Бизнес-анализ & IT

🤓 Что такое эмбеддинги и как с ними работать. Вводная для начинающих 📎 Читать статью

🤓 Что такое эмбеддинги и как с ними работать. Вводная для начинающих 📎 Читать статью

Хотите научиться «разговаривать» с аудиторией на языке персонализированных рекомендаций? Вебинар: «Методы сегментации в рекомендациях» Когда: 5 ноября, 20:00 (МСК). Формат: онлайн. Участие: бесплатное. На уроке разберём: ✅ как с помощью RFM‑анализа «распаковать» поведение клиентов; ✅ методы кластеризации — как группировать пользователей «по интересам»; ✅  сегментацию через логистическую регрессию — как превратить данные в работающие рекомендации. Вы узнаете: - как выделять целевые группы для маркетинговых кампаний; - как персонализировать предложения без лишних затрат; - в каких случаях достаточно классических ML‑методов — и не нужно «изобретать велосипед». Будет полезно IT‑специалистам, которые хотят прокачать навыки в Data Science; дата‑сайентистам, ищущим реальные кейсы для применения знаний. Открытый урок пройдет в рамках курса «Рекомендательные системы» от Otus! Не упустите шанс заглянуть в «кухню» рекомендательных систем! ➡️ Регистрируйтесь по ссылке: https://otus.pw/xnqZ/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🤍ИИ не волшебная пилюля. Это долго, дорого и больно Автор статьи, Алиса Анкушева, спикер СберУниверситета и консультант по технологиям компаний «Мегафон», Grow Food, «Самокат», рассказывает о том, почему внедрение ИИ ради халявы оборачивается миллионными убытками 🔗Читать статью на rb.ru

📉Как мы превратили BI в полноценный корпоративный инструмент: дизайн-система, виджеты и self-service Сложность: ★☆☆ | Время чтения: 8 мин | Автор: Вадим Крысин,  начальник отдела разработки решений для анализа данных в «Газпром ЦПС». Автор рассказывает об опыте разработки BI-системы вместо того, чтобы каждый раз делать делать BI «под задачу». 📎 Читать статью

Всем привет! Знаю, что в айти-сфере настали неспокойные времена. Но неспокойствие и нестабильность — новая норма, это обстоятельства, которые прививают нам с 2020 года 🫠 Не стоит ожидать, когда все закончится и снова станет полегче. Лучше инвестировать эту энергию и силы в себя. С одной стороны, мы видим новости о сокращениях в айти-секторе, а с другой — открыт найм. Админа недавно настолько засыпали вакансиями, что пришлось дублировать ссылку на чат для вакансий. То есть возможности все еще есть, просто они требуют готовности. Как неспокойные времена можно обратить в пользу? Составляем карту навыков — можно с помощью LLM (если нужен промт запроса, ставьте 🔥 — скину в комментарии), можно подумать с коучем/ментором  (как раз сдаю экзамен по системному бизнес-консультированию и профессиональному коучингу 🙈). И вперед — осваивать новые рубежи, чтобы усилить свою позицию в этом неспокойном мире. После этого согласно плану идете грызть гранит науки, обретая уверенность в себе с каждым днем, а не просто лежите в направлении мечты в ожидании, когда само всё рассосётся. Админ в сами знаете каком году сама училась на DE и потом на DS вместо чтения новостей и впадания в панику. Но чтобы не начинать с нуля в неопределенности, можно воспользоваться готовым планом и пройти кризис с теми, с кем не страшно. Например, пройти курс “Аналитик ПРО” от Changellenge >> Education. Школа гарантирует, что даст твердые навыки и уверенность: ✔️Это первая кейс-школа аналитики, где не теория в вакууме, а сразу прикладные навыки для принятия бизнес-решений. Отрабатываете навыки на реальных кейсах от топ-компаний, а не на придуманных примерах. ✔️ Школа специализируется именно на обучении аналитике и за 6 лет работы накопила большую экспертизу ✔️ Программа собрана с партнерами под актуальные запросы работодателей России ✔️ Живые встречи с экспертами-практиками из Google, Яндекса, VK и Avito. Это не записанные лекции, а диалог с людьми, которые решают задачи в реальном боевом режиме. ✔️ Капитал выпускника — помощь с выходом на рынок труда и крутой нетворкинг Начните карьеру в аналитике с зарплатой от 80 000 рублей. Сейчас в школе акция до 31 октября — скидки до 35%. По промокоду BAMRUS действует дополнительная скидка 20 000 руб. на курс «Аналитик PRO». 👉Оставь заявку и получи бесплатную консультацию по программе!

📉Как мы превратили BI в полноценный корпоративный инструмент: дизайн-система, виджеты и self-service Сложность: ★☆☆ | Время чтения: 8 мин | Автор: Вадим Крысин,  начальник отдела разработки решений для анализа данных в «Газпром ЦПС». Автор рассказывает об опыте разработки BI-системы вместо того, чтобы каждый раз делать делать BI «под задачу». 📎 Читать статью

✏️Что такое диаграмма С4 и как ее нарисовать В статье рассказывается: - что представляет собой диаграмма С4; - из каких компонентов состоит; - а также приводится пример создания диаграммы. 📎 Читать статью

Yandex Cloud удвоил выручку от корпоративных ИИ‑сервисов — за девять месяцев 2025 года она достигла 1,5 млрд ₽, на 44% выше, чем за весь 2024 год. Главная движущая сила — генеративные модели и ML‑сервисы. Всё собрано в Yandex AI Studio, где компании могут за пару часов создать собственного AI‑агента и встроить его в продукт. On‑premises‑решения — YandexGPT, SpeechKit и SpeechSense — разворачиваются прямо в инфраструктуре клиента. А ещё ИБ-сервисы выросли в 2,5 раза, и каждый четвёртый коммерческий клиент их использует. Чтобы ускорить развитие защиты, Yandex B2B Tech и SolidSoft создали совместное предприятие. 😇 В итоге бизнес получает удобные инструменты ИИ и надежную защиту данных.

📖Один Swagger вместо сотни страниц Confluence: как в Рунити навели порядок в API-документации Сложность: ★☆☆ | Время чтения: 9 мин | Автор: Маргарита Сорочинская, технический писатель отдела архитектуры в Рунити Автор рассказывает об опыте описания API целиком в Swagger, без дублирования в Confluence, а также делится пошаговой инструкцией документирования и загрузки на Git. 📎 Читать статью

📈 Закупки меняются — вы успеваете за рынком? В Industrial.Market разбирают, как устроен рынок закупок в России сегодня: 🟡 автоматизация и цифровизация закупочных процессов, 🟡 работа с поставщиками с помощью В2В-маркетплейсов, 🟡 снижение транзакционных издержек, 🟡 кейсы внедрения B2B-маркетплейсов и ERP, 🟡 аналитика по категориям и рынкам. В канале пишут про реальные инструменты: как закупщику сэкономить, ускорить процессы и сохранить устойчивость бизнеса. 📊 Если вы работаете в снабжении, логистике или закупках — этот канал для вас. Подписывайтесь на @industrial_market_official, тут актуальные материалы, практические гайды и интервью с экспертами  Industrial.Market.

🤓 Как нанимают fullstack-аналитиков: инсайты от работодателя Всем привет! Наткнулась на статью про подбор аналитиков со стороны работодателя. Автор статьи подробно описывает: - этапы отбора кандидатов; - на что обращает внимание при просмотре резюме и на собеседовании; - и делится готовым планом интервью на позицию Fullstack-аналитика. Также в статье есть примеры «фильтров», по которым некоторые работодатели могут отсеивать резюме. Но не стоит воспринимать это как универсальное правило — это лишь одна точка зрения на большом и разнообразном рынке труда. Статья может помочь тем, кто готовится к собеседованиям — будет полезно заглянуть в голову рекрутера. 📎 Читать статью на VC

Всем привет! По просьбам дублирую ссылку на наш чат для размещения вакансий IT Аналитиков (Business/System/Data analysts), а так же Владельцев и Менеджеров продукта (Product Owners, Product Managers) ➡️ @bam_job (резюме тоже можно размещать) Перед размещением резюме/вакансии, пожалуйста, ознакомьтесь с правилами 🙏

💬 Промт, который превращает описание задачи в SQL-запрос Если продакт любит просить вас посчитать DAU/MAU, но ресурсы для дашборда не выделяет, попробуйте вот такой пример промта для LLM, чтобы модель автоматически превращала текстовое описание задачи в SQL-запрос. Теоретически этому можно обучить и самого продакта 😉. 💡Пример промта для LLM (ChatGPT и др.):

Ты — senior data-инженер. Напиши корректный и оптимальный SQL-запрос для ClickHouse/PostgreSQL по описанию ниже.

Структура данных:
- Таблица: `events`
- Поля: `event_date` (DATE), `user_id` (INT), `product_id` (STRING)

Задача:
«Нужно посчитать DAU (ежедневное количество уникальных пользователей) по каждому продукту за октябрь 2025 года»

Требования к результату:
- Вывести столбцы: date, product_id, dau
- Запрос должен быть эффективным

✅Результат (пример для ClickHouse):

SELECT
    event_date,
    product_id,
    uniq(user_id) AS dau  -- для PostgreSQL: COUNT(DISTINCT user_id)
FROM events
WHERE event_date BETWEEN '2025-10-01' AND '2025-10-31'
GROUP BY event_date, product_id
ORDER BY event_date, product_id;

💙 Ссылка на наше сообщество в ВК: https://vk.com/1tworks

⌨️Пример промта и диаграммы, составленных при помощи шаблона В качестве примера взяла создание сервиса по поиску научных публикаций в области психологии. Админу было лениво самой заполнять шаблон, поэтому попросила заполнить шаблон дипсика на основании моих вводных (и поплатилась за лень несколькими попытками доведения сценария и архитектуры до MVP). Также можно прогонять через ИИ такое описание на предмет поиска несоответствий, ошибок в логике или для оптимизации архитектуры. ❕ Для корпоративных целей используйте инстументы, разрешенные ИБ вашей компании.

Заполненный шаблон для сервиса поиска научных исследований: 1. Контекст проекта: · Название системы/сервиса: PsychoSearch · Основная цель системы: Сервис для поиска и предоставления списка научных исследований в области психологии по заданной теме в едином формате "дата — название — авторы". · Для кого диаграмма: Я/команда разработчиков — Уровень детализации должен быть техническим, но минимально необходимым для MVP. 2. Участники процесса (Actors & Components): · Инициатор (Actor): Исследователь (Пользователь) · Основные компоненты системы: Web Frontend, Backend API, Database (для кэширования) · Внешние сервисы/API: PubMed API, PsycINFO API 3. Ключевой сценарий для диаграммы: · Название сценария: Успешный поиск статей по теме с кэшированием · Пошаговое описание основного сценария:   1. Исследователь вводит тему исследования в поисковую строку Frontend и нажимает "Найти"   2. Frontend отправляет POST запрос с поисковым запросом на Backend API (/api/search)   3. Backend API проверяет наличие результатов в кэше (Database)   4. Если результатов в кэше нет, Backend API параллельно отправляет запросы к PubMed API и PsycINFO API   5. Внешние API возвращают результаты в своих форматах JSON   6. Backend API обрабатывает данные: объединяет результаты, убирает дубликаты, форматирует даты и авторов   7. Backend API сохраняет обработанные результаты в кэш (Database)   8. Backend API возвращает отформатированный список статей на Frontend   9. Frontend отображает результаты пользователю 4. Альтернативные потоки и обработка ошибок: · Что должно произойти в случае ошибки? Если один из внешних API недоступен, система использует данные только от работающего API. Если оба API недоступны, но есть закэшированные данные - использует их. · Логика повторов (retry): Нет, не показывать повторные попытки для упрощения · Таймауты: Нет, не отображать таймауты на диаграмме 5. Требования к выходной диаграмме: · Формат: Mermaid JS · Уровень детализации: Включить основные HTTP-методы, показать проверку кэша и параллельные запросы к API · Особые пожелания: Показать альтернативную ветку когда данные есть в кэше, акцент на простоте архитектуры

⚫️Бизнес-анализ & IT

🖥 Шаблон промта для создания sequence-диаграмм

Ты — опытный software architect и аналитик. 
1. Контекст проекта:
*   Название системы/сервиса: [Краткое название вашего сервиса, например, "Сервис рекомендации книг"]
*   Основная цель системы: [Одно-два предложения о том, что делает система, например, "Предоставляет персонализированные рекомендации книг на основе истории чтения пользователя".]
*   Для кого диаграмма: [Я/команда разработчиков/менеджмент] — Уровень детализации должен быть [техническим/обзорным].

2. Участники процесса (Actors & Components):
*   Инициатор (Actor): [Кто начинает процесс? Например: Пользователь, Внешняя система, Администратор]
*   Основные компоненты системы: [Перечислите ключевые внутренние модули, например: Frontend, Backend API, Auth Service, Database, Search Service]
*   Внешние сервисы/API: [Перечислите сторонние системы, с которыми происходит взаимодействие, например: Stripe API, Google Maps API, Email Service]

3. Ключевой сценарий для диаграммы:
*   Название сценария: [Дайте сценарию название, например: "Успешное оформление заказа", "Поиск и фильтрация товаров"]
*   Пошаговое описание основного сценария:
    1.  [Шаг 1, например: Пользователь вводит данные для поиска и нажимает "Найти".]
    2.  [Шаг 2, например: Frontend отправляет запрос на Backend API.]
    3.  [Шаг 3, например: Backend API проверяет авторизацию, обращаясь к Auth Service.]
    4.  [Шаг 4, например: Backend API выполняет запрос к Database.]
    5.  [Шаг 5, например: Backend API обогащает данные, обращаясь к Внешнему API.]
    6.  [Шаг 6, например: Backend API возвращает обработанные данные на Frontend.]
    7.  [Шаг 7, например: Frontend отображает результат пользователю.]

4. Альтернативные потоки и обработка ошибок:
*   Что должно произойти в случае ошибки? [Опишите хотя бы один альтернативный сценарий, например: "Если товара нет в наличии", "Если платеж не прошел", "Если внешний API недоступен".]
*   Логика повторов (retry): [Нужно ли показывать повторные попытки запросов? Да/Нет]
*   Таймауты: [Важно ли отображать таймауты на диаграмме? Да/Нет]

5. Требования к выходной диаграмме:
*   Формат: [Mermaid JS / PlantUML / Текстное описание для ручного рисования] — предпочтительно Mermaid JS.
*   Уровень детализации: [Укажите, какие детали важно включить: HTTP-методы (GET/POST), названия конкретных эндпоинтов (/api/v1/order), формат данных (JSON), коды ответов (200, 404, 500).]
*   Особые пожелания: [Например: "Покажите параллельные запросы", "Используйте группирующие блоки (alt/opt) для условной логики", "Не показывать взаимодействие с кешем".]

---

Пожалуйста, проанализируй описание выше и создай sequence-диаграмму, которая будет полезна для документирования и проектирования системы.

Шаблон промта можно заполнить самостоятельно, а можно — целиком или отдельные пункты отдать на откуп ИИ. Пример использования и диаграмму можно посмотреть тут. ⚫️Бизнес-анализ & IT

⚙️ Компании всё чаще ищут способ ускорять разработку ИИ, не передавая данные за пределы своего контура. Stackland решает эту задачу — это готовая инфраструктура для ИИ-нагрузок, которую можно установить локально, сохранив гибкость облачных решений за счет интегрированных PaaS-сервисов Yandex Cloud. В одном решении собраны все ключевые инструменты: оркестратор контейнеров, объектное хранилище, управляемые базы данных, управление доступом к GPU и сетям InfiniBand. Stackland поддерживает запуск Yandex AI Studio, что позволяет быстрее создавать и тестировать ИИ-приложения внутри компании и ускорять их запуск на рынок. Решение выйдет в первом квартале 2026 года, а сейчас разработчики проводят индивидуальные консультации и демонстрации. Такой подход объединяет преимущества гибридной инфраструктуры: масштабируемость облака и контроль над данными собственного контура.

#️⃣ Про нумерацию версий API Версия — это последовательность цифр, которая определяет поведение API. Идеально, когда версионирование следует схеме семантического версионирования (SemVer). Формат версии: МАЖОРНАЯ.МИНОРНАЯ.ПАТЧ Например: 2.3.2 ➖Мажорная (первая цифра) — увеличивается при обратно несовместимых изменениях, которые могут сломать старые интеграции Пример: удалено поле или добавлено новое обязательное поле ➖Минорная (вторая цифра) — увеличивается при добавлении новой функциональности с сохранением обратной совместимости Пример: появилось новое необязательное поле ➖Патч (третья цифра) — увеличивается для исправления ошибок, не влияющих на интерфейс Пример: исправлена ошибка валидации или опечатка в документации 🤨 А что такое v1 и v2 в адресе API? В URL часто указывают только мажорную версию — это называется «версионирование через URI». Пример: https://api.test.com/v1/customers/ https://api.test.com/v2/customers/ Это позволяет клиентам подключаться к конкретной мажорной версии и не ломать интеграции при глобальных обновлениях. ❕ Важные моменты ➖Переход на новую мажорную версию (v1 → v2) требует доработок в вашем коде ➖Минорные версии и патчи обычно не отражаются в URL — их можно увидеть в документации API ➖Хорошая практика — явно указывать актуальную версию и помечать устаревшие версии как deprecated 🍀 Наглядный пример изменений между версиями ✅v1: GET /v1/customer

{
  "id": 123,
  "name": "Тест Тестович"
}

✅v2: GET /v2/customer

{
  "id": 123,
  "first_name": "Тест",
  "last_name": "Тестович"
}

В v2 мажорная версия изменилась, так как структура ответа несовместима с v1 — вместо name появились first_name и last_name.