наблюдаю за рынком рекрутинга в аналитике. Уже писала про ложность деления мышления на гуманитарное и техническое, но перекос в ожиданиях работодателей настолько бросается в глаза, что не могу не продолжить на эту тему.🦯

Двоичное деление на «гуманитариев» и «технарей» — не отражение природы мышления, а управленческое изобретение. Так проще разносить роли, планировать образование, собирать отделы: одни — про цифры, другие — про смыслы. Один мыслит логически, другой ассоциативно. Один «в ИТ», другой «в культуре».

Но мышление в реальности не делится. Оно не бинарно.

Разделение на типы мышления началось не с научной революции, а с индустриализации. Когда потребовалась массовая подготовка кадров «под функцию», понадобились ярлыки. Те, кто задаёт вопросы, стали гуманитариями. Те, кто даёт измеримые ответы — технарями. Выбирай стул – на двух одной Ж нельзя.

Хотя исторически всё наоборот: исходной является энциклопедическая модель мышления:
💡Да Винчи не делил архитектуру, медицину и живопись.
💡Лейбниц одновременно создавал дифференциальное исчисление, философию и теорию языка.
💡Паскаль писал трактаты о пустоте и о Боге.
💡Даже Дидро, чью мысль принято считать «гуманитарной», указывал: «истинное мышление — это соединение наблюдения, расчёта и суждения».

И причем тут, казалось бы, аналитика? Аналитик формирует гипотезу, структурирует наблюдение, находит противоречия, конструирует модель. Где здесь проходит линия между гуманитарным и техническим? Её нет. И никогда не было.

Минутка рефлексии.

Думаю, в этом тексте себя многие хорошо узнают.

Существует прокрастинация, которую не видно снаружи. Человек работает, читает, составляет черновики - внешне дофига занят одни словом. У него есть идеи, даже крутые. Но нет действия. Он не ленится — он же думает. И этим оправдывает бездействие.

Это можно назвать прокрастинацией системного типа. Она возникает тогда, когда уровень рефлексии и планирования становится препятствием для самого действия. Чем больше ты понимаешь, чем выше требования к качеству, тем труднее начать.

⚡️Знание становится сдерживающим фактором

Человек, привыкший мыслить глубоко, видит не только цель, но и все возможные ошибки. Он просчитывает последствия, формулирует допущения, выстраивает контекст.
В результате простое действие перестает быть простым, теряется спонтанность.

⚡️Требовательность как форма страха.

Снаружи это выглядит как «перфекционизм» или «высокие стандарты».
Фактически — это страх. Страх сделать плохо, сделать хорошо и не получить отклика.

⚡️Ошибка в определении зрелости.

Мы ждем, когда идея "дозреет", когда наступит момент, в который все сойдется.
Этот момент не наступает.
Он существует только как проекция.
На деле — зрелость идеи наступает только после первой реализации.

⚡️Интеллектуальная активность ≠ продуктивность.

Размышления без результата создают иллюзию работы.
Но без внешней формы они не проверяемы и не воспроизводимы.
Мышление без действия — это не мысль в развитии. Это накопление.
А накопление, не обращенное в форму, начинает работать против.

Что с этим делать? Попробую сформулировать и для себя в том числе:

💛Разделять планирование и исполнение. Не выстраивать идеальную структуру перед первым шагом, а запускать MVP.
💛Уменьшать единицу действия. Не писать курс — писать один абзац.
💛Ограничивать время на «обдумывание» и устанавливать дедлайны на первую итерацию.

Хайповая тема, почему бы и мне не написать немного, что думаю про ИИ.

В мире постоянной спешки и перегрузки мышление все чаще превращается в набор шаблонов: думаем штампами, действуем по инерции, реагируем автоматически. Рутинная жизнь современного человека крайне мало отличается от принципов работы алгоритмов. При этом алгоритмы уже берут на себя все, что можно описать и измерить: побеждают в играх, управляют машинами, анализируют данные. И соревноваться в этой плоскости с ними бесполезно. И код напишет быстрее и лучше, спроектирует, задизайнит быстро и бюджетно, на достаточном для использования уровне.

Выглядит неприятно, переживаний по этому поводу много и они обоснованны. Остается только искать недоступные алгоритмам плоскости. Так вот:

Формализуемое - зона ИИ. Все остальное - пространство мышления: системного, критического, эмпатичного. Там, где важен контекст, цель и ценности, по-прежнему работает человек.

Чтобы сохранять преимущество, стоит развивать то, что невозможно автоматизировать.

✅Практики глубокого мышления: анализировать кейсы как системы: элементы, связи, обратные петли, развитие во времени.

✅Тренировать умение видеть альтернативные позиции - даже если они кажутся неверными.

✅Объяснять сложное понятным языком: это развивает структуру мысли.

✅Развивать эмпатию: замечать, как формулируются потребности, какой язык используется.

✅Читать вне профессии: философия, история науки, поведенческая экономика. Это даёт объем.

✅Сравнивать собственные выводы с решениями ИИ - не ради соперничества, а ради ясности.

ИИ берет на себя рутину. Мышление - зона ответственности человека. Настоящее отличие в глубине, а не в скорости.

Вот такой вот ответ тем, кто спрашивает, зачем мне философия☺️