Тогда предлагаю пойти дальше и проверять дружелюбность у покупателей. Среди них тоже встречаются всякие, как вы говорите, "обмудки". Недостаточно хорошо улыбаетесь окружающим? Бан на вход в магазин на три дня. Так победим
Кассиры не знают как правильно быть дружелюбными, что приходится делать робота, который это замеряет? Или работодатель опять забыл, что настрой человека можно поднять достойными условиями труда?
С одной стороны, написано хорошо и по интересной теме. С другой стороны, непонятны выводы и связи между частями текста. Как будто читаешь набор занимательных фактов, а работу по анализу, обработке и собственной интерпретации уже существующей информации автор не сделал. Видимо не зря в начале меня напряг тег "копирайтинг"
А помните когда-то считалось, что роботы заберут на себя тяжёлую, рутинную, неинтересную физическую работу, а люди смогут посвятить себя созиданию и творчеству. Почему в итоге всё сместилось в противоположную сторону? Почему оказалось, что автоматизировать процесс рисования проще, чем процессы жизни людей в городе?
P.S. Пока у нейросетей есть проблемы с изображением рук, у человечества ещё есть шанс
Тогда непонятно зачем придумали "системного аналитика"? Можно исчерпывающе использовать две существующие позиции: "бизнес-аналитик" для выявления требований и "архитектор" для проектирования решений. А системному анализу учить всех, а не отдельных специалистов
У нас на проекте используется другая магическая фраза, если что-то непонятно: "ну здесь нужна аналитика". После этого все поворачиваются и смотрят на меня)
На одном из проектов у нас долго не было дизайнера. Кому-то нужно было закрывать эти задачи и я взяла их на себя. Рисовала в пейнте макеты. Это было интересно и странно. Я четко понимала, что мне сильно не хватает знаний по UX и мои макеты, мягко говоря, слабые. Например, одним из моих гениальных решений было использовать в качестве иконки обратной связи - эмодзи. А потом у нас появился нормальный дизайнер. Поэтому я тоже хожу "на чужую" территорию, просто чувствую себя импостером в этот момент)
Я тоже считаю, что главная моя задача как аналитика помогать команде быстрее разбираться с задачами. Поэтому я много общаюсь с ними голосом, подсвечиваю риски, визуализирую во время встреч наши договоренности, использую нотации с легким уровнем вхождения, стараюсь не перегружать сценарии логикой и другое, что могу облегчить как аналитик. Чего я не делаю: не захожу в зону ответственности другого специалиста, понимая что там он справится сильно лучше меня. А если такого специалиста нет, то капаю на голову продакту, что нам нужен такой специалист)
Я долгое время бралась за все, что скажут. Во-первых, было ощущение "ну надо делать раз больше некому", а во-вторых, синдром отличника. Вообще благодаря этому узнала про SQL, протоколы, базы данных, логи и др. Эти знания сейчас помогают лучше понимать процесс разработки, но специалистом по базам данных я себя по-прежнему не считаю
Я сейчас поняла, что на своей практике вижу движение только в одну сторону: из бизнес-аналитиков в системные, из системных в архитекторы.
Действительно могут быть кейсы, когда нужен специалист с комбинацией сильных компетенций в разных областях. За обретением таких компетенций полагаю стоит серьезный релевантный бекграунд работы и обучения. И эксперт, который в итоге получится, будет очень специализированным, очень дорогим и в какой-то степени уникальным.
Меня настораживает, что сами аналитики, которые говорят на большую аудиторию, поддерживают тезис "Аналитик - это и швец, и жнец, и на дуде игрец". Я уверена, что это действительно скилловые ребята, но у меня есть гипотеза, что они "выжившие" среди большого количества тех, кто не смог или не захотел в этом участвовать
На самом первом месте работы я занималась выездами в поля к заказчику, настройкой коробочного продукта и ответами на вопросы пользователей. Должность эта у нас тогда называлась "консультант". Все из-за этого очень возмущались и требовали переименования в бизнес-аналитиков. Вот теперь я думаю, а может и правда все правильно называлось...)
Я сама работаю системным аналитиком и мне очень откликается ваша статья. На мой взгляд системный аналитик в первую очередь (не смейтесь) нужен для системного анализа, а не анализа системы. То есть, должен обладать достаточными знаниями, чтобы "подружить" ожидания людей и возможности продукта. Для этого нужно как уметь коммуницировать с людьми, так и разбираться в технологиях. Но главный поинт: "разбираться" и "принимать решения" — разные вещи. Я знаю, что такое реляционные БД и микросервисы, но не возьмусь их проектировать, потому что нет у меня достаточных для этого навыков. Это не значит, что системный аналитик не может проектировать архитектуру, может. Только это будет называться — системный аналитик взял на себя роль архитектора. А значит и отвечать за принятые решения он должен на уровне архитектора. Да, и ещё свои задачи аналитика он тоже должен успеть закрывать и закрывать их качественно. Сможет ли такой аналитик найти на всё время или же что-то пострадает?
Если говорить про компетенции, то я считаю, что моя первичная задача как аналитика - снимать неопределенность на входе до уровня, достаточного для команды, чтобы начать делать решение, и проверять, чтобы на выходе ожидания (стейкхолдеров) и реальность (готового решения) совпали.
Так и есть. Не на всех проектах нужен аналитик, но на каждом проекте нужно делать анализ. Если проект небольшой, то роль аналитика размазывается по другим участникам команды. Если уровень неопределенности на входе слишком высок, то команда приходит к пониманию, что на входе надо поставить выделенного специалиста, который сможет фильтровать неструктурированный поток потребностей от стейкхолдеров. Тогда и нанимают аналитика.
Кажется я ЦА вашей статьи. Расскажу свою точку зрения нулевого лица. Недавно заметила, что мне стало интересно заниматься алгоритмами и их программированием. Началось все с компьютерных игр, которые в игровом формате предлагают решать алгоритмические головоломки. Например, мне очень понравились "Human Resource Machine" и "7 Billion Humans". После них захотелось что-то сделать в реальном мире, близкое к программированию задачек. Первое, что пришло в голову это программируемые конструкторы, например, роботы. Пока что до роботов я не дошла, но продолжила интересоваться этой темой. И вот мне попала на глаза и откликнулась ваша подробная статья о входе в ML. Я честно села смотреть первое видео про векторы по плану из статьи. В целом это интересно для общей эрудиции, но я поймала себя на мысли, что приходится себя заставлять. Почему так происходит? Ведь мне интересна эта тема, ну вернее не именно эта тема, а её прямое отношение к теме машинного обучения. Мне пришла в голову мысль, что такой подход похож на обучение в университете: мне нужно изучить кучу теории, прежде чем я смогу заняться реальными задачами. При этом полноценного понимания того, что мне действительно понравится решать ML задачи у меня нет. Можно ли считать интерес к компьютерным игрушкам про алгоритмы достаточным, чтобы погрузиться в такую сложную область? Или когда в статье говорится про обучение с нуля, то имеется в виду, что человек уже должен понимать что-то в теме машинного обучения, то есть всё-таки быть ненулевым? Как тогда быть? И тут я подумала, что мне было бы комфортнее погружаться в область через постепенное решение прикладных задачек от простых к сложным. И чтобы желание решить конкретную задачу мотивировало меня изучить линейную алгебру, а не абстрактное понимание, что "надо, Федя, надо". То есть, например, сначала дать поиграть в игры на алгоритмы, потом предложить запрограммировать робота на шаги, потом обучить простую нейронную сеть и так далее. И для каждой задачи указывать какие знания будут нужны. Мне бы хотелось использовать такой формат обучения, но есть ли такой?
Константин, спасибо за статью. Я недавно начала выступать и мне откликнулась ваша тема. Я не нашла в таблице задач и нагрузки время на проработку материала и подготовку собственно самого доклада. Например, у меня на подготовку моего первого доклада ушло полгода. Не чистого времени, конечно, но от появления идеи и до первого публичного выступления. Самый мой большой страх был в том, что мне казалась моя тема очень банальной и что она не найдёт отклик у слушателей
Тогда предлагаю пойти дальше и проверять дружелюбность у покупателей. Среди них тоже встречаются всякие, как вы говорите, "обмудки". Недостаточно хорошо улыбаетесь окружающим? Бан на вход в магазин на три дня. Так победим
Кассиры не знают как правильно быть дружелюбными, что приходится делать робота, который это замеряет? Или работодатель опять забыл, что настрой человека можно поднять достойными условиями труда?
С одной стороны, написано хорошо и по интересной теме. С другой стороны, непонятны выводы и связи между частями текста. Как будто читаешь набор занимательных фактов, а работу по анализу, обработке и собственной интерпретации уже существующей информации автор не сделал. Видимо не зря в начале меня напряг тег "копирайтинг"
А помните когда-то считалось, что роботы заберут на себя тяжёлую, рутинную, неинтересную физическую работу, а люди смогут посвятить себя созиданию и творчеству. Почему в итоге всё сместилось в противоположную сторону? Почему оказалось, что автоматизировать процесс рисования проще, чем процессы жизни людей в городе?
P.S. Пока у нейросетей есть проблемы с изображением рук, у человечества ещё есть шанс
Тогда непонятно зачем придумали "системного аналитика"? Можно исчерпывающе использовать две существующие позиции: "бизнес-аналитик" для выявления требований и "архитектор" для проектирования решений. А системному анализу учить всех, а не отдельных специалистов
У нас на проекте используется другая магическая фраза, если что-то непонятно: "ну здесь нужна аналитика". После этого все поворачиваются и смотрят на меня)
Тут главное не схватить "фактор автобуса", если аналитик берет на себя большую часть задач. Полагаю везде нужна золотая середина.
На одном из проектов у нас долго не было дизайнера. Кому-то нужно было закрывать эти задачи и я взяла их на себя. Рисовала в пейнте макеты. Это было интересно и странно. Я четко понимала, что мне сильно не хватает знаний по UX и мои макеты, мягко говоря, слабые. Например, одним из моих гениальных решений было использовать в качестве иконки обратной связи - эмодзи. А потом у нас появился нормальный дизайнер. Поэтому я тоже хожу "на чужую" территорию, просто чувствую себя импостером в этот момент)
Я тоже считаю, что главная моя задача как аналитика помогать команде быстрее разбираться с задачами. Поэтому я много общаюсь с ними голосом, подсвечиваю риски, визуализирую во время встреч наши договоренности, использую нотации с легким уровнем вхождения, стараюсь не перегружать сценарии логикой и другое, что могу облегчить как аналитик. Чего я не делаю: не захожу в зону ответственности другого специалиста, понимая что там он справится сильно лучше меня. А если такого специалиста нет, то капаю на голову продакту, что нам нужен такой специалист)
Я долгое время бралась за все, что скажут. Во-первых, было ощущение "ну надо делать раз больше некому", а во-вторых, синдром отличника. Вообще благодаря этому узнала про SQL, протоколы, базы данных, логи и др. Эти знания сейчас помогают лучше понимать процесс разработки, но специалистом по базам данных я себя по-прежнему не считаю
Я сейчас поняла, что на своей практике вижу движение только в одну сторону: из бизнес-аналитиков в системные, из системных в архитекторы.
Действительно могут быть кейсы, когда нужен специалист с комбинацией сильных компетенций в разных областях. За обретением таких компетенций полагаю стоит серьезный релевантный бекграунд работы и обучения. И эксперт, который в итоге получится, будет очень специализированным, очень дорогим и в какой-то степени уникальным.
Это у нас дыр так много или все специалисты оверквалифицированные?
Меня настораживает, что сами аналитики, которые говорят на большую аудиторию, поддерживают тезис "Аналитик - это и швец, и жнец, и на дуде игрец". Я уверена, что это действительно скилловые ребята, но у меня есть гипотеза, что они "выжившие" среди большого количества тех, кто не смог или не захотел в этом участвовать
На самом первом месте работы я занималась выездами в поля к заказчику, настройкой коробочного продукта и ответами на вопросы пользователей. Должность эта у нас тогда называлась "консультант". Все из-за этого очень возмущались и требовали переименования в бизнес-аналитиков. Вот теперь я думаю, а может и правда все правильно называлось...)
Я сама работаю системным аналитиком и мне очень откликается ваша статья. На мой взгляд системный аналитик в первую очередь (не смейтесь) нужен для системного анализа, а не анализа системы. То есть, должен обладать достаточными знаниями, чтобы "подружить" ожидания людей и возможности продукта. Для этого нужно как уметь коммуницировать с людьми, так и разбираться в технологиях. Но главный поинт: "разбираться" и "принимать решения" — разные вещи. Я знаю, что такое реляционные БД и микросервисы, но не возьмусь их проектировать, потому что нет у меня достаточных для этого навыков. Это не значит, что системный аналитик не может проектировать архитектуру, может. Только это будет называться — системный аналитик взял на себя роль архитектора. А значит и отвечать за принятые решения он должен на уровне архитектора. Да, и ещё свои задачи аналитика он тоже должен успеть закрывать и закрывать их качественно. Сможет ли такой аналитик найти на всё время или же что-то пострадает?
Если говорить про компетенции, то я считаю, что моя первичная задача как аналитика - снимать неопределенность на входе до уровня, достаточного для команды, чтобы начать делать решение, и проверять, чтобы на выходе ожидания (стейкхолдеров) и реальность (готового решения) совпали.
Спасибо, что подняли эту тему
Так и есть. Не на всех проектах нужен аналитик, но на каждом проекте нужно делать анализ. Если проект небольшой, то роль аналитика размазывается по другим участникам команды. Если уровень неопределенности на входе слишком высок, то команда приходит к пониманию, что на входе надо поставить выделенного специалиста, который сможет фильтровать неструктурированный поток потребностей от стейкхолдеров. Тогда и нанимают аналитика.
Кажется я ЦА вашей статьи. Расскажу свою точку зрения нулевого лица. Недавно заметила, что мне стало интересно заниматься алгоритмами и их программированием. Началось все с компьютерных игр, которые в игровом формате предлагают решать алгоритмические головоломки. Например, мне очень понравились "Human Resource Machine" и "7 Billion Humans". После них захотелось что-то сделать в реальном мире, близкое к программированию задачек. Первое, что пришло в голову это программируемые конструкторы, например, роботы. Пока что до роботов я не дошла, но продолжила интересоваться этой темой. И вот мне попала на глаза и откликнулась ваша подробная статья о входе в ML. Я честно села смотреть первое видео про векторы по плану из статьи. В целом это интересно для общей эрудиции, но я поймала себя на мысли, что приходится себя заставлять. Почему так происходит? Ведь мне интересна эта тема, ну вернее не именно эта тема, а её прямое отношение к теме машинного обучения. Мне пришла в голову мысль, что такой подход похож на обучение в университете: мне нужно изучить кучу теории, прежде чем я смогу заняться реальными задачами. При этом полноценного понимания того, что мне действительно понравится решать ML задачи у меня нет. Можно ли считать интерес к компьютерным игрушкам про алгоритмы достаточным, чтобы погрузиться в такую сложную область? Или когда в статье говорится про обучение с нуля, то имеется в виду, что человек уже должен понимать что-то в теме машинного обучения, то есть всё-таки быть ненулевым? Как тогда быть? И тут я подумала, что мне было бы комфортнее погружаться в область через постепенное решение прикладных задачек от простых к сложным. И чтобы желание решить конкретную задачу мотивировало меня изучить линейную алгебру, а не абстрактное понимание, что "надо, Федя, надо". То есть, например, сначала дать поиграть в игры на алгоритмы, потом предложить запрограммировать робота на шаги, потом обучить простую нейронную сеть и так далее. И для каждой задачи указывать какие знания будут нужны. Мне бы хотелось использовать такой формат обучения, но есть ли такой?
Константин, спасибо за статью. Я недавно начала выступать и мне откликнулась ваша тема. Я не нашла в таблице задач и нагрузки время на проработку материала и подготовку собственно самого доклада. Например, у меня на подготовку моего первого доклада ушло полгода. Не чистого времени, конечно, но от появления идеи и до первого публичного выступления. Самый мой большой страх был в том, что мне казалась моя тема очень банальной и что она не найдёт отклик у слушателей