Решил составить для себя план развития (я в IT с 2007, как аналитик - с 2017). Что получилось: некий чек-лист с перечислением 13 блоков (от работы с требованиям до безопасности) с описанием, что обязательно и желательно знать/уметь.

С чего все началось. Я недавно менял работу, поэтому готовился к техническим собеседованиям. Для удобства составил шпаргалку частых вопросов по основным темам. Когда проходил собеседования и видел, чего я не знаю, то дописывал это в свою шпаргалку. А немного позже решил составить для себя что-то наподобие плана развития. При создании плана использовал личный опыт, опыт коллег, ряд статей, учебные планы нескольких школ, требования из вакансий.

Привет! Меня зовут Елена Голубева, я старший системный аналитик в крупном банке, а ещё наставник на курсе «Системный аналитик» в Яндекс Практикуме. В этой статье расскажу, на что стоит обратить внимание специалисту, который хочет удерживать квалификацию на высоте. Речь пойдёт о понятии «кросс-компетентность».

Многие из вас, я уверен, слышали о теории игр в какой-то момент своей жизни. Если вы хотите выглядеть умным и произвести впечатление на свою девушку — просто упомяните «игру с нулевой суммой» или «эволюционную стратегию», и ваши шансы отвести её домой сегодня вечером только что подскочили на 50%. Или вы можете использовать теорию игр, чтобы принимать решения в инвестировании своих денег (чтобы их полностью потерять и разориться) или, например решая, на какой девушке жениться (что также очень вероятно вас разорит). Как видите, это очень полезная теория.

Чтобы казаться умным - достаточно выучить эти пару выражений, но чтобы на самом деле что-то понимать - придется разобраться. Оказывается, это не так уж сложно и довольно интересно. Давайте посмотрим.

Я проходил технические собеседования на системного аналитика в самых разных компаниях и каждый раз записывал все вопросы. У меня накопилось 120 вопросов. Список вопросов выкладываю в этой статье. Даю гарантию, что, подготовившись по этим вопросам, вы будете успешно проходить технические собеседования в большинстве, если не во всех, it-компаниях. Почему? Потому что большинство вопросов повторяются от собеседования к собеседованию. Очень высока вероятность того, что вопросы, которые вам будут задавать, будут из этого списка.

Сегодня в методах разработки ПО исключения не подтверждают, а скорее заменяют правила. Чистокровный Аgile днем с огнем не сыщешь ни в одной компании. Зато плодятся разные гибридные методологии. Некоторые проджекты задаются совсем уж крамольным вопросом: зачем нужны эталонные системы, если на практике все работают по-разному?

Думается, что они выступают в качестве удачных базовых рабочих процессов, которые можно и нужно модифицировать. Однако перед тем, как что-то менять, постараемся в общих чертах разобраться, что не так с популярными методологиями разработки, в чем их особенности и как выбрать подходящую.

Спойлер: многие затронутые вопросы спорные, и готовых решений у нашей команды нет (как, наверное, у большинства PM). Так что заранее приглашаю всех желающих к диалогу и обмену опытом в комментариях.

Квантовые вычисления - это наука о хранении и обработке информации с использованием систем, подчиняющихся законам квантовой механики. На атомарном уровне системы проявляют нелогичные эффекты.

Впервые Ричард Фейнман предложил в 1980-х годах, что эти эффекты, возможно, могут быть использованы для выполнения вычислений способом, превосходящим классические вычисления. Вскоре после первого появления квантовых компьютеров были разработаны алгоритмы, которые доказуемо решают определенные задачи быстрее, чем любой известный классический алгоритм. Например, алгоритм Гровера может быть использован для решения задачи неструктурированного поиска по N элементам со сложностью всего O(N). А алгоритм Шора позволяет решить задачу целочисленной факторизации, которая является центральной в системе шифрования RSA с открытым ключом, за полиномиальное время, экспоненциально быстрее, чем наиболее известный классический алгоритм. Моделирование квантово-механических систем является еще одним важным применением квантовых вычислений, которое может обеспечьте возможное ускорение по сравнению с классическими алгоритмами.

В частности, моделирование квантово-механических систем сложно для классического компьютера и, по сути, в первую очередь вдохновило концепцию квантового компьютера. Эти ранние теоретические успехи вызвали всплеск исследований в этой области, и тем временем квантовые вычисления превратились в высокодисциплинарную область исследований на стыке теоретической физики и информатики с теоретической стороны и экспериментальной физики и инженерии с практической.

Не стоит ожидать, что в текущем виде ChatGPT способна проделать за вас работу, поскольку она еще слишком нова и наивна, хотя и учится и совершенствуется с каждым днем. При этом он вполне может помогать искать ошибки в коде и быстро сгенерировать простой код. Но для выполнения этих задач нужны правильные промпты, написать которые иногда не так просто, как кажется. В этой статье увидите, какие промпты можно использовать для работы с ChatGPT, а также в целом больше узнаете о том, с какими микрозадачами он может помочь.

Привет, Хабр! Меня зовут Вадим Райский, и я работаю руководителем IT-проектов для департамента управления магазинами Fix Price. Каждый год мы открываем около 700-750 торговых точек в России и за рубежом – примерно по две каждый день. Алгоритмы и большое количество данных позволяют с высокой степенью вероятности прогнозировать прибыльность каждой открытой локации.

Сегодня я расскажу о том, как мы перешли от «аналогового» способа сбора данных о локациях к цифровому и выстроили интеллектуальную систему поддержки новых торговых точек.

Как все начиналось

Давайте перенесемся в 2015 год и представим, что перед нами стоит задача открыть новый магазин. У менеджера по недвижимости заранее начинала болеть голова. Ему предстояло собрать и систематизировать данные о нужных локациях, накопленные за много лет в различных форматах – от Excel до рабочей почты. На поиски нужной информации могли уходить часы.

Объем обрабатываемых данных легко понять, если представить себе, сколько информации собирается для принятия решения об открытии новой точки. Агрегируется информация по всем городам России, улица за улицей, ведется учет каждой вакантной коммерческой площади, собирается информация о ее технических характеристиках, потенциале трафика и других параметрах. На эти базовые данные затем нанизывается информация о ставках аренды и результатах переговоров с отдельным арендодателем.

Принципы SOLID на примерах

Пару лет назад в отделе, ответственном за развитие корпоративного хранилища данных «Магнита», работало 5 системных аналитиков: они полностью закрывали весь набор задач, которые перед ними стояли. Но в 2021 году случился резкий рост: данные стали использоваться не несколькими департаментами, как было до, а сразу всей компанией — для масштабных проектов.

Рассказываю, как мы перестроили процессы онбординга для команды, выросшей в 10 раз.

• В качестве централизованного ресурса, использующего клиент-серверную архитектуру для предоставления возможности редактирования документа всем пользователям.
• На базе одноранговой архитектуры, позволяющей разным людям совместно работать над одним документом.

Цвета играют важную роль во многих аспектах нашей жизни. Они могут влиять на наше настроение и эмоциональное состояние, помогают нам различать объекты, улучшают восприятие и запоминание информации.

В первой части статьи мы рассмотрели названные аспекты, провели обзор практик применения цветового кодирования в ряде сфер общественной жизни, а также приступили к рассмотрению подходов к использованию цвета при анализе и проектировании информационных систем.

В данной части мы углубимся в последний вопрос и разберём множество полезных приёмов на примере следующей группы популярных видов диаграмм.

Мы все живём в мире, полном красок и их многочисленных оттенков. Способность воспринимать свет и различать оттенки цветов появилась у человека эволюционно. Несмотря на то, что механизмы восприятия и обработки цвета мозгом человека до сих пор до конца не изучены, цветовосприятие не перестаёт оттого быть для человека менее важным.

Большинство публикаций на тему цвета посвящено вопросам его использования в графическом дизайне, разработке архитектуры общественных пространств и проектировании пользовательских интерфейсов.

Что касается применимости цвета при анализе и проектировании информационных систем, то можно констатировать следующее. Вопрос поднимается в отдельных публикациях, но говорить о том, что эти мысли оформились в какую‑то систему и получили широкое признание в профессиональной среде, пока не приходится.

Настоящая публикация ставит перед собой целью сделать шаг вперёд в этом направлении.

Идемпотентность — звучит сложно, говорят о ней редко, но это касается всех приложений, использующих API в своей работе.

Меня зовут Денис Исаев, и я руковожу одной из бэкенд групп в Яндекс.Такси. Сегодня я поделюсь с читателями Хабра описанием проблем, которые могут возникнуть, если не учитывать идемпотентность распределенных систем в своем проекте. Для этого я выбрал формат вымышленных историй о стажёре Васе, который только-только учится работать с API. Так будет нагляднее и полезнее. Поехали.

Всем привет! Я Ирина Матевосян, системный аналитик в направлении продуктового и системного анализа в отделе Tinkoff Mobile Core. Мы разрабатываем общие библиотеки, которые используют все мобильные приложения экосистемы Тинькофф. 

Расскажу о протоколе gRPC. На Хабре много статей о тонкостях реализации, рассчитанных на разработчиков, я же хочу познакомить с ним своих коллег. Разберем, как работает протокол и как написать контракт так, чтобы вас поняли, но не будем погружаться в тонкости программной реализации, а скорее расширим кругозор. Возможно, для кого-то gRPC станет крутым решением в работе.

Привет, меня зовут Света и я тимлид Mobile QA в Emerging Travel Group. В этой статье я простым языком расскажу про один из самых полезных и простых в использовании инструментов тестирования мобильных приложений — мистер Charles Proxy, и покажу на примерах некоторые самые полезные его функции.

Для начала разберёмся, кто вообще такой этот Charles.

Charles Proxy — это сниффер (sniffer – перехватчик) трафика, инструмент для анализа трафика, который позволяет отслеживать, записывать и анализировать сетевые запросы между устройствами и интернетом.

Charles — не единственный инструмент для анализа трафика, у него есть аналоги, например: WhireShark, Fiddler, Proхyman, mitmproxy. Все они в той или иной степени про одно, различие лишь в интерфейсе, поддержке разных платформ, и наборе функционала.

5 Whys — как лекарство против Muda

...«Муда» как любые действия, которые не добавляют ценности, не могут и не должны быть неизбежными, а значит, они должны непрерывно устраняться…
Масааки Имаи «Гемба Кайдзен»