Видеоинструкции для продактов: куда идти работать, как освоить вайб-кодинг и что делать, чтобы грамотно управлять процессами Обо всем этом — в записях докладов с нашего Product Meetup.
«Product manager. Предпринимательство vs Enterprise vs Стартап. Кому, куда и зачем?» Спикер: Александр Иосса, руководитель цифрового продукта в Альфа-Банке YouTube | VK Видео
«Вайб-кодинг для продакт-менеджеров: от идеи до прототипа за один день» Спикер: Сергей Чекмарёв, AI Product Manager в tх.legаl YouTube | VK Видео
«Жизненный цикл процесса: как создавать, внедрять и завершать процессы» Спикер: Александр Бондаренко, СРО в Garage Eight YouTube | VK Видео
Как проходят собеседования аналитиков в международной продуктовой IT-компании Garage Eight
Недавно наш Head of Product Analytics Олег Игнатов в прямом эфире провел публичное интервью с продуктовым аналитиком Юрой.
Процесс собеседования можно посмотреть на YouTube или VK Видео, а концовку готовы проспойлерить прямо здесь — Юра прошел все этапы интервью, принял наш оффер и уже скоро начнет онбординг в Garage Eight.
А если интересно узнать, как сам Олег 6 лет назад зашел в аналитику без опыта, то рекомендуем почитать его интервью для блога Хабр Карьера. В нем он рассказал, как из авиационного инженера за несколько месяцев переучился на продуктового аналитика, поработал в S7 и Литрес, а потом пришел в Garage Eight.
Читай и узнаешь: > что помогло Олегу найти первую работу в IT, и какие советы он дает тем, у кого опыта еще нет; > какой была его первая зарплата; > чему его научили провальные собеседования; > как устроена аналитика у нас в компании.
Карьерный трек продуктового аналитика с разбивкой по скилам на каждый грейд ждет в конце статьи. А открытые вакансии к нам в аналитику — на карьерном сайте и в нашем telegram-канале ;-)
Product owner Garage Eight на продуктовом вечере в Питере!
Уже в следующий четверг наш Product owner Даша Леонова выступит с докладом «От гипотезы до релиза: три шага к эффективной доставке ценности» на первом митапе сообщества «Привет, Касатики». Она поделится чеклистом и шаблонами, которые помогут системно доводить продукт до пользователей.
А вместе с Дашей можно будет послушать Александра Капустина, CPO Ростикс, ex CPO Fintech Avito, который расскажет про Product Discovery.
Когда: 2 октября, 19:00 (мск) Где: Музей Леста Игры (СПБ, площадь Карла Фаберже, 8В)
Мероприятия бесплатное, но количество мест ограничено. Поэтому скорее регистрируйся ;-)
Наш продуктовый аналитик Кирилл Мазуров и Анастасия Кузнецова, автор канала «Настенька и графики», собрали подборку диаграмм, которые реже попадают в дашборды (а зря!).
Мы с Анастасией сделали классные карточки, которые удобно смотреть и хранить в сохраненках, но Хабр дает прикрепить лишь одну картинку. Поэтому здесь текстовая версия, а сами карточки забрать можно тут.
1) Dumbbell chart Сравниваем два значения по одной оси, например, «до» и «после», или значения
в двух точках времени.
Плюс: > Четко показывает разницу между двумя значениями Минус: > Плохо читается при большом числе категорий
Кирилл: В Garage Eight с помощью такого графика мы следим за степенью автоматизации важных участков продукта. Например, как меняется доля автоматически обработанных событий от ручных.
Анастасия Кузнецова: В гантельках важно, чтобы данные на них хорошо легли — была явно видимая разница между группами. Недавно удалось затащить этот график в один из дэшей, очень радовалась. Вместо них еще часто можно посчитать просто разницу между показателями и показать ее обычным барчартом.
2) Marimekko chart Одновременно анализируем структуру
и масштаб.
Плюс: > Отражает и размер,
и доли внутри категорий Минус: > Тяжело читается, особенно без пояснений
Кирилл: В Garage Eight используем такой тип графиков, например, для определения какая платежная опция популярнее у клиентов.
Анастасия Кузнецова: Этот график назван в честь знаменитого финского бренда Маримекко, и очень он визуально мне нравится. В нем важно, чтобы категории можно было объединить во что-то «целое», например, средние показатели так не визуализировать. Этот тип графика хорошо работает, когда есть явная разница в объеме категорий.
3) Sankey diagram Показываем потоки между источниками
и получателями — как распределяются ресурсы, трафик, деньги и сколько людей находится на каждом этапе воронки.
Плюс: > Отлично показывает распределения Минус: > Быстро становится перегруженной
Кирилл: В Garage Eight используем такой тип графиков, чтобы быстрее определять, какие пути пользователей популярнее. Еще сравнивали, как поменялось перераспределение каналов привлечения после внедрения новой модели атрибуции трафика.
Анастасия Кузнецова: Один раз получила запрос от CEO показать, на каком этапе воронки у нас отваливается большая часть пользователей. Именно санкей дал нужный вау-эффект и понимание того, насколько маленький и тоненький поток пользователей доходит до покупки. Отличный инструмент визуальной аналитики.
4) Bullet chart Классический график сравнения с плано-выми значениями, показывает именно достижение цели (альтернатива спидометру). В нем черточка показывает плановое/целевое значение, к которому мы стремимся, а столбец — фактическое, реальное значения метрики.
Плюс: > Компактный, идеально для дашборда Минус: > Требует пояснений
для новичков
Анастасия Кузнецова: Очень часто им пользуюсь, но не в классическом варианте с задним фоном, а просто столбик + черточка. Понятно и компактно показывает достижение цели, и в отличие от спидометра позволяет визуально превысить цель.
5) Radar chart Сравниваем характеристики разных объектов.
Плюс: > Удобен для визуального сравнения Минус: > Становится нечитаемым
при использовании более 7 объектов
Кирилл: В Garage Eight мы рассматриваем внедрение таких графиков в матрицы развития аналитиков. Так мы сможем сделать прогресс по уровню развития немного интерактивнее.
Анастасия Кузнецова: Редко когда получается эффективный виз с ним, и это действительно чаще про данные из области сравнения навыков. Будет визуально работать только
с сильной разницей по характеристикам — когда одна характеристика сильно выбивается на фоне остальных.
Рецепт приготовления кролика от нашего Backend Lead U^ｪ^U
Брокеры сообщений, в частности RabbitMQ, широко применяются во всем IT. Однако это далеко не магическая коробка, а написать код так, чтобы не потерять свои сообщения — крайне нетривиальная задача.
Этим летом наш Backend Lead Витя Михайлов выступил на Saint HighLoad++ 2025, где рассказал, как же правильно готовить RabbitMQ, и поделился классными кейсами.
Больше записей лекций и полезных материалов от нашей команды найдешь в нашем телеграм-канале. Например, там есть другие выступления Вити, а также рассказ о его хобби.
Как строить продуктовую аналитику для рынков с разной культурой, регуляторикой и поведением пользователей
Об этом Олег Игнатов, Head of Product Analytics Garage Eight, рассказал в новом выпуске подкаста Data Heroes.
Слушай и узнай: > как в Garage Eight создаются успешные финансовые IT-продукты для управления инвестициями; > как продуктовая аналитика может влиять на решения бизнеса; > почему важно адаптировать аналитические метрики для разных стран; > в чем особенность работы с пользователями из Азии и Африки.
Как понять, что пора менять работу, и как ее поменять?
В июне провели в Питере совместный аналитический митап с комьюнити No Data No Growth. На мероприятии выступил Константин Самсонов, Senior Product Analyst DoDo Brands.
Он рассказал: > как и зачем поддерживать навык прохождения собеседований; > что такое «рабочая рефлексия» и как ее проводить; > какие курсы и обучающие материалы он рекомендует; > как он сменил работу в прошлом году.
Как QA и DEV могут эффективно работать вместе, а не играть в бесконечный пинг-понг с передачей фичи на тестирование и багов туда-обратно?
Об этом Лена Федорова, QA Garage Eight, рассказала на своей лекции «Мир, дружба, тестирование» на QA митапе в офисе Garage Eight. Она поделилась кейсом своей команды по внедрению совместного тестирования и тем, какие результаты оно дало.
Смотри лекцию и узнаешь: > что такое «совместное тестирование»? > какие у него преимущества и недостатки; > каким командам подойдет этот подход; > как измерить успех.
В конце мая Андрей Ганин, Chief Quality Officer МТС, выступил с лекцией на QA митапе в офисе Garage Eight. На ней он поговорил про то, что же такое «качество» продукта и что на самом деле его убивает.
Весной мы провели совместный митап с сообществом Продакты СПБ. На площадке офиса Garage Eight собрались несколько десятков специалистов и два крутых спикера. Записями их выступлений делимся с тобой <3
> Как выглядит работа над продуктом в Amazon: YouTube | VK видео Спикер: Илья Безделев, CEO Metacast, ex-Product Lead Amazon, ex-Product Lead Google
> Трансформация бизнеса. Опыт проведения организационных трансформаций:YouTube | VK видео Спикер: Мария Чурилова, Product manager ecom.tech (Самокат)
Как строить систему отчетности? Расскажет Рома Бунин!
В мае в гости к аналитическому комьюнити Garage Eight заглянул Рома Бунин, специалист по визуализации данных и развитию BI-систем, Head of Data Nebius Group, а также автор канала Reveal the Data. На встрече он рассказал про Dashboard Map. Этот фреймворк позволяет заранее оценить, какая аналитика нужна внутри команды, и подготовить инструменты для разных типов задач.
Лекцию записали и теперь делимся с вами!
Из нее узнаете: > зачем нужно заранее проектировать архитектуру системы дашбордов; > из каких шагов состоит проектирование; > как заполнять Dashboard Map; > как провести сессию проектирования; > что делать после сессии; > примеры систем дашбордов.
8 книг для продактов от Product Lead Garage Eight (⌒▽⌒)☆
Вероника управляет продуктами и проектами уже больше 5 лет и знает, что почитать, если хочется глубже разобраться в управлении людьми в продуктовой разработке.
Сохраняй ее книжные рекомендации, в которых найдёшь конкретные кейсы и практические советы.
Lean UX Jeff Gothelf, Josh Seiden Дает базовые принципы интеграции UX в Agile-команды. Освещает быстрые циклы тестирования, ориентир на пользователя и коллаборативную работу внутри команды.
Agile Product Management with Scrum Roman Pichler Классическое руководство по роли продукт-оунера в Scrum. Показывает, как формировать и приоритизировать бэклог, работать с видением продукта и быстро собирать обратную связь.
The Lean Product Playbook Dan Olsen Предлагает системный подход к поиску product-market fit через быстрые эксперименты и обратную связь. Помогает создавать именно те фичи, которые решают реальные проблемы пользователей.
Build Tony Fadell Автор — создатель iPod и Nest — делится опытом построения прорывных продуктов и запусков, сочетая истории успехов и факапов. Покрывает навыки лидерства, маркетинга, управления командой и разработкой.
Communicating the User Experience Richard Caddick, Steve Cable Фокусируется на том, как правильно оформлять результаты UX-исследований, визуализировать и «продавать» идеи пользователям, заказчикам и команде.
Inspired и Empowered Marty Cagan В «Inspired» — практические основы создания технологичных продуктов (от Culture и Discovery до выхода на рынок). «Empowered» учит формировать сильные автономные команды, способные принимать решения без жесткой вертикали.
Escaping the Build Trap Melissa Perri Предупреждает о «ловушке фич», когда команда гонится за выпуском как можно большего количества функций в ущерб созданию реальной ценности. Даёт принципы перехода на outcome-driven подход.
Приглашаем на QA Meetup 28 мая! Спикеры от Garage Eight, МТС, Островок.
Если ты тестировщик, QA-инженер или просто неравнодушен к качеству продуктов — приходи в гости в петербургский офис международной продуктовой IT-компании Garage Eight 28 мая в 19:00.
В программе три выступления от крутых спикеров: > Алина Матлахова, QA Guild Lead, Островок – Zero Bug Policy: работа с багами и их превентированием. > Лена Федорова, QA, Garage Eight – Мир, дружба, тестирование: как QA и Dev могут работать вместе на высшем уровне. > Андрей Ганин, Chief Quality Officer, МТС – Что убивает качество?
А ещё будет: — QA-викторина с призами; — Пицца, напитки и живое общение; — Экскурсия по нашему красивому офису (если ты у нас ещё не был — самое время заглянуть!); — Немного развлечений — плойка, кикер, кайфовая атмосфера.
Важно: Поскольку мы не сможем принять в офисе всех желающих, приоритет на офлайн-посещение будет отдан участникам, для кого митап будет максимально релевантным по профилю. За несколько дней до события мы напишем, получилось ли внести тебя в список. Всем остальным мы пришлем записи выступлений.
Есть 1000 и 1 способ организовать продуктовую команду, и каждый со своими преимуществами и недостатками. Как тут выбрать и не ошибиться? (*ﾉωﾉ)
Наш CPO Саша Бондаренко собрал и описал более 12 моделей команд. У каждой указал, какому типу компаний она подойдет, а также дал инструкцию по подбору «той самой». Получился большой материал, который мы разбили на несколько частей.
Зачем разработчику учиться работать с неопределенностью, развивать мультиперспективность и прокачивать социальную стелс-механику? Об этом (и о том, что вообще эти слова значат) рассказал наш Senior Software Developer Леша Приньков, который параллельно ведёт академическую карьеру в математике. В общем, с абстракциями, сложными системами и парадоксами неопределённости он на «ты». Бери на заметку неклишированные и реально актуальные софт-скилы 2025 года.
Скил №1: Эмоциональный интеллект
в виртуальной реальности Включает в себя: 1. Умение считывать невербальные сигналы — тон, мимику, паузы (даже
в Zoom). Так ты лучше поймешь эмоциональное состояние собеседника.
2. Способность подстраиваться под эмоциональный контекст. Это делает общение более плавным и понятным.
Скил №2: Этикет
в онлайн-взаимодействии Включает в себя: 1. Уважение к собеседникам.
Без пассивной агрессии
и колкостей — просто вежливо и по делу.
2. Ясные и короткие сообщения. Чтобы никто не запутался и всё понял с первого раза.
3. Уважение к чужим границам. Не пересылаешь личную инфу без разрешения и не навязываешься.
Скил №3. Креативное решение задач с помощью нейросетей Это про умение формулировать запросы к ИИ, чтобы получать крутой результат.
Скил пригодится как для быстрого решения рутинных задач, так и тогда, когда нужно придумать нестандартное решение. В общем, учимся составлять максимально четкие запросы с примерами и деталями.
Скил №4. Работа с неопределенностью и использование вероятностного подхода в принятии решений Включает в себя: 1. Умение учитывать разные сценарии и просчитывать риски. Так ты принимаешь более взвешенные решения.
2. Использование данных
и аналитики для оценки вероятностей. Это повышает точность твоих прогнозов. Также работа с неопределенностью требует гибкости и способности адаптироваться к меняющимся условиям. А это, кстати, еще один важный скил.
Скил №5. Адаптивность
и гибкость Включает в себя: 1. Умение быстро перестраиваться под новые задачи, условия и инструменты. 2. Способность учиться на ходу и не застревать в старых подходах. А еще этот скил помогает сохранять продуктивность и мотивацию в условиях неопределенности.
Скил №6. Мультиперспективность Это про умение посмотреть на задачу глазами не только разработчика. За счет этого скила можно: — принимать более эффективные решения, ведь ты видишь больше вариантов решения. — видеть риски, которые незаметны при узком взгляде, и снижать их. — генерить нестандартные идеи, комбинируя подходы из разных областей.
Скил №7. Управление уровнем детализации Это про способность поддерживать нужный уровень абстракции. Где надо — зарываешься в детали, где не надо — держишь фокус на главном.
Этот скил помогает лучше понимать общую картину
и объяснять суть задачи, не запутывая ни себя, ни других. В итоге ты работаешь продуктивнее и тратишь меньше времени и сил.
Это путь непрерывного улучшения и познания себя через помощь другим
Часто опытные аналитики обладают тем самым чутьем к улучшениям и умением выражать любые идеи в числах. Этот навык очень ценен в бизнесе. А грамотные подходы к работе могут и должны передаваться не только другим аналитикам, которые еще обучаются, но и коллегам. Как говорится — если хочешь что-то
глубоко понять, научи этому другого. Это помогает избавиться от синдрома самозванца, улучшить свои софты и самому научиться у своих менти.
2.Алгоритмы
Да, актуально не только для прогеров! Аналитик по своей роли ищет решения проблем и новые инсайты в данных, занимается проработкой фичей
и другими задачами. Алгоритмы помогают не только оптимизиро-вать путь решения проблемы, но и находить неожиданные подходы к решению.
А еще быстро ставить конкретные решения
к проверяемым гипотезам. Также они вырабатывают навык ощущения языка программирования. Так что ты начи-наешь быстрее решать задачи и писать более эффективный код.
3.Статистика
Да, все аналитики ее качают.
Но насколько глубоко ты в теме? Дело не в новом «более эффективном» методе тестирования. И не в том, чтобы знать все тренды или пройти десятки курсов. Важно понимать, чем именно занимается твой бизнес, почему именно эта модель лучше всего подходит для анализа конкрет-ной фичи и как правильно «посчитать» задачу. Речь не о том, чтобы наугад предлагать решения, а о глубоком понимании бизнес-процесса — настолько, чтобы описать его через наиболее точную модель.
4.Пет проекты и хобби
Уверен, что именно практика —
критерий истины. Говоря о хобби,
я не имею в виду велосипед или бег. Речь о хобби, где надо просчитывать свои решения. Например, биржевые спекуляции, прогнозирование событий, моделирование отдельных процессов или ведение своего сайта, куда можно закупить трафик. В этом случае ты как аналитик сможешь попробовать себя в качестве лица, прини-мающего сложные решения. Поймешь, какие метрики нужны и как ими пользоваться для принятия качественного решения.
В итоге сможешь улучшить свое дата-
и продакт-чутье.
У нас в Garage Eight работает более 30 аналитиков, и даже есть внутреннее комьюнити, которое позволяет активно расти. Но как развиваться, если ты единственный аналитик в компании? Об этом наш Product Owner Даша Леонова написала пост в своем telegram-канале. Делимся с вами.
Чаще всего аналитик выбирает один из двух путей. 1. Работа в крупной компании —Большой штат аналитиков — Каждый аналитик отвечает за свою часть продукта — Возможность быстрого развития за счет наставничества, PDP и других внутренних программ
2. Работа в маленькой компании —1 или 2 аналитика
в компании — Аналитик заведует большой частью продукта или всем сразу — Ответственность за развитие ложится на специалиста, так как на работе обучаться не
у кого
Работа в стартапах
и небольших компаниях имеет свои плюсы,
но развиваться в них сложнее. Даша рассказала, как поступила бы в такой ситуации она.
Шаг 1. Оптимизировала
бы рутинные задачи
Посмотрела бы, сколько времени занимают у меня различные задачи. Оценила бы, какие из них — это примитивные monkey jobs,
и поискала бы решения, чтобы их автоматизировать.
Шаг 2. Нашла бы внешнего ментора
Помни, что опытный взгляд
со стороны всегда освежает собственное восприятие.
К счастью, найти ментора сегодня не составляет проблемы, их очень много.
Маленькая компания — это крутая возможность стать
мини-CEO в своей доменной области, прокачивать смежные компетенции и более простым образом «продавать» свои идеи. Поэтому стоит пользоваться этим, и развитие будет происходить непосредственно
в рабочей среде.
Шаг 4. Общалась бы
с тиммейтами из других подразделений
Многие специалисты с годами приобретают видение не только внутри своей компетенции, но и в других. Они могут как дать комментарии по твоей работе, так и помочь с развитием.
Пообщайся со специалистами из маркетинга, разработки, продаж и других отделов. Уверена, что кто-то из них за время своего карьерного пути не раз сталкивался с аналитическими задачами.
Шаг 5. Нашла бы бесплатные сообщества
в интернете
Новичку может потребоваться время для погружения
в некоторые из них. Но это того стоит! Главная ценность
таких сообществ — именно
в возможности узнать «а как еще может быть».
Быть единственным аналитиком
в компании может быть сложно. Впрочем, если ответственно подойти к собственному развитию, то сможешь круто прокачаться.
А если упрешься в потолок, то это повод перейти в компанию побольше (тем более и опыта уже будет достаточно).
Пора на дело! Ищем аналитиков для расследования преступления
Тут у нас в городе Дашборг (где обычно всё четко и структурировано, как на хорошем дашборде) случился сбой доставок, и всё погрузилось в хаос. Все заказы на пиццу внезапно исчезли, маршруты курьеров перепутаны, а пиццерии в панике.
Кто-то намеренно стер данные! Мэрия Дашборга принесла все, что от них осталось, и попросила помочь с расследованием. Теперь только крутые аналитики могут разобраться в этом цифровом хаосе. Может, это как раз ты? (¬‿¬ )
Задачи (╭ರ_- ́) — восстановить пропавшие данные; — вычислить преступника по цифровым следам; — распределить компенсацию пострадавшим.
Призы (^-^): — годовой запас пиццы; — 10 билетов на конференцию AHA; — сертификат Ozon на 20 000 рублей; — подписка на LeetCode и мерч для тех, кто был близок к разгадке.
Прием решений: до 4 апреля Проверка: с 4 апреля до 11 апреля Объявим победителей: 14 апреля
Слепые зоны аналитиков. Ошибки, которые совершают даже опытные специалисты
Недавно наш риск-аналитик Андрей раскрыл эту тему в канале комьюнити Epic Growth. У ребят можно полистать красивые карточки, а текстовой версией делимся и с вами (¬‿¬ )
Ошибка 1. Перфекционизм. Даже опытный аналитик попадает в ловушку собственного представления о необходимом качестве результата задачи. Он старается решить задачу так, чтобы все параметры были определены заранее, все изменения статистически значимы, а выборки со значительным запасом. Однако такой подход часто оказывается долгим и дорогостоящим. Пока задача не решена «идеально», аналитик может затягивать сроки, ссылаясь на низкое качество данных или некорректную постановку задачи. Иногда и вовсе отказаться от того, чтобы брать такую задачу.
Решение: Зачастую бизнесу от аналитика требуется не 100%-я точность или гарантия результата, а скорее приблизительная оценка целесообразности направления. Аналитику в такой ситуации всегда можно внедрить MVP; сослаться на моменты, которые не позволяют дать точную оценку, и предложить набор действий, чтобы было можно принять решение на основе исчерпывающей информации. И тем самым показать свою вовлеченность и обеспечить себя интересной работой.
Ошибка 2. Нежелание таргетироваться в конкретную специализацию. Часто аналитики, долго работающие над общими задачами, начинают ощущать отсутствие роста и думать о переходе. Конечно, данный момент может быть объективным, но всё же, перед этим стоит задать себе вопрос «почему так происходит»?
Решение: У каждого аналитика есть вещи, которые ему делать интереснее всего: кому-то дизайнить тесты, кому-то анализировать результаты, а кому-то сидеть и верстать самые красивые и функциональные отчёты. Поэтому задумайтесь, что вам интереснее всего, и найдите область в компании, где ваши любимые задачи будут основным занятием. Обсудите это на 1:1 или ревью, что вы хотели бы заниматься именно этим. Если получите поддержку лида, то сможете перенаправить фокус и уже через время заметите, что ваша работа приносит вам удовольствие. А еще вы станете сильнее в профессии, ведь сосредоточенная энергия всегда эффективнее рассеянной.
Ошибка 3. Расфокусировка. Это проблема всех аналитиков. Иногда на нас сыпется такой поток задач, что не понятно, с какого конца браться. В итоге все результаты получаются ниже среднего, мотивация падает, а уровень стресса растёт.
Решение: Перед тем как взять задачу, спросите себя «для чего нужно это решение?». Обратитесь к своему лиду и попросите ответить на аналогичные вопросы о задачах в разных проектах. Тогда вы вместе увидите, что некоторая часть задач органично отпадет. Попросите лида расставить приоритеты – он это отлично умеет. Если возникают сомнения в приоритетах, то на основе вашего опыта вы можете помочь своему лиду в этом процессе. И вот у вас уже есть всё необходимое, для работы с низким стрессом и хорошим отношением лида или ЛПР к вам.
Ошибка 4. Прозрачность действий и оценка их стоимости У многих аналитиков часто возникает желание закрыться в задаче, все быстро решить самому (ведь «я же эксперт») и принести результат. Но для бизнеса есть задачи, которые потенциально принесут компании $1 с пользователя, а есть те, которые принесут $100, и разница в подходе к ним для бизнеса очень большая.
Решение: Если задача не приоритетна, возможно, будет лучше решить её самостоятельно и не тратить время на согласования. Но чем выше приоритет и эффект на бизнес, тем важнее становится прозрачность. Да, не всем нравится, когда в их работу вмешиваются, но открытость помогает лучше разобраться в задаче, избежать ошибок и лишних вопросов. В итоге, вы получите больше знаний в этой части продукта и укрепите свою экспертизу.
