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☺️

Когда искала работу, казалось, что вот оно время! Учи, читай, смотри курсы, тренируйся, развивайся. Но не первый раз замечаю: реально прокачка начинается уже на работе в режиме дефицита времени, когда график 8–17, дедлайны, задачи, созвоны. Казалось бы, ресурсов меньше, а делаешь больше.

И достаточно понятно почему так. Поиск работы - всегда стресс. На фоне этого даже любимые темы становятся не в радость. А когда базовые вопросы закрываются - тревога уходит, и в голове наконец освобождается место под новое.

Что сейчас:

❕ Онбординг на новой работе очень грамотно организован. Есть чёткая программа, понятно куда идти и что делать. Сейчас активно погружаюсь в продукт и инфраструктуру.

❕ Собеседования дали понять, где у меня тонкие места. И вот ближайший план:

Шторм и BPMN — интенсив от Дениса Котова и его команды. Мест уже нет, сегодня первое занятие.

Проектирование сервисов и API - взяла курс на Stepik. Очень классный, пока ничего сильнее не находила. Как закончу - расскажу.

Проектный менеджмент - наконец дошла до базы. Внезапно это теперь must have. Тут повезло: у работодателя есть своя образовательная платформа, все собрано и структурировано.

Апелляция к статистике считается достаточно сильным аргументом.
Цифры будто бы объективны, а статистика - точная наука. Любопытная тут статья попалась на эту тему.

Распространена точка зрения, основанная на статистических данных, что Сардиния, Окинава, а в России Москва и Дагестан - регионы с высокой продолжительностью жизни. Объяснения: в горах Дагестана чистый воздух и домашняя еда, в Москве доступна качественная медицина и высокий уровень жизни. Звучит логично.

Но исследования показывают иное: высокая продолжительность жизни в этих регионах может объясняться совсем не условиями проживания, а банально ошибками в данных.

Вот что выяснилось:

💡 На Окинаве 230 тысяч долгожителей исчезли после перепроверки: оказалось, многих уже давно нет в живых, просто не учли смерть в документах.
💡 На Сардинии официально много столетних. Но в тех же районах — аномально высокая смертность до 55 лет.
💡В Москве единственный в мире случай пересечения кривых сменности М и Ж (80-летние мужчины живут дольше 80-летних женщин). Причина? Многие умирают в других регионах, но числятся по прописке в Москве.
💡 На Северном Кавказе число избирателей стабильно меньше, чем граждан старше 18 - расхождение до 40%. Это косвенно подтверждает, что коэффициенты смертности и ОПЖ искажены.

Хороший повод держать голову холодной даже когда аргумент выглядит как "официальные статистические данные”.

https://tochno.st/materials/cto-obshhego-u-sardinii-okinavy-dagestana-i-moskvy-eto-golubye-zony-mesta-gde-liudi-anomalno-dolgo-zivut

#мысли_вслух@data_phil

Если выживу, обещаю писать сюда чаще💥