#expert
Мы рекомендуем много книг по архитектуре ПО и по подходам к разработке. Часто задаемся вопросом: "а зачем это всё надо, зачем так сложно?". Но потом начинаем получать проблемы и сложный неуправляемый код.
Преподаватель курсов Java Developer и Разработчик на Spring Framework - Куценко Виталий на митапе Сбера и jug.ru рассмотрел на примерах некоторые проблемы, с которыми мы сталкиваемся. А также дал полезные архитектурные советы, как их избежать.
🎬Предлагаем посмотреть послание Виталия про архитектуру приложений самому себе в прошлое.
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
Мы рекомендуем много книг по архитектуре ПО и по подходам к разработке. Часто задаемся вопросом: "а зачем это всё надо, зачем так сложно?". Но потом начинаем получать проблемы и сложный неуправляемый код.
Преподаватель курсов Java Developer и Разработчик на Spring Framework - Куценко Виталий на митапе Сбера и jug.ru рассмотрел на примерах некоторые проблемы, с которыми мы сталкиваемся. А также дал полезные архитектурные советы, как их избежать.
🎬Предлагаем посмотреть послание Виталия про архитектуру приложений самому себе в прошлое.
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
YouTube
Послание про архитектуру приложений самому себе в прошлое
Выступление на совместном митапе Сбера и Jug.ru
#expert
🧠Всем привет! Сегодня у нас в гостях Борис Цейтлин - выпускник магистратуры "Науки о данных" ФКН ВШЭ, работал machine learning инженером в Mindsdb, в настоящее время преподаёт в OTUS на курсах по машинному обучению.
Поговорили с Борисом о том, как усваивать информацию и не забывать её по прошествии времени.
***
Вы проходите курс, сдаете экзамен, а через месяц с трудом вспоминаете название предмета, не говоря уже о материале. Было такое?
В университете мне говорили, что так должно быть: “Зато остается интуиция, и ты знаешь, где посмотреть!” Теперь я уверен: всё это чушь. На первом курсе бакалавриата я изучал линейную алгебру, а на четвертом курсе я уже не помнил как перемножать матрицы и вдруг обнаружил, что нужно изучать всё заново. Очень глупое чувство. Тогда я заинтересовался: может быть есть способ изучить всё один раз, и потом не переучиваться? Я нашел решение и спустя пару лет уже преподавал линейную алгебру в ВШЭ.
Сейчас я вам расскажу в чем секрет.
🧠Всем привет! Сегодня у нас в гостях Борис Цейтлин - выпускник магистратуры "Науки о данных" ФКН ВШЭ, работал machine learning инженером в Mindsdb, в настоящее время преподаёт в OTUS на курсах по машинному обучению.
Поговорили с Борисом о том, как усваивать информацию и не забывать её по прошествии времени.
***
Вы проходите курс, сдаете экзамен, а через месяц с трудом вспоминаете название предмета, не говоря уже о материале. Было такое?
В университете мне говорили, что так должно быть: “Зато остается интуиция, и ты знаешь, где посмотреть!” Теперь я уверен: всё это чушь. На первом курсе бакалавриата я изучал линейную алгебру, а на четвертом курсе я уже не помнил как перемножать матрицы и вдруг обнаружил, что нужно изучать всё заново. Очень глупое чувство. Тогда я заинтересовался: может быть есть способ изучить всё один раз, и потом не переучиваться? Я нашел решение и спустя пару лет уже преподавал линейную алгебру в ВШЭ.
Сейчас я вам расскажу в чем секрет.
vc.ru
Spaced Repetition — Otus на vc.ru
Вы проходите курс, сдаете экзамен, а через месяц с трудом вспоминаете название предмета, не говоря уже о материале. Было такое? В университете мне говорили, что так должно быть: “Зато остается интуиция, и ты знаешь, где посмотреть!” Теперь я уверен: всё это…
#expert
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Артемий Козырь — Analytics Engineer в компании Wheely, автор телеграмм-канала Technology Enthusiast, а также преподаватель курсов Data Engineer, Hadoop Ecosystem в OTUS.
Поговорили с Артемием про демократизацию аналитики. Подробнее о том, почему Большие Данные никогда не были ближе и доступнее, в посте ниже⬇️
***
Данные и результаты их обработки используются повсеместно. Взрывной спрос на специалистов по работе с данными и рост их зарплат – яркое тому подтверждение.
В то же время реализация востребованного data-проекта никогда не была доступнее, в том числе и для ниндзя-одиночки. Судите сами:
▪️Облака. Готовый MPP движок или Hadoop кластер за 3 минуты – посчитал, сохранил результат – погасил. Zero administration. При этом каждый вендор стремится создать лУчший по функционалу и удобству продукт.
▪️Фреймворки типа dbt элегантно абстрагируют рутинную часть работы и boilerplate code, фокусируя внимание на написании бизнес-логики и лучших практиках разработки. То, для чего раньше создавались целые отделы в компаниях, теперь может быть реализовано усилиями 1-2 людей.
▪️Экспертные сообщества, культура обмена знаниями, open source – это обеспечивает быстрый старт и снижает порог входа. Slack, discourse, telegram channels – места концентрации идей, мнений и крупиц золота. Взгляните на топ аналитических задач на SQL с интерактивными примерами / решениями на sqlfiddle.com
И, конечно, публикуйте свои открытия. Сегодня каждый может стать героем.
Несколько идей проектов, которыми делюсь с вами:
➖Парсинг телеграм-каналов. Перепосты и кластеры «либеральных» и «патриотических» медиа
➖Мониторинг блогосферы: «снова в школу» по воскресеньям и «наконец-то пятница»
➖Граф социальных связей и интересов. Начните с подписок своего Instagram
Тем временем я упорно работаю над содержанием нового курса Data Warehouse Analyst. Именно вы можете повлиять на структуру и акценты, высказав своё мнение. Запуск запланирован уже на май!
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Артемий Козырь — Analytics Engineer в компании Wheely, автор телеграмм-канала Technology Enthusiast, а также преподаватель курсов Data Engineer, Hadoop Ecosystem в OTUS.
Поговорили с Артемием про демократизацию аналитики. Подробнее о том, почему Большие Данные никогда не были ближе и доступнее, в посте ниже⬇️
***
Данные и результаты их обработки используются повсеместно. Взрывной спрос на специалистов по работе с данными и рост их зарплат – яркое тому подтверждение.
В то же время реализация востребованного data-проекта никогда не была доступнее, в том числе и для ниндзя-одиночки. Судите сами:
▪️Облака. Готовый MPP движок или Hadoop кластер за 3 минуты – посчитал, сохранил результат – погасил. Zero administration. При этом каждый вендор стремится создать лУчший по функционалу и удобству продукт.
▪️Фреймворки типа dbt элегантно абстрагируют рутинную часть работы и boilerplate code, фокусируя внимание на написании бизнес-логики и лучших практиках разработки. То, для чего раньше создавались целые отделы в компаниях, теперь может быть реализовано усилиями 1-2 людей.
▪️Экспертные сообщества, культура обмена знаниями, open source – это обеспечивает быстрый старт и снижает порог входа. Slack, discourse, telegram channels – места концентрации идей, мнений и крупиц золота. Взгляните на топ аналитических задач на SQL с интерактивными примерами / решениями на sqlfiddle.com
И, конечно, публикуйте свои открытия. Сегодня каждый может стать героем.
Несколько идей проектов, которыми делюсь с вами:
➖Парсинг телеграм-каналов. Перепосты и кластеры «либеральных» и «патриотических» медиа
➖Мониторинг блогосферы: «снова в школу» по воскресеньям и «наконец-то пятница»
➖Граф социальных связей и интересов. Начните с подписок своего Instagram
Тем временем я упорно работаю над содержанием нового курса Data Warehouse Analyst. Именно вы можете повлиять на структуру и акценты, высказав своё мнение. Запуск запланирован уже на май!
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
#expert
⚡️ Всем привет! Сегодня у нас в гостях Мария Котляревская — DevOps инженер во Wrike, а также преподаватель курса «Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes» в OTUS.
Маша поделилась с нами своим топом неочевидных функций в Kubernetes.
⎈Читать в OTUS Journal⎈
⚡️ Всем привет! Сегодня у нас в гостях Мария Котляревская — DevOps инженер во Wrike, а также преподаватель курса «Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes» в OTUS.
Маша поделилась с нами своим топом неочевидных функций в Kubernetes.
⎈Читать в OTUS Journal⎈
#expert
⚡️Всем привет! Сегодня у нас в гостях Аня Подображных — Ведущий менеджер продукта в Авито и автор телеграм-канала @product_weekdays.
Поговорили с Аней про важность продуктового мышления.
***
С чего начинать, если хочешь стать продактом: с инструментов или мышления? Я верю, что с мышления. И чтобы объяснить, что это, зачем и, самое главное, как его развивать, я придумала небольшую историю (прямо как школьное сочинение)!
Наслаждайтесь 🙂
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
⚡️Всем привет! Сегодня у нас в гостях Аня Подображных — Ведущий менеджер продукта в Авито и автор телеграм-канала @product_weekdays.
Поговорили с Аней про важность продуктового мышления.
***
С чего начинать, если хочешь стать продактом: с инструментов или мышления? Я верю, что с мышления. И чтобы объяснить, что это, зачем и, самое главное, как его развивать, я придумала небольшую историю (прямо как школьное сочинение)!
Наслаждайтесь 🙂
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
#expert
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Артемий Козырь — Analytics Engineer в компании Wheely, автор телеграмм-канала Technology Enthusiast, а также преподаватель курсов Data Engineer, Hadoop Ecosystem в OTUS.
Поговорили с Артемием про принципы, лежащие в основе решений, работающих с Big Data ⬇️
***
Большие данные, кластерные вычисления, MPP базы данных – всё это может звучать так сложно и загадочно не только для обывателя, но и для ИТ-специалистов.
Однако, принципы, лежащие в основе решений, работающих с Big Data, логичны и интуитивно понятны. Они одинаково применимы и к инструментам экосистемы Hadoop (Hive, Spark, HBase, Kafka), и к аналитическим движкам корпоративного уровня (Teradata, Vertica, Oracle, Exasol), и к современным облачным решениям (Snowflake, Databricks, Redshift, BigQuery).
⏺ Параллелизация вычислений. Распределение большого объема данных на ноды кластера и обеспечение независимой параллельной обработки каждой из частей. MapReduce – классический пример.
⏺ Структурирование данных. Сегментация пользователей и их транзакций по идентичному ключу, например, по user_id. А также партиционирование – деление данных на логические части, например, в зависимости от даты транзакции (горячие, теплые, холодные)
⏺ Оптимизация физического хранения. Запись данных на диск в колоночном формате, применение алгоритмов кодирования и сжатия. Предварительная сортировка данных.
⏺ Актуализация статистических данных (метаданные). Это гистограммы распределения, количество уникальных значений, минимумы, максимумы, наличие NULL. Такая метаинформация критически важна для построения оптимального плана выполнения и выбора алгоритмов.
⏺ Управление ресурсами и мониторинг. Выделение ресурсных пулов, квот на использование мощностей, разграничение прав доступа и полномочий. Мониторинг поможет со своевременным реагированием на инциденты и проблемные места.
Новый запуск курса Data Engineer, стартующий 31 мая, приобретает кейс-ориентированный подход. Каждый модуль посвящен разбору отдельного сценария: Architecture, Data Lake, DWH, NoSQL, MLOps.
На подходе курс DWH Analyst, в котором основной фокус делается на направление Analytics Engineering: углубленная аналитика, моделирование данных, Business Intelligence, Data Quality.
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Артемий Козырь — Analytics Engineer в компании Wheely, автор телеграмм-канала Technology Enthusiast, а также преподаватель курсов Data Engineer, Hadoop Ecosystem в OTUS.
Поговорили с Артемием про принципы, лежащие в основе решений, работающих с Big Data ⬇️
***
Большие данные, кластерные вычисления, MPP базы данных – всё это может звучать так сложно и загадочно не только для обывателя, но и для ИТ-специалистов.
Однако, принципы, лежащие в основе решений, работающих с Big Data, логичны и интуитивно понятны. Они одинаково применимы и к инструментам экосистемы Hadoop (Hive, Spark, HBase, Kafka), и к аналитическим движкам корпоративного уровня (Teradata, Vertica, Oracle, Exasol), и к современным облачным решениям (Snowflake, Databricks, Redshift, BigQuery).
⏺ Параллелизация вычислений. Распределение большого объема данных на ноды кластера и обеспечение независимой параллельной обработки каждой из частей. MapReduce – классический пример.
⏺ Структурирование данных. Сегментация пользователей и их транзакций по идентичному ключу, например, по user_id. А также партиционирование – деление данных на логические части, например, в зависимости от даты транзакции (горячие, теплые, холодные)
⏺ Оптимизация физического хранения. Запись данных на диск в колоночном формате, применение алгоритмов кодирования и сжатия. Предварительная сортировка данных.
⏺ Актуализация статистических данных (метаданные). Это гистограммы распределения, количество уникальных значений, минимумы, максимумы, наличие NULL. Такая метаинформация критически важна для построения оптимального плана выполнения и выбора алгоритмов.
⏺ Управление ресурсами и мониторинг. Выделение ресурсных пулов, квот на использование мощностей, разграничение прав доступа и полномочий. Мониторинг поможет со своевременным реагированием на инциденты и проблемные места.
Новый запуск курса Data Engineer, стартующий 31 мая, приобретает кейс-ориентированный подход. Каждый модуль посвящен разбору отдельного сценария: Architecture, Data Lake, DWH, NoSQL, MLOps.
На подходе курс DWH Analyst, в котором основной фокус делается на направление Analytics Engineering: углубленная аналитика, моделирование данных, Business Intelligence, Data Quality.
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
#expert
Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Михаил Альфа — Ведущий разработчик в РСХБ-ИНТЕХ и преподаватель курса Flutter Mobile Developer в OTUS.
Поговорили с Михаилом о том, как помогать сообществу, решая свои задачи. Передаем ему слово.
﹏﹏﹏
💭Все разработчики пользуются чужим умственным трудом каждый день и воспринимают это как должное — хочешь получить некий функционал — скачиваешь «зависимость» — он у тебя есть. Хочешь что-то посложнее — пара зависимостей. Что-то ну совсем сложное — придется написать код.
Речь идет про Open Source-решения, которые экономят всем нам десятки тысяч человеко-часов разработки, миллиарды долларов денег и избавляют нас от миллионов багов. Вы только представьте: вы начинаете новый проект и вам придется с 0 переизобретать Backend-фреймворк для того, чтобы написать простой CRUD. Читать продолжение в Otus Journal.
﹏﹏﹏
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Михаил Альфа — Ведущий разработчик в РСХБ-ИНТЕХ и преподаватель курса Flutter Mobile Developer в OTUS.
Поговорили с Михаилом о том, как помогать сообществу, решая свои задачи. Передаем ему слово.
﹏﹏﹏
💭Все разработчики пользуются чужим умственным трудом каждый день и воспринимают это как должное — хочешь получить некий функционал — скачиваешь «зависимость» — он у тебя есть. Хочешь что-то посложнее — пара зависимостей. Что-то ну совсем сложное — придется написать код.
Речь идет про Open Source-решения, которые экономят всем нам десятки тысяч человеко-часов разработки, миллиарды долларов денег и избавляют нас от миллионов багов. Вы только представьте: вы начинаете новый проект и вам придется с 0 переизобретать Backend-фреймворк для того, чтобы написать простой CRUD. Читать продолжение в Otus Journal.
﹏﹏﹏
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
#expert
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Артемий Козырь — Analytics Engineer в компании Wheely, автор телеграмм-канала Technology Enthusiast, а также преподаватель курсов Data Engineer, Hadoop Ecosystem в OTUS.
Поговорили с Артемием про Data Build Tool – Мультитул для построения Аналитического Хранилища⬇️
***
DBT — это всё о букве T в акрониме ELT (Extract — Load — Transform). Сегодня это бурно развивающийся Open Source проект, который используют уже в 2,100+ компаний. Что делает это решение таким востребованным?
⏺Фокус инженеров и аналитиков на создании ценности и результатах, а не написании boilerplate code
⏺Лучшие практики из мира Software Engineering – Version Control, Unit Testing, Continuous Integration
⏺SQL на стероидах с языком шаблонизации Jinja – больше никакого хардкода
⏺Модульная структура – импортируйте готовые библиотеки, от утилит и календаря до facebook & google ads. А в случае необходимости – напишите свою
⏺Граф зависимостей (Data Lineage) и автоматически генерируемая документаця (Static Website) из коробки
⏺7 official + 7 community адаптеров для СУБД, среди которых: Snowflake, Clickhouse, Redshift, BigQuery, Databricks, SQL Server
После 2 лет работы с dbt и преподавания на курсе Data Engineer мне есть чем поделиться в области DWH / Analytics Engineering. Детальная программа на 35+ занятий сайте курса Data Warehouse Analyst.
Я верю в то, что у dbt большое будущее. Изучая современные подходы и практики Analytics Engineering сегодня, вы делаете большую инвестицию в свое развитие. Напоследок несколько фактов в подтверждение:
➖November 11, 2020 – Fishtown Analytics raises $29.5M Series B
➖June 30, 2021 – Dbt Labs raises $150M Series C
➖15.000+ участников в Slack community
➖42 доклада за 2020 год на ежегодной конференции Coalesce
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Артемий Козырь — Analytics Engineer в компании Wheely, автор телеграмм-канала Technology Enthusiast, а также преподаватель курсов Data Engineer, Hadoop Ecosystem в OTUS.
Поговорили с Артемием про Data Build Tool – Мультитул для построения Аналитического Хранилища⬇️
***
DBT — это всё о букве T в акрониме ELT (Extract — Load — Transform). Сегодня это бурно развивающийся Open Source проект, который используют уже в 2,100+ компаний. Что делает это решение таким востребованным?
⏺Фокус инженеров и аналитиков на создании ценности и результатах, а не написании boilerplate code
⏺Лучшие практики из мира Software Engineering – Version Control, Unit Testing, Continuous Integration
⏺SQL на стероидах с языком шаблонизации Jinja – больше никакого хардкода
⏺Модульная структура – импортируйте готовые библиотеки, от утилит и календаря до facebook & google ads. А в случае необходимости – напишите свою
⏺Граф зависимостей (Data Lineage) и автоматически генерируемая документаця (Static Website) из коробки
⏺7 official + 7 community адаптеров для СУБД, среди которых: Snowflake, Clickhouse, Redshift, BigQuery, Databricks, SQL Server
После 2 лет работы с dbt и преподавания на курсе Data Engineer мне есть чем поделиться в области DWH / Analytics Engineering. Детальная программа на 35+ занятий сайте курса Data Warehouse Analyst.
Я верю в то, что у dbt большое будущее. Изучая современные подходы и практики Analytics Engineering сегодня, вы делаете большую инвестицию в свое развитие. Напоследок несколько фактов в подтверждение:
➖November 11, 2020 – Fishtown Analytics raises $29.5M Series B
➖June 30, 2021 – Dbt Labs raises $150M Series C
➖15.000+ участников в Slack community
➖42 доклада за 2020 год на ежегодной конференции Coalesce
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
#expert
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News адепт менторства и коучинга Георгий Могелашвили — Lead Developer в Booking.com, а также преподаватель курса Team Lead в OTUS.
На уровне руководителя важно развивать не только себя, но и свою команду. Поговорили с Георгием о том, как сделать это наиболее эффективно.⬇️
***
Я веду два урока: Разговоры 1-на-1 и Развитие. А ещё когда-то предложил ввести публичные сессии коучинга, и с тех пор они включены в курс.
Для собственного роста советую следовать следующим шагам:
➖Понять, куда именно вы хотите расти. Тут как раз поможет коучинг и рефлексия, чтобы определиться с целью.
➖ Оценить свои текущие знания и умения, чтобы затем сформировать список того, чего вам не хватает (дельта).
➖ Сделать план развития, исходя из дельты. Обязательные атрибуты плана: SMART цель и контрольные точки.
➖Заручиться поддержкой руководителя или ментора. Этот человек поможет вам пройти путь развития наиболее оптимальным путем.
Как раз для того, чтобы работа с ментором была проще, Георгий cоздал стартап GetMentor.dev — сообщество наставников, готовых делиться знанием и опытом. Через его сервис можно найти подходящего ментора и получить совет — или наоборот, стать ментором и поделиться с другими своей экспертизой. Это некоммерческий проект — сервис не берёт деньги за услуги, а многие менторы готовы помогать бесплатно.
В своём Телеграме @getmentor_dev команда публикует интервью менторов, истории и советы от наставников — советуем подписаться.
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News адепт менторства и коучинга Георгий Могелашвили — Lead Developer в Booking.com, а также преподаватель курса Team Lead в OTUS.
На уровне руководителя важно развивать не только себя, но и свою команду. Поговорили с Георгием о том, как сделать это наиболее эффективно.⬇️
***
Я веду два урока: Разговоры 1-на-1 и Развитие. А ещё когда-то предложил ввести публичные сессии коучинга, и с тех пор они включены в курс.
Для собственного роста советую следовать следующим шагам:
➖Понять, куда именно вы хотите расти. Тут как раз поможет коучинг и рефлексия, чтобы определиться с целью.
➖ Оценить свои текущие знания и умения, чтобы затем сформировать список того, чего вам не хватает (дельта).
➖ Сделать план развития, исходя из дельты. Обязательные атрибуты плана: SMART цель и контрольные точки.
➖Заручиться поддержкой руководителя или ментора. Этот человек поможет вам пройти путь развития наиболее оптимальным путем.
Как раз для того, чтобы работа с ментором была проще, Георгий cоздал стартап GetMentor.dev — сообщество наставников, готовых делиться знанием и опытом. Через его сервис можно найти подходящего ментора и получить совет — или наоборот, стать ментором и поделиться с другими своей экспертизой. Это некоммерческий проект — сервис не берёт деньги за услуги, а многие менторы готовы помогать бесплатно.
В своём Телеграме @getmentor_dev команда публикует интервью менторов, истории и советы от наставников — советуем подписаться.
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
getmentor.dev
GetMentor – открытое сообщество IT-наставников
GetMentor – это открытое комьюнити IT-наставников, готовых делиться своими опытом и знаниями. Наша задача – помогать людям находить ответы на свои вопросы в работе или жизни через прямой доступ к экспертизе в разговоре 1-на-1.
#expert
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Евгений Аристов, преподаватель многочисленных курсов в OTUS.
***
Евгений выпустил новую книгу «PostgreSQL 14. Оптимизация, Kubernetes, кластера, облака».
⏺ В книге подробно изучается внутреннее устройство PostgreSQL 14, начиная с вариантов установки, физического устройства этой системы управления базами данных, заканчивая современными бэкапами и репликацией, а также разбираются кластерные и облачные решения на основе PostgreSQL. Книга написана понятным языком с использованием подробных примеров; а исходные коды и ссылки, используемые в книге, выложены на github.
⏺ Главы логически выстроены по пути усложнения материала и позволяют разобраться, как правильно развернуть кластер PostgreSQL с нуля на отдельных серверах, в виртуальном и облачном исполнении. Подробно рассматриваются настройки, отвечающие за производительность, безопасность и варианты их тюнинга. Отдельно выделены несколько глав, где рассматриваются варианты оптимизации с использованием различных механизмов: индексы, секционирование, джойны и другое.
⏺ Книга будет интересна и полезна разработчикам, администраторам баз данных, архитекторам программного обеспечения, в том числе микросервисной архитектуры.
На сайте автора можно бесплатно прочитать первые 5 глав, а также заказать печатный вариант с доставкой по России или электронную версию в pdf.
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Евгений Аристов, преподаватель многочисленных курсов в OTUS.
***
Евгений выпустил новую книгу «PostgreSQL 14. Оптимизация, Kubernetes, кластера, облака».
⏺ В книге подробно изучается внутреннее устройство PostgreSQL 14, начиная с вариантов установки, физического устройства этой системы управления базами данных, заканчивая современными бэкапами и репликацией, а также разбираются кластерные и облачные решения на основе PostgreSQL. Книга написана понятным языком с использованием подробных примеров; а исходные коды и ссылки, используемые в книге, выложены на github.
⏺ Главы логически выстроены по пути усложнения материала и позволяют разобраться, как правильно развернуть кластер PostgreSQL с нуля на отдельных серверах, в виртуальном и облачном исполнении. Подробно рассматриваются настройки, отвечающие за производительность, безопасность и варианты их тюнинга. Отдельно выделены несколько глав, где рассматриваются варианты оптимизации с использованием различных механизмов: индексы, секционирование, джойны и другое.
⏺ Книга будет интересна и полезна разработчикам, администраторам баз данных, архитекторам программного обеспечения, в том числе микросервисной архитектуры.
На сайте автора можно бесплатно прочитать первые 5 глав, а также заказать печатный вариант с доставкой по России или электронную версию в pdf.
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
#expert
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Филипп Игнатенко, преподаватель OTUS на курсах “Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes”, “DevOps практики и инструменты”, “Administrator Linux. Professional”.
- Если пофантазировать, то каким будет будущее образование IT специалистов? Именно об этом порассуждали с Филиппом в данном посте.
***
Думаю, что в будущем образования должен остаться человек. Преподаватель, который воспринимает себя не как учитель и наставник, не как сотрудник выше рангом, супергерой. Это человек, который все знает, на все грабли наступил и вас научит, их обходить. Это просто человек, который выспался, отдохнул, у которого хорошее настроение и он может и хочет объяснить материал. Мне кажется, мы слишком критически относимся к обучению, к себе. Было бы здорово, если бы мы могли уделять дополнительное внимание психологии, философии. Если бы мы знали больше о нас самих, нам было бы гораздо легче и учиться, и преподавать.
Какой студент может помочь сам себе в обучении?
Это студент, который понял, что получение опыта нельзя ускорить. Это связано с философией. Опыт будет наслаиваться с той скоростью, которая ему определена. И это важно.
Ничего страшного нет, если не удалось полностью рассмотреть все, что было дано на курсе - это нормально, особенно в первый подход. Если бы студент пересматривал курсы и лекции, то он бы каждый раз открывал все больше и больше, смог бы перенять образ мыслей преподавателя, чтобы быстрее находить решение сложностей, возникающих в процессе работы.
Многократно подтверждено исследованиями, что успех студента зависит в бОльшей степени от него самого. Если студент неправильно подходит к обучению, многого или совсем не того от него ждет, то даже самый классный на свете преподаватель ему не поможет.
Без преподавателя сам процесс теряет смысл. Но именно обучение зависит от самого студента. Он будет сталкиваться с проблемами, как и преподаватель сталкивается с проблемами, которые он как-то решает, и это нормально. Все проблемы как в обучении, так и в преподавании решаемы.
Я тоже обучаюсь и мне становится легче самому, если не держу зла на состав преподавателей или программу курса. Я просто понимаю, что успех моего обучения зависит от меня больше, чем от преподавателя.
Поэтому рекомендую брать ответственность за свое обучение на себя, а команда OTUS поддержит вас в вашем стремлении к обучению
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Филипп Игнатенко, преподаватель OTUS на курсах “Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes”, “DevOps практики и инструменты”, “Administrator Linux. Professional”.
- Если пофантазировать, то каким будет будущее образование IT специалистов? Именно об этом порассуждали с Филиппом в данном посте.
***
Думаю, что в будущем образования должен остаться человек. Преподаватель, который воспринимает себя не как учитель и наставник, не как сотрудник выше рангом, супергерой. Это человек, который все знает, на все грабли наступил и вас научит, их обходить. Это просто человек, который выспался, отдохнул, у которого хорошее настроение и он может и хочет объяснить материал. Мне кажется, мы слишком критически относимся к обучению, к себе. Было бы здорово, если бы мы могли уделять дополнительное внимание психологии, философии. Если бы мы знали больше о нас самих, нам было бы гораздо легче и учиться, и преподавать.
Какой студент может помочь сам себе в обучении?
Это студент, который понял, что получение опыта нельзя ускорить. Это связано с философией. Опыт будет наслаиваться с той скоростью, которая ему определена. И это важно.
Ничего страшного нет, если не удалось полностью рассмотреть все, что было дано на курсе - это нормально, особенно в первый подход. Если бы студент пересматривал курсы и лекции, то он бы каждый раз открывал все больше и больше, смог бы перенять образ мыслей преподавателя, чтобы быстрее находить решение сложностей, возникающих в процессе работы.
Многократно подтверждено исследованиями, что успех студента зависит в бОльшей степени от него самого. Если студент неправильно подходит к обучению, многого или совсем не того от него ждет, то даже самый классный на свете преподаватель ему не поможет.
Без преподавателя сам процесс теряет смысл. Но именно обучение зависит от самого студента. Он будет сталкиваться с проблемами, как и преподаватель сталкивается с проблемами, которые он как-то решает, и это нормально. Все проблемы как в обучении, так и в преподавании решаемы.
Я тоже обучаюсь и мне становится легче самому, если не держу зла на состав преподавателей или программу курса. Я просто понимаю, что успех моего обучения зависит от меня больше, чем от преподавателя.
Поэтому рекомендую брать ответственность за свое обучение на себя, а команда OTUS поддержит вас в вашем стремлении к обучению
***
💬 Мы ищем гостей для новых выпусков рубрики.
Пиши мне, если есть, что рассказать.
Обсудить
#expert
🤟 Сегодня в гостях у OTUS News Андрей Кравчук – разработчик с 14-летним опытом и преподаватель курса OTUS “Python Developer. Professional”. Андрей рассказал о пользе изучения функционального программирования.
О функциональном программировании к 2023 году не слышал только ленивый. Мейнстримные языки (Python, JavaScript) по ходу развития приобретают всё больше функциональных черт, а нишевые языки, изначально ориентированные на ФП (Clojure, Rust) завоёвывают всё большую популярность. Кроме того, функциональные языки-мастодонты вроде Common Lisp и Haskell также не пропадают с горизонта индустрии. Первый сейчас популярен среди компаний, исследующих квантовые вычисления, а второй часто используется в блокчейн-стартапах.
С чего же начать, если хочется одной ногой попробовать воду в море функционального программирования?
Я бы рекомендовал обратить взор на Scheme, входящий в семейство LISP-подобных языков. Лисп, в свою очередь, является вторым старейшим языком программирования высокого уровня, уступая лишь на год Фортрану. Scheme – его более поздний минималистичный диалект, который в своё время даже использовался для обучения программированию в институте MIT.
😉 Язык этот, хоть и сначала поражает непривычным синтаксисом, лёгок для освоения, так как по характеристикам совпадает со многими современными мейнстримными языками – он является динамически сильно типизированным языком с лексическими областями видимости, замыканиями и сборкой мусора, что ставит его в один ряд с такими языками, как Python, Ruby и C# старше 4.0. При написании кода на Scheme часто преследует чувство узнавания. Например, все манипуляции со списками на нём принято выполнять с помощью «трёх столпов»
👉 Для погружения в Scheme я рекомендую бесплатный веб-сервис Exercism, который предлагает для решения набор упражнений с постоянно возрастающей сложностью, а также возможность обсудить своё решение с сообществом и даже получить фидбек от ментора. Каждое упражнение снабжено пачкой автоматических тестов. У Scheme огромное количество реализаций, каждая со своими плюсами и минусами. Для решения упражнений на Exercism хорошо подойдёт популярная и универсальная реализация Scheme под названием Guile. Под Linux она есть в репозиториях большинства дистрибутивов, под MacOS её можно установить из Homebrew, а под Windows можно воспользоваться WSL.
Чтобы ознакомиться с основами языка и успешно решать упражнения, достаточно будет первых шести пунктов быстрого введения “Learn Scheme in 15 minutes”. Более обстоятельное и подробное введение для новичка – “A Scheme Primer”. Наконец, если тема функционального программирования вас заинтересовала, не могу не порекомендовать книгу “Structure and Interpretation of Computer Programs”, уже ставшую легендарной – недаром её называют The Wizard book; есть также её перевод на русский. Эта книга в своё время раскрыла мне глаза как на ФП, так и на индустрию программирования в целом.
_
Андрей ведёт Telegram-канал «Лисп в изгнании», посвящённый разработке видеоигр на языках LISP-семейства.
🤘Присоединяйтесь, если интересно!
🤟 Сегодня в гостях у OTUS News Андрей Кравчук – разработчик с 14-летним опытом и преподаватель курса OTUS “Python Developer. Professional”. Андрей рассказал о пользе изучения функционального программирования.
О функциональном программировании к 2023 году не слышал только ленивый. Мейнстримные языки (Python, JavaScript) по ходу развития приобретают всё больше функциональных черт, а нишевые языки, изначально ориентированные на ФП (Clojure, Rust) завоёвывают всё большую популярность. Кроме того, функциональные языки-мастодонты вроде Common Lisp и Haskell также не пропадают с горизонта индустрии. Первый сейчас популярен среди компаний, исследующих квантовые вычисления, а второй часто используется в блокчейн-стартапах.
С чего же начать, если хочется одной ногой попробовать воду в море функционального программирования?
Я бы рекомендовал обратить взор на Scheme, входящий в семейство LISP-подобных языков. Лисп, в свою очередь, является вторым старейшим языком программирования высокого уровня, уступая лишь на год Фортрану. Scheme – его более поздний минималистичный диалект, который в своё время даже использовался для обучения программированию в институте MIT.
😉 Язык этот, хоть и сначала поражает непривычным синтаксисом, лёгок для освоения, так как по характеристикам совпадает со многими современными мейнстримными языками – он является динамически сильно типизированным языком с лексическими областями видимости, замыканиями и сборкой мусора, что ставит его в один ряд с такими языками, как Python, Ruby и C# старше 4.0. При написании кода на Scheme часто преследует чувство узнавания. Например, все манипуляции со списками на нём принято выполнять с помощью «трёх столпов»
map, filter и reduce, так хорошо известным JS-программистам. Корень этого явления состоит в вышеупомянутом факте. Лисп, являясь одним из старейших ЯП, был колыбелью инноваций на протяжении многих лет. Многие языковые фичи – условный оператор if/else, рекурсия, сборка мусора, функции как объекты первого класса – впервые появились именно в нём. К тому же, история циклична, и многие парадигмы, разработанные в рамках семейства LISP-подобных языков, казавшиеся бесполезной академической игрушкой тогда, во второй половине XX века, сейчас заново обретают свою важность в прикладном смысле. Например, иммутабельные структуры данных на порядки упрощают написание многопоточного кода, необходимого для задействования всех вычислительных ядер современных CPU.
👉 Для погружения в Scheme я рекомендую бесплатный веб-сервис Exercism, который предлагает для решения набор упражнений с постоянно возрастающей сложностью, а также возможность обсудить своё решение с сообществом и даже получить фидбек от ментора. Каждое упражнение снабжено пачкой автоматических тестов. У Scheme огромное количество реализаций, каждая со своими плюсами и минусами. Для решения упражнений на Exercism хорошо подойдёт популярная и универсальная реализация Scheme под названием Guile. Под Linux она есть в репозиториях большинства дистрибутивов, под MacOS её можно установить из Homebrew, а под Windows можно воспользоваться WSL.
Чтобы ознакомиться с основами языка и успешно решать упражнения, достаточно будет первых шести пунктов быстрого введения “Learn Scheme in 15 minutes”. Более обстоятельное и подробное введение для новичка – “A Scheme Primer”. Наконец, если тема функционального программирования вас заинтересовала, не могу не порекомендовать книгу “Structure and Interpretation of Computer Programs”, уже ставшую легендарной – недаром её называют The Wizard book; есть также её перевод на русский. Эта книга в своё время раскрыла мне глаза как на ФП, так и на индустрию программирования в целом.
_
Андрей ведёт Telegram-канал «Лисп в изгнании», посвящённый разработке видеоигр на языках LISP-семейства.
🤘Присоединяйтесь, если интересно!
👏2👍1🔥1
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у Otus News Мария Тихонова – Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель курса OTUS “Machine Learning. Professional”.
Маша поделилась вредными советами по общению, которые пригодятся начинающим, да и не только, айтишникам. Только не перепутайте 😉
Совет 1: Напишите коллеге в Whatsapp, а еще лучше – отправьте голосовуху.
Совет 2: Всегда сидите в Zoom с включенным микрофоном, из которого доносятся странные неприятные шумы.
Совет 3: Поставьте коллегам встречу на 9 утра, лучше накануне вечером.
Совет 4: Читать документацию – для слабаков! Замучайте вопросами коллег (конечно, в Whatsapp по совету №1). Лучше всего при этом путать раскладку клавиатуры и писать капсом.
Совет 5: Залейте в git-репозиторий файл на много гигов, лучше – прямо в main.
Совет 6: Используйте случайные комбинации букв для названий переменных, а то вдруг конкуренты увидят ваш код?
Совет 7: Громко заявите, что трушные прогеры работают только через Github Desktop и под виндой, а Linux, Ubuntu и консоль – прошлый век.
Совет 8: Попросите всех срочно откомментить google-док, но не давайте доступ.
Совет 9: Напишите коллеге «Привет, как дела?» и дальше долго держите тишину.
Совет 10: Назначьте созвон без темы с пометкой «Крайне важный митап» и забудьте прийти на него.
Совет 11: Используйте максимально нетипичные версии библиотек и никогда не пишите requirements.txt.
Совет 12: Зайдите на сервер, где крутится обучение ваших коллег и сделайте restart всего.
Совет 13: Хейтите фоточки котиков, которые коллеги скидывают в общий чат.
С вредными советами разобрались, а вот полезные можете прочитать в этом посте на Хабр. А если интересно следить за новостями в мире IT, приглашаем в Telegram-канал Марии “Mashkka про Data Science”.
#expert
Маша поделилась вредными советами по общению, которые пригодятся начинающим, да и не только, айтишникам. Только не перепутайте 😉
Совет 1: Напишите коллеге в Whatsapp, а еще лучше – отправьте голосовуху.
Совет 2: Всегда сидите в Zoom с включенным микрофоном, из которого доносятся странные неприятные шумы.
Совет 3: Поставьте коллегам встречу на 9 утра, лучше накануне вечером.
Совет 4: Читать документацию – для слабаков! Замучайте вопросами коллег (конечно, в Whatsapp по совету №1). Лучше всего при этом путать раскладку клавиатуры и писать капсом.
Совет 5: Залейте в git-репозиторий файл на много гигов, лучше – прямо в main.
Совет 6: Используйте случайные комбинации букв для названий переменных, а то вдруг конкуренты увидят ваш код?
Совет 7: Громко заявите, что трушные прогеры работают только через Github Desktop и под виндой, а Linux, Ubuntu и консоль – прошлый век.
Совет 8: Попросите всех срочно откомментить google-док, но не давайте доступ.
Совет 9: Напишите коллеге «Привет, как дела?» и дальше долго держите тишину.
Совет 10: Назначьте созвон без темы с пометкой «Крайне важный митап» и забудьте прийти на него.
Совет 11: Используйте максимально нетипичные версии библиотек и никогда не пишите requirements.txt.
Совет 12: Зайдите на сервер, где крутится обучение ваших коллег и сделайте restart всего.
Совет 13: Хейтите фоточки котиков, которые коллеги скидывают в общий чат.
С вредными советами разобрались, а вот полезные можете прочитать в этом посте на Хабр. А если интересно следить за новостями в мире IT, приглашаем в Telegram-канал Марии “Mashkka про Data Science”.
#expert
🤣9🔥6👍3🤔1
⚡️ Всем привет!
Сегодня в гостях у Otus News Алина Романова – Information Analyst в голландской компании bol.com и преподаватель курса OTUS «Системный аналитик. Advanced».
Алина поделилась полезными рекомендациями для всех, кто ищет работу за рубежом: как прокачать LinkedIn-профиль, правильно написать CV, найти релевантные вакансии и подготовиться к интервью. ⬇️
Статья в Otus Journal
#expert
Сегодня в гостях у Otus News Алина Романова – Information Analyst в голландской компании bol.com и преподаватель курса OTUS «Системный аналитик. Advanced».
Алина поделилась полезными рекомендациями для всех, кто ищет работу за рубежом: как прокачать LinkedIn-профиль, правильно написать CV, найти релевантные вакансии и подготовиться к интервью. ⬇️
Статья в Otus Journal
#expert
👍5🔥3👎1👏1
⚡️ Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS News Антон Губарев — руководитель буткемпа “DevOps”.
Поговорили с Антоном о том, какие требования предъявляют работодатели к роли техлида.
Для многих инженеров техлид — желаемая и почетная должность. Это признак высокой квалификации и доверия со стороны руководства, а также возможность оказывать максимальное влияние на продукт и технические/архитектурные решения. Приятным бонусом станет и более высокая зарплата. Однако техлид — это еще и высокий уровень ответственности и большое количество предъявляемых требований и обязанностей.
Я несколько лет работал в роли техлида и в роли архитектора, и в этом посте собрал для вас основные требования, которые предъявляют работодатели для этой роли:
✔️ Автономность. Вам можно поручить задачу/проект и быть уверенным, что все будет доведено до конца без пинаний и контроля, даже если потребуется подключать другие команды и организовывать людей.
✔️ Ориентация на бизнес-результат. В первую очередь надо понимать, какую пользу для бизнеса принесет ваше решение. Нередко для этого необходимо срезать углы в технических решениях. А по окончании задачи/проекта самостоятельно убеждаться в достижении цели.
✔️ Коммуникабельность. Для техлида нет понятия «это их недоработка/проблема». Для реализации проекта часто будет требоваться договориться с другой командой или отделом о внесении нужных вам правок, в идеале без привлечения вышестоящего руководителя. А иногда и внутри своей команды надо проявлять умение убеждать.
✔️ Высокая квалификация. Умение выбрать и спроектировать наиболее подходящее решение, нарезать на этапы, при необходимости провести исследование, и, конечно, аргументированно донести все это до команды.
Это самые основные, но далеко не единственные качества, которые нужны, чтобы успешно справляться с ролью техлида. В разных компаниях они могут незначительно различаться. О них и не только я регулярно пишу в своем канале Техлидошная, где делюсь личным опытом. Присоединяйтесь, если интересно 😉
#expert
Поговорили с Антоном о том, какие требования предъявляют работодатели к роли техлида.
Для многих инженеров техлид — желаемая и почетная должность. Это признак высокой квалификации и доверия со стороны руководства, а также возможность оказывать максимальное влияние на продукт и технические/архитектурные решения. Приятным бонусом станет и более высокая зарплата. Однако техлид — это еще и высокий уровень ответственности и большое количество предъявляемых требований и обязанностей.
Я несколько лет работал в роли техлида и в роли архитектора, и в этом посте собрал для вас основные требования, которые предъявляют работодатели для этой роли:
Это самые основные, но далеко не единственные качества, которые нужны, чтобы успешно справляться с ролью техлида. В разных компаниях они могут незначительно различаться. О них и не только я регулярно пишу в своем канале Техлидошная, где делюсь личным опытом. Присоединяйтесь, если интересно 😉
#expert
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥2
👋 Всем привет! Сегодня в гостях у OTUS Илья Прахт — опытный менеджер в IT, консультант и тренер, автор телеграмм-канала Седой Директор, а также руководитель курсов Delivery Manager, COO и преподаватель курсов TeamLead и Senior Product Manager в OTUS.
Поговорили с Ильей про инструменты аудита команды — как понять, на что способна ваша команда, какие у нее есть проблемы, и как добиться эффективности в ее работе.
***
Сегодня будет много инструментов в штуках, но мало в глубине погружения. Поэтому пишите, что заинтересовало больше всего, сделаем подробный разбор.
Итак, есть команда. Она есть, что называется AS IS, и с ней нужно как-то работать. Какой линейкой можно ее измерить, чтобы это информация была хоть сколько-нибудь полезной?
Очевидно, есть две основные плоскости: аудит команды целиком, именно как команды, как единого организма, и аудит каждого конкретного сотрудника в отдельности.
💁♂Начнем со второго – с сотрудника. У сотрудника есть 3 основных параметра, с которых следует начинать:
1. Компетенции – понять, что он умеет, и какого качества и количества работы от него ожидать. Хорошо помогают здесь матрицы/карты компетенций и некий ассессмент по этой матрице. Лучше варианта я и не знаю.
2. Мотивация – ради чего сотрудник будет работать хорошо. Мне нравится здесь модель Герчикова. Она относительно простая, но очень наглядная. Понимая истинную мотивацию, понимаешь, как сотрудником управлять.
3. Психотип – как сотрудник будет работать и какого поведения от него ожидать. Хорошим инструментом является DISC. Да, он простоват, но зато понятный и наглядный.
Важно!📎 Прям обращаю внимание! Все 3 типа инструментов (да-да, даже матрица компетенций!) – это упрощенные модели. Не бывает одного ярко выраженного типа, всегда есть комбинация: и в психотипах, и в мотивации, и в компетенциях. Поэтому и использовать эти инструменты нужно как некоторую базу, которую потом нужно натягивать на реальных людей. Как ту самую сову на ту самую уменьшенную модель мира.
✊ Теперь про команду. Здесь есть 4 основных параметра, характеризующих команду:
1. Общая цель – куда и ради чего команда идет. Плохо, если цели нет. Лучше, если она есть, но не та, что нужна бизнесу. Ну и хорошо, когда и бизнес и команда смотрят в одну сторону. Неплохой инструмент придумал Стратоплан и обозвал его Мамонт. Цель должна выглядеть, как мамонт, которого нужно всем вместе завалить, чтобы утолить голод и обогатиться рогами и шкурами.
2. Командная динамика – в каком состоянии находится команда. Пресловутые шторминги, норминги, перформинги по Такману. Для каждого этапа свои подходы и инструменты, путать не стоит.
3. Закрытость команды – какие у команды внешние границы, насколько она открыта для взаимодействия и коммуникаций наружу. Модель Берна с ее кружками хорошо иллюстрирует эту идею.
4. Роли в команде – какие роли есть, каких не хватает, каков баланс/перекос на данный момент. Неплохо роли описал Белбин (подробнее можно прочитать в моей статье на Хабр). Есть еще модель Бенна и Шитса, направленная больше на выявление деструктивных ролей, но тоже полезно.
Вот такие 7 основных параметров и 7 основных инструментов, которые сильно помогают в аудите команды. Есть много других, не менее полезных. Но начать можно с этих 7 – они дают полную и комплексную картину, кто перед вами, что может ваша команда.
👊 Удачи в работе с вашими командами!
#expert
Поговорили с Ильей про инструменты аудита команды — как понять, на что способна ваша команда, какие у нее есть проблемы, и как добиться эффективности в ее работе.
***
Сегодня будет много инструментов в штуках, но мало в глубине погружения. Поэтому пишите, что заинтересовало больше всего, сделаем подробный разбор.
Итак, есть команда. Она есть, что называется AS IS, и с ней нужно как-то работать. Какой линейкой можно ее измерить, чтобы это информация была хоть сколько-нибудь полезной?
Очевидно, есть две основные плоскости: аудит команды целиком, именно как команды, как единого организма, и аудит каждого конкретного сотрудника в отдельности.
💁♂Начнем со второго – с сотрудника. У сотрудника есть 3 основных параметра, с которых следует начинать:
1. Компетенции – понять, что он умеет, и какого качества и количества работы от него ожидать. Хорошо помогают здесь матрицы/карты компетенций и некий ассессмент по этой матрице. Лучше варианта я и не знаю.
2. Мотивация – ради чего сотрудник будет работать хорошо. Мне нравится здесь модель Герчикова. Она относительно простая, но очень наглядная. Понимая истинную мотивацию, понимаешь, как сотрудником управлять.
3. Психотип – как сотрудник будет работать и какого поведения от него ожидать. Хорошим инструментом является DISC. Да, он простоват, но зато понятный и наглядный.
Важно!
1. Общая цель – куда и ради чего команда идет. Плохо, если цели нет. Лучше, если она есть, но не та, что нужна бизнесу. Ну и хорошо, когда и бизнес и команда смотрят в одну сторону. Неплохой инструмент придумал Стратоплан и обозвал его Мамонт. Цель должна выглядеть, как мамонт, которого нужно всем вместе завалить, чтобы утолить голод и обогатиться рогами и шкурами.
2. Командная динамика – в каком состоянии находится команда. Пресловутые шторминги, норминги, перформинги по Такману. Для каждого этапа свои подходы и инструменты, путать не стоит.
3. Закрытость команды – какие у команды внешние границы, насколько она открыта для взаимодействия и коммуникаций наружу. Модель Берна с ее кружками хорошо иллюстрирует эту идею.
4. Роли в команде – какие роли есть, каких не хватает, каков баланс/перекос на данный момент. Неплохо роли описал Белбин (подробнее можно прочитать в моей статье на Хабр). Есть еще модель Бенна и Шитса, направленная больше на выявление деструктивных ролей, но тоже полезно.
Вот такие 7 основных параметров и 7 основных инструментов, которые сильно помогают в аудите команды. Есть много других, не менее полезных. Но начать можно с этих 7 – они дают полную и комплексную картину, кто перед вами, что может ваша команда.
#expert
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍2