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💥

Как и у всех наверно, большой поток нужной и интересной информации у меня идет через просмотр (YouTube)/прослушивание (аудиокниги). Ускорять запись при просмотре/прослушивании сначала стала из соображений экономии времени, потом это переросло в привычку, в нормальной скорости уже нет терпения и все кажется скучным вне зависимости от темы.
Но всегда задумывалась при этом, насколько теряю в качестве.

Когда человек воспринимает устную информацию, исследователи выделяют три фазы памяти: кодирование, хранение и извлечение. Во время кодирования мозгу требуется время, чтобы обработать и понять поток речи. Нужно вычленить слова и извлечь из памяти их смысл в контексте — и всё это в реальном времени.

Средняя скорость речи — около 150 слов в минуту, но даже 300–450 слов в минуту остаются в пределах понятного. Но вопрос не в понятности, а в качестве и долговечности запоминания.

Оказалось, что и даже на эту тему есть исследования. (Doherty, J. & McBride, C. (2024)). В рамках экспериментов одна группа смотрела лекции на обычной скорости (1×), а другая — на повышенной (1.25×, 1.5×, 2× и 2.5×).

Результат: увеличение скорости воспроизведения ухудшает результаты тестов, и чем выше скорость — тем сильнее эффект.

— При скорости до 1.5× потери минимальны.
— При 2× и выше — эффект умеренно-сильный.

Для понимания: если средний результат — 75 %, то при 1.5× он снижается на 2 процентных пункта, а при 2.5× — теряется до 17 пунктов.

Лично мне больше 1.5 всё-таки редко когда удается сохранить понимание текста, а до 1.5 можно смело разгоняться💡

ПС: речь конечно же не про фильмы или какие-то эстетические видео, где процесс имеет значение

#мысли_вслух@data_phil

Страсти мексиканские, все как мы любим🍿

С подачи многим известного Антона Назарова в сообществе разгорелся очередной холивар на тему найма. Почитать можно тут или тут, например.

Кратко: работника крупного медиахолдинга застали среди подписчиков сообщества "Осознанная меркантильность", уволили, оставшимся устроили натуральное гестапо.

Наверно тут не все знают, кто такой Назаров и Осознанная меркантильность. Это сообщество, которое учит обходить препятствия найма, проходить собесы и устраиваться. Порой на грани фола. Естественно его за это очень некоторые не любят.

В сети много обсуждений про то, как устроен рынок найма в IT, про его проблемы и глупости, пост не об этом.

Я хотела написать всем, кто только выходит на рынок, только начинает и сталкивается с его реалиями: с глухими стенами, странными собесами, тупыми отказами. Дело не в вас, ребят. Оно так устроено сейчас, что выходить честным на рынок - это сидеть без работы и денег месяцами в депрессии, разочаровываться, терять надежду.

Пользоваться или не пользоваться рекомендациями Назарова - решение лично каждого. Но найм действительно устроен так, что если не вести себя и не соответствовать определенным шаблонам, шансов вкатиться нет, нравится это кому или нет.

#вкат@data_phil

Часто в чатах появляется вопрос: "а не поздно ли в айти?" Мейнстримный ответ - "никогда не поздно". Это действительно так. Но в таком виде звучит скорее как инфоцыганий лозунг, а не как трезвая оценка.

Представим: тебе около 30, ты уже успел(а) утомиться от текущей профессии. Работаешь, выкладываешься, финансовая отдача не устраивает. Начинаешь смотреть по сторонам в поисках сфер, где усилий прилагать можно чуть меньше, а отдачи будет чуть больше. Неизбежно взгляд падает на ИТ. Необязательно в разработку, например, в аналитику можно пробоваться на стыке с прошлым опытом, то есть не совсем с нуля.

И вот ты приходишь в IT сообщество, а там говорят: "да было бы желание". Формально и тут не придерёшься. Только devil in details, как говорицца.

Вот несколько нюансов, если начать задумываться о вкате чуть глубже:

✅ старт требует вложений: времени и энергии прежде всего. Все-таки это полноценная новая профессия. Чтобы в ней зарабатывать, надо её сначала освоить. Учиться придётся много. Быстро устаёшь, особенно если параллельно работа и семья;

✅ зону комфорта придётся оставить по-настоящему. Вот прям буквально. Часто человек ещё долго остаётся "на пороге": вроде бы хочет перемен, но не выходит. В моём случае зона комфорта исчезла сама - внешние обстоятельства сделали выбор за меня. Это сильно влияет на мотивацию: ты идёшь, потому что не идти нет вариантов. Даже после неудачного опыта не было ни одной мысли вернуться обратно. В более спокойных условиях держаться было бы труднее;

✅ быт и семья. Особенно критично для женщин. Если после основной работы начинается вторая смена, на учёбу не остаётся ни времени, ни энергии. Мне в этом плане опять повезло: я мама выходного дня, моя вторая смена только по воскресеньям. По себе чувствую разницу эффективности в будний и выходной день;

✅ позиционирование. Профессии с низким порогом входа перегреты. Входить в них проще, но конкуренция жесткая. Специализации с хорошей маржой наоборот: сложные, требуют времени и вложений. Случайных входов не бывает.

Поэтому "просто захотеть" недостаточно. Надо на старте выделить время, сесть и хорошо подумать, рассчитать: сколько есть времени, энергии, денег в конце концов. Как долго можешь идти без результата. Что умеешь уже сейчас. И только потом решать. Тогда вопрос "не поздно ли?" и не возникнет.

А иначе велик шанс разочарований, расстройств и ощущений потерянного времени.👆

Почему рынок труда будет только усложняться

Рынок труда болен. Формальные метрики ценности кандидата подменяют реальную оценку компетенций. В ИТ это приобрело почти сюрреалистичный масштаб: высокие зарплаты и должности получают те, кто лучше играет по правилам фильтров.

В этой среде позиция Антона Назарова выглядит как адаптация к существующим правилам. Он открыто говорит: рынок жёсткий, работодатель меряет ценность кандидата попочасами, а не реальными результатами. Если играть по этим правилам, выигрывает тот, кто умеет паковать опыт так, чтобы пройти фильтр и получить оффер.

Его советы предельно просты и утилитарны: наращивайте опыт любыми доступными способами, тюньте резюме, готовьтесь к собеседованиям так, чтоб от зубов отскакивали ответы на заранее известные всем вопросы (куча плюс минус одинаковых списков по всему инету).

Возражения оппонентов откровенно слабы:

Накрутка опыта подрывает рынок и обманывает работодателей

- Забывают, что именно работодатель первым поставил "год стажа" и "названия компаний" выше фактических кейсов. Люди лишь адаптируются к заданной системе.

Честным кандидатам сложнее конкурировать

- Да, сложнее. Но честность в отборе никак не вознаграждается. В текущей модели выигрывает не "честный" или "нечестный", а "эффективный в прохождении фильтров".

Так растёт число слабых специалистов на высоких позициях

- Но и без «накрутки» в компаниях достаточно людей, которые "досидели" до должности, не давая высокого результата. Формальный стаж давно не гарантирует компетентность.

По сути, спор Назарова с оппонентами - это спор о приоритетах. Он апеллирует к утилитарным показателям - к деньгам. Они - к ценностям: честности, "своему делу". Но давайте будем честными, в условиях, когда у большинства не закрыты базовые потребности - жильё, еда, есть кредиты - апелляция к ценностям летит мимо ушей. Для людей в дефиците прагматичный аргумент всегда убедительнее абстрактного.

С психологической точки зрения, стратегия "минимум усилий - максимум результата" полностью укладывается в человеческую природу. Мы эволюционно запрограммированы искать кратчайший путь к выгоде. И если этот путь - подготовленное резюме и уверенное прохождение собеседования через зубрежку ответов, конечно большинство выберет его.

Поэтому рынок труда не вернётся в прежнее состояние. Идеи Назарова распространяются лавинообразно, их подхватывают те, кому не важны чужие представления о "правильной" карьере. В ответ слышны противоречивые доводы сытых менеджеров и старожилов, чьи слова о ценностях заметно расходятся с их же практикой. На таком фоне утилитарный подход выглядит не только убедительнее, но и единственным рабочим инструментом.

Можно эти тренды отрицать, но от этого они никуда не денутся🤷‍♂️

🚩 Экстренное включение.
Вышла из дома сейчас - телефон на мобильный инет так и не перекинуло. Он просто отключен. Нехило с этого подгорела, особенно когда узнала, что мобильного инета нет в городе еще с семи утра.

Вспоминаются истории последних дней про партийно-одобряемый набор приложений "в целях безопасности государственной". Сейчас утвердят, и на фоне тотального отключения эта мера будет казаться сверх либеральной, подарком буквально.

Давайте подумаем об эффекте, который может последовать, если все-таки сценарий случится.

Если рассматривать не кратковременные перебои, а сценарий системного или вообще полного отключения мобильного интернета, последствия будут затрагивать и пользовательский опыт, и экономику отдельных сегментов, и конечно занятость.
Многие приложения живут именно за счёт “момента в пути”, когда человек едет в транспорте, стоит в очереди или идёт по улице. Такси, доставка, финтех, маркетплейсы, стриминг, соцсети, геосервисы - весь этот пласт продуктов держится на мобильном трафике. Если доступа в сеть вне дома и офиса не будет, то:

❗️ Сократится количество ежедневных касаний с продуктом
Промежутки “между делами” перестанут быть точкой входа для сервисов. Упадёт DAU, удержание, рекламная выручка и обороты в сегментах, где мобильное взаимодействие - основной канал.
❗️ Часть бизнес-моделей перестанет существовать
Продукты, ценность которых определяется мгновенным доступом к сервису (геолокация, доставка “здесь и сейчас”, микрозадачи на фриланс-биржах, сервисы мгновенного кредитования), окажутся экономически нежизнеспособны. Многие нишевые стартапы уйдут с рынка.
❗️Компании будут перестраивать архитектуру сервисов
• Переход на офлайн-first подход: локальное хранение данных, синхронизация при подключении.
• Упрощённые версии с низким потреблением трафика.
❗️Сместятся каналы маркетинга и взаимодействия с клиентом
• Push-уведомления и геолокационный маркетинг потеряют значимость.
• Больше инвестиций пойдёт в офлайн-каналы, стационарные точки, терминалы самообслуживания.

Ну и конечно же изменится структура спроса на специалистов: мобильные команды – на завод полностью, в остальных сегментах за счет тренда на локально работающие системы чуть поспокойнее, но энивей...
Так что текущее состояние рынка еще далеко не кризисное.