image_2021-05-08_15-41-57.png
175.2 KB
Аналитика рынка от new.HR
С опозданием в пол года, добрался до HR аналитики портала new.HR. Если собираетесь искать работу в IT или развиваться в IT области, то документ может быть для вас интересен, описаны требования к уровням junior, middle, senior.
Сразу скажу аналитика по IT отрасли относящейся к созданию продуктов и разработки. Нет аналитики по классическим позициям бизнес-аналитиков, системных аналитиков, технической поддержки и администраторов.
Иллюстрация, думаю, самый интересный для вас слайд.
С опозданием в пол года, добрался до HR аналитики портала new.HR. Если собираетесь искать работу в IT или развиваться в IT области, то документ может быть для вас интересен, описаны требования к уровням junior, middle, senior.
Сразу скажу аналитика по IT отрасли относящейся к созданию продуктов и разработки. Нет аналитики по классическим позициям бизнес-аналитиков, системных аналитиков, технической поддержки и администраторов.
Иллюстрация, думаю, самый интересный для вас слайд.
Раньше тут был очень большой лонгрид на тему процесса решения проблем.
Заменил на ссылку на ресурс https://vc.ru/hr/252496
Заменил на ссылку на ресурс https://vc.ru/hr/252496
vc.ru
Семь простых шагов для решения проблем — Карьера на vc.ru
Каждый из нас рано или поздно сталкивается с проблемами, в личной жизни или на работе. Есть множество техник для их решения, но все они сходятся в одном - для полного цикла решения проблемы недостаточно одного шага.
Всем привет, решил подробнее раскрыть тему с поиском подходящего решения проблемы.
Читать тут
https://vc.ru/hr/256995
P.S. Показалось назвать так публикацию - забавно. Но я не уверен)
Читать тут
https://vc.ru/hr/256995
P.S. Показалось назвать так публикацию - забавно. Но я не уверен)
vc.ru
Проблема выбора решения проблемы — Карьера на vc.ru
Когда вы замечаете проблему, в большинстве случаев это оказывается только следствие настоящей проблемы.
Какой профит от аналитика
Основная задача - снижение неопределённости, как для команды так и для заинтересованных лиц. Он детализирует виденье куда и как двигаться.
Вторая задача - это формализация получаемой информации. Описание пользовательских историй, требований к функциям, моделей, не функциональных требований. Именно эти артефакты позволяют стейкхолдерам до реализации подтвердить что решение их удовлетворит, а команде увидеть список задач и понять их приоритет.
Третья задача, но не поважности - на основе всех артефактов анализа, сформировать базу знаний, достаточной чтобы понимать цели работы команды, что и как было реализовано. Это необходимая информация для сопровождения системы и информирования других команд о функциях, чтобы не допустить "изобретение велосипедов"
Основная задача - снижение неопределённости, как для команды так и для заинтересованных лиц. Он детализирует виденье куда и как двигаться.
Вторая задача - это формализация получаемой информации. Описание пользовательских историй, требований к функциям, моделей, не функциональных требований. Именно эти артефакты позволяют стейкхолдерам до реализации подтвердить что решение их удовлетворит, а команде увидеть список задач и понять их приоритет.
Третья задача, но не поважности - на основе всех артефактов анализа, сформировать базу знаний, достаточной чтобы понимать цели работы команды, что и как было реализовано. Это необходимая информация для сопровождения системы и информирования других команд о функциях, чтобы не допустить "изобретение велосипедов"
Из личного опыта
Часто, менеджмент компании генерирует идеи по наитию, в зоне неопределённости. Поэтому, долг хорошего специалиста подумать о целях выполнения задачи.
Менеджеры в рамках своих компетенций могут видеть не оптимальное решение или желая быть в трендах, просить что-то сделать. Эти задачи относятся к категории "сделаем - потом подумаем как применить", их надо превращать в последовательность "осознание проблемы - анализ путей решения - реализация". Иначе, это будет раьота ради работы.
Умение понимать цели компании и причины необходимости залачи говорит и об уровне специалиста. Делать что сказали, не задавая вопросов, прерогатива junior-специалистов.
Часто, менеджмент компании генерирует идеи по наитию, в зоне неопределённости. Поэтому, долг хорошего специалиста подумать о целях выполнения задачи.
Менеджеры в рамках своих компетенций могут видеть не оптимальное решение или желая быть в трендах, просить что-то сделать. Эти задачи относятся к категории "сделаем - потом подумаем как применить", их надо превращать в последовательность "осознание проблемы - анализ путей решения - реализация". Иначе, это будет раьота ради работы.
Умение понимать цели компании и причины необходимости залачи говорит и об уровне специалиста. Делать что сказали, не задавая вопросов, прерогатива junior-специалистов.
Продолжая тему работы над проблемами, новая публикация. Посвящена вопросам как генерировать способы решения проблем и их анализировать для выбора подходящего.
https://zen.me/1zwdMZ
https://zen.me/1zwdMZ
Яндекс Дзен
Методика исследования проблем
Ранее в публикациях описывался алгоритм решения проблем и как подойти к поиску верного решения. Так же на моём канале в Телеграм An Log можно найти другую информацию, которая поможет вам развить свои soft- и hard-скиллы. Обсудим инструменты для анализа/исследования…
SWOT-анализ
Мощный инструмент для понимания сильных и слабых сторон, а также поиска возможности и угроз.
Является одним из эффективных инструментов в стратегическом менеджменте, отлично подходит для поиска роста и разбора проблемных ситуаций.
Как использовать
Для проведения SWOT-анализа, разделите лист или доску на четыре части, чтобы получилось четыре квадрата. Назовите верхние левый - сильные стороны (Strengths), правый - слабые стороны (Weaknesses), нижние правый - возможности (Opportunities), левый - угрозы (Threats). Первые буквы названий квадратов на английском образует SWOT.
Отбросьте всё лишнее, всё что не касается предмета анализа.
Важно, сильные и слабые стороны - это внутренние факторы исследуемого объекта. Возможности и угрозы, относятся к внешним факторам, как которые вы не можете влиять напрямую.
Анализ результатов
1. На границе (S) и Возможностей (O) возникает линия силы, нужно рассмотреть как с помощью сильных сторон использовать возможности.
2. На границе Слабых сторон (W) и Возможностей (O) - линия улучшения. Как использовать возможности для устранения недостатков.
3. На границе Сильных сторон (S) и Угроз (T) - линия защиты. Как преимущества компании/продукта могут защитить от угроз.
4. На границе Слабых сторон (W) и Угроз (T) - линия предупреждения. Какие мероприятия запустить, чтобы предупредить будущие риски.
Финиш
Проанализировав результаты можно с легко понять что должно лечь в базу для разработки стратегии развития или оценить риски. Метод можно использовать и для оценки результатов работ за период.
Мощный инструмент для понимания сильных и слабых сторон, а также поиска возможности и угроз.
Является одним из эффективных инструментов в стратегическом менеджменте, отлично подходит для поиска роста и разбора проблемных ситуаций.
Как использовать
Для проведения SWOT-анализа, разделите лист или доску на четыре части, чтобы получилось четыре квадрата. Назовите верхние левый - сильные стороны (Strengths), правый - слабые стороны (Weaknesses), нижние правый - возможности (Opportunities), левый - угрозы (Threats). Первые буквы названий квадратов на английском образует SWOT.
Отбросьте всё лишнее, всё что не касается предмета анализа.
Важно, сильные и слабые стороны - это внутренние факторы исследуемого объекта. Возможности и угрозы, относятся к внешним факторам, как которые вы не можете влиять напрямую.
Анализ результатов
1. На границе (S) и Возможностей (O) возникает линия силы, нужно рассмотреть как с помощью сильных сторон использовать возможности.
2. На границе Слабых сторон (W) и Возможностей (O) - линия улучшения. Как использовать возможности для устранения недостатков.
3. На границе Сильных сторон (S) и Угроз (T) - линия защиты. Как преимущества компании/продукта могут защитить от угроз.
4. На границе Слабых сторон (W) и Угроз (T) - линия предупреждения. Какие мероприятия запустить, чтобы предупредить будущие риски.
Финиш
Проанализировав результаты можно с легко понять что должно лечь в базу для разработки стратегии развития или оценить риски. Метод можно использовать и для оценки результатов работ за период.
Недавно меня спросили, а в чем различие между продуктом и проектом? И у меня сформировались следующие тезисы.
Определения:
Проект - это ограниченное в ресурсах (в том числе - времени) предприятие направленное на создание новой ценности.
Продукт — это результат деятельности, который имеет для потребителя какую-либо ценность.
Из чего можно сделать вывод, что для создания/развития ценности/продукта необходимы итерации, состоящие из проектов.
Свойства:
Потребители. Проект - это конкретное лицо, заказчик. Продукта - сегмент людей.
Ресурсы. Проект - ограничены и определены заранее. Продукт - не определены, скорее больше для продукта подходит понятие мощности в момент времени.
Цель. Проект - конкретна и определена. Продукт - задан вектор, без конечной измеримой цели.
Процесс. Проект - задачи исходят из цели и отклонение невозможно. Продукт - команда может сама выбирать задачи, отвечающие по из мнению заданному вектору.
В компаниях часто понятие проекта подменяют на продукт. Задав вопрос о заказчике и целях работы, сможете понять какой деятельностью будете заниматься.
Определения:
Проект - это ограниченное в ресурсах (в том числе - времени) предприятие направленное на создание новой ценности.
Продукт — это результат деятельности, который имеет для потребителя какую-либо ценность.
Из чего можно сделать вывод, что для создания/развития ценности/продукта необходимы итерации, состоящие из проектов.
Свойства:
Потребители. Проект - это конкретное лицо, заказчик. Продукта - сегмент людей.
Ресурсы. Проект - ограничены и определены заранее. Продукт - не определены, скорее больше для продукта подходит понятие мощности в момент времени.
Цель. Проект - конкретна и определена. Продукт - задан вектор, без конечной измеримой цели.
Процесс. Проект - задачи исходят из цели и отклонение невозможно. Продукт - команда может сама выбирать задачи, отвечающие по из мнению заданному вектору.
В компаниях часто понятие проекта подменяют на продукт. Задав вопрос о заказчике и целях работы, сможете понять какой деятельностью будете заниматься.
Зрелость процессов организации
Любой руководитель хочет, чтобы результаты его компании не зависели от сотрудников.
Отчасти, эту задачу ему могут помочь решить правильно выстроенные и внедрённые процессы. Но часто об этом забывают.
Разделить процессы по уровням зрелости можно так:
1. В самом начале жизни компании, на уровне стартапа, процессы хаотичны и многое зависит от фаундера и его команды. Их компетенции и рвение в большей части определяют успех работы.
2. При росте количества команд и сотрудников. Каждая команда выстраивает свою работу. Появляются первые регламенты, описывающие взаимодействие между командами.
3. Вырабатывается общий подход для работы, регламентированы процессы не только по взаимодействию между командами, но и процессы внутри, которые стали стандартизированы. Начиная с этого этапа замена человека в команде не повлияет на качество и эффективность её работы.
4. Процессы приобретают метрики для оценки качества их работы. Появляется контроль над качеством работы команд.
5. В компании процессы стандартизированы, масштабируемы, задокументированы и оцениваемы. Единственное что остаётся это их модернизация для оптимизации.
С каждым этапом, значимость конкретного сотрудника снижается. Поэтому руководители должны знать на каком уровне процессы внутри вверенного ему участка.
На каком уровне процессы в вашей компании?
Любой руководитель хочет, чтобы результаты его компании не зависели от сотрудников.
Отчасти, эту задачу ему могут помочь решить правильно выстроенные и внедрённые процессы. Но часто об этом забывают.
Разделить процессы по уровням зрелости можно так:
1. В самом начале жизни компании, на уровне стартапа, процессы хаотичны и многое зависит от фаундера и его команды. Их компетенции и рвение в большей части определяют успех работы.
2. При росте количества команд и сотрудников. Каждая команда выстраивает свою работу. Появляются первые регламенты, описывающие взаимодействие между командами.
3. Вырабатывается общий подход для работы, регламентированы процессы не только по взаимодействию между командами, но и процессы внутри, которые стали стандартизированы. Начиная с этого этапа замена человека в команде не повлияет на качество и эффективность её работы.
4. Процессы приобретают метрики для оценки качества их работы. Появляется контроль над качеством работы команд.
5. В компании процессы стандартизированы, масштабируемы, задокументированы и оцениваемы. Единственное что остаётся это их модернизация для оптимизации.
С каждым этапом, значимость конкретного сотрудника снижается. Поэтому руководители должны знать на каком уровне процессы внутри вверенного ему участка.
На каком уровне процессы в вашей компании?
Появилась новая публикация о важности клиентского пути https://vc.ru/life/290687-zachem-prorabatyvat-klientskiy-put
vc.ru
Зачем прорабатывать клиентский путь — Личный опыт на vc.ru
При внедрении оплаты картой «Тройка» проезда не полностью был проработан клиентский путь, который отличается от использования этой карты в метро.
Data Scientist
Как только компания обзаводится данными, появляется потребность в человеке, который сможет с ними работать.
И чем Big Data больше, тем сложнее эта работа.
В этот момент на сцену выходит Data Scientist. Жонглируя данными, с помощью математической статистики и машинного обучения, делает достоверную прогнозную модель.
Если обращаться к рынку, востребованность специалистов в области Data Scients растёт от их опыта. 30% вакансий требует опыта от 3-10 лет, при этом из названий вакансий, только 25% ищут в команду сотрудника Senior или Lead направления.
Требования
Наиболее востребованными навыками для Data Scientist является программирование на Python, аналитика и машинное обучение, от этих требований не отстаёт и знание SQL.
Для визуализации результатов работы, требуются знания работы c Tableau, QlikView и Power BI.
Работа с хранилищами данных Spark, hadoop, Hive, kafka.
Для глубинного обучения используются наборы библиотек PyTouch, TensorFlow, Keras.
Вознаграждение
Уже никого не удивить в предложениях о работе в IT, ДМС со стоматологией, удалённой работой и оплатой обучения.
Зарплатная сетка распределяется приблизительно так:
Junior (работа до года) - 100 000
Middle (2-3 года) - 170 000
Senior (более 3-х лет)- 230 000
Lead - 280 000
Head/Chif - 350 000
Итог
Спрос на специалистов Data Scientist растёт на протяжении 5 лет и по прогнозам, на протяжении следующих 10 лет, ещё значительно вырастет.
Если вы сейчас выбираете ВУЗ, присмотритесь к программам с математической статистикой и программированием.
Думаете куда пойти работать или хотите сменить сферу, при этом можете построить модель прогнозов, в том числе используя Google - попробуйте перейти в Data Scientist.
Как только компания обзаводится данными, появляется потребность в человеке, который сможет с ними работать.
И чем Big Data больше, тем сложнее эта работа.
В этот момент на сцену выходит Data Scientist. Жонглируя данными, с помощью математической статистики и машинного обучения, делает достоверную прогнозную модель.
Если обращаться к рынку, востребованность специалистов в области Data Scients растёт от их опыта. 30% вакансий требует опыта от 3-10 лет, при этом из названий вакансий, только 25% ищут в команду сотрудника Senior или Lead направления.
Требования
Наиболее востребованными навыками для Data Scientist является программирование на Python, аналитика и машинное обучение, от этих требований не отстаёт и знание SQL.
Для визуализации результатов работы, требуются знания работы c Tableau, QlikView и Power BI.
Работа с хранилищами данных Spark, hadoop, Hive, kafka.
Для глубинного обучения используются наборы библиотек PyTouch, TensorFlow, Keras.
Вознаграждение
Уже никого не удивить в предложениях о работе в IT, ДМС со стоматологией, удалённой работой и оплатой обучения.
Зарплатная сетка распределяется приблизительно так:
Junior (работа до года) - 100 000
Middle (2-3 года) - 170 000
Senior (более 3-х лет)- 230 000
Lead - 280 000
Head/Chif - 350 000
Итог
Спрос на специалистов Data Scientist растёт на протяжении 5 лет и по прогнозам, на протяжении следующих 10 лет, ещё значительно вырастет.
Если вы сейчас выбираете ВУЗ, присмотритесь к программам с математической статистикой и программированием.
Думаете куда пойти работать или хотите сменить сферу, при этом можете построить модель прогнозов, в том числе используя Google - попробуйте перейти в Data Scientist.
Forwarded from Analyst Marathon
В очередной раз я искал материал для конференции и наткнулся на этого интересного автора. Его рассуждения по тематике "Аналитик в Agile" показались мне взвешенными и структурированными. Мы списались и пообщались с Михаилом. Родилась идея доклада, в котором будет рассматриваться работа аналитика в Agile с точки зрения Product owner. Поскольку Михаил работал и SA, и PM и очень хорошо понимает специфику нашей работы, мы предположили, что рассмотреть тематику с этой точки зрения будет сильно полезно для аналитиков. Ведь это даст возможность лучше понимать не всегда ясное "что от нас хотят РО", которые часто по сути заменяют нам заказчиков.
Итак, Михаил расскажет про то, как с учетом интересов Product owner выглядят:
Итак, Михаил расскажет про то, как с учетом интересов Product owner выглядят: