Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Погрузись в захватывающий шутер!

FRAGEN

Шутер, Экшены, Шутер от первого лица

Играть

Топ прошлой недели

  • AlexKud AlexKud 38 постов
  • Animalrescueed Animalrescueed 36 постов
  • Oskanov Oskanov 7 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
pro.analitika
pro.analitika
1 день назад

Разбор задачи с реального собеседования: e-commerce, брокер и резервы склада⁠⁠

При разборе задач я использую ответы, которые дают участники telegram-канала “ПРО АНАЛИТИКА”.

Такие разборы задач отлично помогают потренироваться в подходах к решению рабочих задач + увеличить насмотренность.

Задача

Сценарий: 

У нас есть e-commerce платформа, состоящая из:

  • веб-приложения,

  • брокера сообщений,

  • бэкенда.

Клиенты могут заказывать товары, а складская система проверяет наличие товаров на складе. 

Каждый раз, когда клиент делает заказ, система отправляет запрос через брокер для проверки доступности товара на складе и блокирует его на время обработки заказа.

Проблема: 

Клиенты могут:

  • добавлять несколько товаров в корзину одновременно,

  • отправлять несколько заказов.

Это приводит к тому, что резервируется больше товара, чем есть на складе. 

Из-за этого возможны ситуации, когда товар отображается как доступный, но при попытке завершить заказ оказывается, что он уже заблокирован другим клиентом.

Необходимо:

  • Выявить процессы, которые происходят, 

  • На основе этих процессов отобразить схему (sequence diagram) взаимодействия, 

  • Предложить 2 способа оптимизации, чтобы избавиться от текущих проблем.

Решение

Выделим процессы, которые есть из описания задачи и разделим их на:

  • бизнес-процессы,

  • системные взаимодействия.

Начнём с бизнес-процессов

1. Добавление товара в корзину

  • проверка наличия товара на складе. 

2. Оформление заказа 

  • отправка полного списка товаров, которые выбрал клиент, 

  • резервирование товаров для дальнейшего списания после оплаты. 

Выделять больше процессов не вижу смысла - пока достаточно.

Теперь «как это выглядит под капотом»

Выделим компоненты системы:

  • Веб-приложение, 

  • Бэкенд, 

  • Брокер сообщений, 

  • Сервис склада. 

Добавление товара:

  1. Клиент добавляет товар в корзину, 

  2. Веб-приложение отправляет запрос на добавление товара в корзину на бэкенд, 

  3. Бэкенд отправляет запрос на проверку наличия товара на складе через брокер, 

  4. Сервис склада вычитывает сообщение и сообщает, есть товар или нет, 

  5. Бэкенд возвращает ответ веб-приложению - можно добавить товар или нет. 

Оформление заказа:

  1. У клиента собрана корзина, 

  2. Он нажимает «Оформить», 

  3. Веб-приложение отправляет запрос на бэкенд со списком товаров и количеством, 

  4. Бэкенд отправляет сообщение на резервирование товара через брокер, 

  5. Сервис склада вычитывает сообщение и резервирует товар или отклоняет запрос, 

  6. Бэкенд возвращает результат в веб-приложение, 

  7. При успешном резервировании - переходим к оплате, при неуспехе - отклоняем заказ. 

Разбор задачи с реального собеседования: e-commerce, брокер и резервы склада Системный аналитик, Решение, Собеседование, Микросервисы, Rest, API, Проектирование, Длиннопост

Получается такая схема

Получилась ситуация AS IS

Теперь на основе этой диаграммы можем предложить изменения, которые помогут решить исходную проблему.

Напомню условия задачи: 

> Клиенты могут добавлять несколько товаров в корзину одновременно и отправлять несколько заказов → резервируется больше товара, чем есть на складе → товар отображается как доступный, но при оформлении оказывается уже зарезервирован.

Первая неэффективность

Несколько клиентов добавили товар в корзину, но никто не зарезервировал его за собой.

Пример: 

  • У нас 1 кг бананов на складе, 

  • Три клиента добавили этот килограмм в корзину, 

  • Для каждого товар отображается как доступный, 

  • Но при оформлении заказа - только один сможет его купить. 

Как можно обойти?

Переносим резервирование товара на этап добавления в корзину. 

Когда клиент добавляет товар - мы сразу его резервируем.

Возможный кейс: 

Клиент добавил товар, но не оформил заказ — например, ушёл от компьютера. 

Товар остаётся заблокированным.

Решение: 

Устанавливаем временное ограничение на резервирование (например, 15 минут). 

Если клиент не оформляет заказ - товар возвращается на склад.

Разбор задачи с реального собеседования: e-commerce, брокер и резервы склада Системный аналитик, Решение, Собеседование, Микросервисы, Rest, API, Проектирование, Длиннопост

Получается такая схема

На этапе оформления заказа

Поскольку товар уже зарезервирован, на этом этапе мы просто подтверждаем заказ.

Можно пойти двумя путями:

  1. Сразу списать товар при отправке заказа, чтобы он не разблокировался, 

  2. Обнулить резерв и списать товар после оплаты. 

Личный выбор: 

Я склоняюсь к первому варианту. Если заказ не оплатят - просто вернём значения на склад.

Разбор задачи с реального собеседования: e-commerce, брокер и резервы склада Системный аналитик, Решение, Собеседование, Микросервисы, Rest, API, Проектирование, Длиннопост

Дополнительно, я бы отрисовал еще сценарий снятия сервисом склада

На этом все

И помните, что эта задача из реального собеседования. 

Когда вы её решаете, то на это есть всего 15-20 минут времени и интервьюер хочет понять:

  • какую теоретическую базу вы знаете,

  • как вы мыслите,

  • как умеете применять знания на практике.

Изучить теоретическую базу по интеграция и понять, как это использовать на практике ➡️ приглашаю сюда ⬅️

Показать полностью 3
[моё] Системный аналитик Решение Собеседование Микросервисы Rest API Проектирование Длиннопост
0
8
hypo69
hypo69
4 дня назад
Лига Сисадминов
Серия Философия PowerShell

А давайте встроим ии в powershell. Часть вторая. Поисковик спецификаций⁠⁠

А давайте встроим ии в powershell. Часть вторая. Поисковик спецификаций Программирование, IT, Гайд, Powershell, Gemini, Программа, Скрипт, Искусственный интеллект, Системный аналитик, Системное администрирование, Видео, Без звука, Длиннопост

Интерфейс командной строки программы

В прошлый раз мы увидели, как с помощью powershell можем взаимодействовать с моделью Gemini через интерфейс командной строки. В этой статье я покажу как извлечь пользу из наших знаний. Сегодня мы соберем интерактивный справочник, который на вход будет принимать параметры компонента (марка, модель, категория, артикул и т. п.), а возвращать интерактивную таблицу с характеристиками, полученную от модели Gemini.

Что нам понадобится:
Gemini-CLI
OutConsoleGridView

Дисклеймер. В пикабу нет редактора кода - поэтому такое форматирование и картинки. В конце поста я дам ссылку на github. Почитайте, и если вам интересно, смотрите код на гитхабе.

Инженеры, разработчики и другие специалисты сталкиваются с тем, что нужно узнать точные параметры, например материнской платы, автомата в электрощитке или сетевого коммутатора. Наш справочник всегда будет под рукой и по запросу соберет информацию, уточнит параметры в интернете и вернет искомую таблицу. В таблице можно выбрать необходимый параметр/ы и по необходимости продолжить углубленный поиск. В дальнейшем мы научимся передавать результат по конвейеру для дальнейшей обработки: экспорта в таблицу Excel, Google таблицу, хранения в базе данных или передачи в другую программу В случае неудачи модель посоветует, какие параметры надо уточнить. Впрочем, смотрите сами:

Шаг 1: Настройка

А давайте встроим ии в powershell. Часть вторая. Поисковик спецификаций Программирование, IT, Гайд, Powershell, Gemini, Программа, Скрипт, Искусственный интеллект, Системный аналитик, Системное администрирование, Видео, Без звука, Длиннопост

Назначение строк:

  • $env:GEMINI_API_KEY = "..." — устанавливает API ключ для доступа к Gemini AI

  • if (-not $env:GEMINI_API_KEY) — проверяет наличие ключа, завершает работу если его нет

  • $scriptRoot = Get-Location — получает текущую рабочую директорию

  • $HistoryDir = Join-Path... — формирует путь к папке для хранения истории диалогов (.gemini/.chat_history)

  • $timestamp = Get-Date... — создает временную метку в формате 2025-08-26_14-30-15

  • $historyFileName = "ai_session_$timestamp.jsonl" — генерирует уникальное имя файла сессии

  • $historyFilePath = Join-Path... — создает полный путь к файлу истории текущей сессии

Проверка окружения — что должно быть установлено.

А давайте встроим ии в powershell. Часть вторая. Поисковик спецификаций Программирование, IT, Гайд, Powershell, Gemini, Программа, Скрипт, Искусственный интеллект, Системный аналитик, Системное администрирование, Видео, Без звука, Длиннопост

Что проверяется:

  • Наличие Gemini CLI в системе — без него скрипт не работает

  • Файл GEMINI.md — содержит системный промпт (инструкции для AI)

  • Файл ShowHelp.md — справка для пользователя (команда ?)

Основная функция взаимодействия с AI.

А давайте встроим ии в powershell. Часть вторая. Поисковик спецификаций Программирование, IT, Гайд, Powershell, Gemini, Программа, Скрипт, Искусственный интеллект, Системный аналитик, Системное администрирование, Видео, Без звука, Длиннопост

Задачи функции:

  • Вызывает Gemini CLI с указанной моделью и промптом

  • Захватывает все выводы (включая ошибки)

  • Очищает результат от служебных сообщений CLI

  • Возвращает чистый ответ AI или $null при ошибке

Функции управления историей.

А давайте встроим ии в powershell. Часть вторая. Поисковик спецификаций Программирование, IT, Гайд, Powershell, Gemini, Программа, Скрипт, Искусственный интеллект, Системный аналитик, Системное администрирование, Видео, Без звука, Длиннопост

Назначение:

  • Add-History — сохраняет пары «вопрос-ответ» в JSONL формате

  • Show-History — показывает содержимое файла истории

  • Clear-History — удаляет файл истории текущей сессии

Функция отображения выбранных данных

А давайте встроим ии в powershell. Часть вторая. Поисковик спецификаций Программирование, IT, Гайд, Powershell, Gemini, Программа, Скрипт, Искусственный интеллект, Системный аналитик, Системное администрирование, Видео, Без звука, Длиннопост

Show-SelectionTable

Задача функции: После выбора элементов в Out-ConsoleGridView показывает их в консоли в виде аккуратной таблицы, чтобы пользователь видел, что именно выбрал.

Основной рабочий цикл.

А давайте встроим ии в powershell. Часть вторая. Поисковик спецификаций Программирование, IT, Гайд, Powershell, Gemini, Программа, Скрипт, Искусственный интеллект, Системный аналитик, Системное администрирование, Видео, Без звука, Длиннопост

Основой цикл программы

Ключевые особенности:

  • Индикатор [Выборка активна] показывает, что есть данные для анализа

  • Каждый запрос включает всю историю диалога для поддержания контекста

  • AI получает и историю, и выбранные пользователем данные

  • Результат пытается отобразиться как интерактивная таблица

  • При неудаче парсинга JSON показывается обычный текст

Структура рабочей директории.

А давайте встроим ии в powershell. Часть вторая. Поисковик спецификаций Программирование, IT, Гайд, Powershell, Gemini, Программа, Скрипт, Искусственный интеллект, Системный аналитик, Системное администрирование, Видео, Без звука, Длиннопост

Проследим весь жизненный цикл нашего скрипта - что происходит с момента запуска и до получения результатов.

Инициализация: подготовка к работе

При запуске скрипт первым делом настраивает рабочее окружение. Он устанавливает API ключ для доступа к Gemini AI, определяет текущую папку как базовую директорию и создает структуру для хранения файлов. Особое внимание уделяется истории диалогов - для каждой сессии создается уникальный файл с временной меткой, например ai_session_2025-08-26_14-30-15.jsonl.

Затем система проверяет, что все необходимые инструменты установлены. Она ищет Gemini CLI в системе, проверяет наличие файлов конфигурации (системный промпт и справка). Если что-то критично важное отсутствует, скрипт предупреждает пользователя или завершает работу.

Запуск интерактивного режима

После успешной инициализации скрипт переходит в интерактивный режим - показывает приветственное сообщение и ждет ввода от пользователя. Приглашение выглядит как 🤖AI :) > и меняется на 🤖AI [Выборка активна] :) > когда у системы есть данные для анализа.

Обработка пользовательского ввода

Каждый ввод пользователя сначала проверяется на служебные команды через функцию Command-Handler. Эта функция распознает команды ? (справка из файла ShowHelp.md), history (показать историю сессии), clear и clear-history (очистить файл истории), gemini help (справка по CLI), exit и quit (выход). Если это служебная команда, она выполняется немедленно без обращения к AI, и цикл продолжается.

Если это обычный запрос, система начинает формировать контекст для отправки в Gemini. Она читает всю историю текущей сессии из JSONL файла (если он существует), добавляет блок с данными из предыдущей выборки (если есть активная выборка), и объединяет все это с новым запросом пользователя в структурированный промпт с разделами "ИСТОРИЯ ДИАЛОГА", "ДАННЫЕ ИЗ ВЫБОРКИ" и "НОВАЯ ЗАДАЧА". После использования данные выборки обнуляются.

Взаимодействие с искусственным интеллектом

Сформированный промпт отправляется в Gemini через командную строку. Система вызывает gemini -m модель -p промпт, захватывает весь вывод и очищает его от служебных сообщений CLI. Если происходит ошибка на этом этапе, пользователь получает предупреждение, но скрипт продолжает работать.

Обработка ответа AI

Полученный от AI ответ система пытается интерпретировать как JSON. Сначала она ищет блок кода в формате json..., извлекает содержимое и пытается его распарсить. Если такого блока нет, парсит весь ответ целиком. При успешном парсинге данные отображаются в интерактивной таблице Out-ConsoleGridView с заголовком "Выберите строки для следующего запроса (OK) или закройте (Cancel)" и множественным выбором. Если JSON не распознается (ошибка парсинга), ответ показывается как обычный текст в голубом цвете.

Работа с выборкой данных

Когда пользователь выбирает строки в таблице и нажимает OK, система выполняет несколько действий. Сначала вызывается функция Show-SelectionTable, которая анализирует структуру выбранных данных: если это объекты с свойствами, она определяет все уникальные поля и показывает данные через Format-Table с автоподбором размера и переносом. Если это простые значения, отображает их как нумерованный список. Затем выводит счетчик выбранных элементов и сообщение "Выборка сохранена. Добавьте ваш следующий запрос (например, 'сравни их')".

Выбранные данные преобразуются в сжатый JSON с глубиной вложенности 10 уровней и сохраняются в переменной $selectionContextJson для использования в следующих запросах к AI.

Ведение истории

Каждая пара "запрос пользователя - ответ AI" сохраняется в файл истории в формате JSONL. Это обеспечивает непрерывность диалога - AI "помнит" весь предыдущий разговор и может ссылаться на ранее обсуждавшиеся темы.

Цикл продолжается

После обработки запроса система возвращается к ожиданию нового ввода. Если у пользователя есть активная выборка, это отражается в приглашении командной строки. Цикл продолжается до тех пор, пока пользователь не введет команду выхода.

Практический пример работы

Представим, что пользователь запускает скрипт и вводит "RTX 4070 Ti Super":

  1. Подготовка контекста: Система берет системный промпт из файла, добавляет историю (пока пустую) и новый запрос

  2. Обращение к AI: Полный промпт отправляется в Gemini с просьбой найти характеристики видеокарт

  3. Получение данных: AI возвращает JSON с массивом объектов, содержащих информацию о различных моделях RTX 4070 Ti Super

  4. Интерактивная таблица: Пользователь видит таблицу с производителями, характеристиками, ценами и выбирает 2-3 интересующие модели

  5. Отображение выборки: В консоли появляется таблица с выбранными моделями, приглашение меняется на [Выборка активна]

  6. Уточняющий запрос: Пользователь пишет "сравни производительность в играх"

  7. Контекстный анализ: AI получает и исходный запрос, и выбранные модели, и новый вопрос - дает детальное сравнение именно этих карт

Завершение работы

При вводе exit или quit скрипт корректно завершается, сохранив всю историю сессии в файл. Пользователь может в любой момент вернуться к этому диалогу, просмотрев содержимое соответствующего файла в папке .chat_history.

Вся эта сложная логика скрыта от пользователя за простым интерфейсом командной строки. Человек просто задает вопросы и получает структурированные ответы, а система берет на себя всю работу по поддержанию контекста, парсингу данных и управлению состоянием диалога.

Серия «Философия PowerShell»
Серия «gemini-cli»

Полезно? Подпишись.
Понравилось — ставь «+»
Задавай вопросы в комментариях 👇👇👇
Удачи! 🚀

Показать полностью 7 1
[моё] Программирование IT Гайд Powershell Gemini Программа Скрипт Искусственный интеллект Системный аналитик Системное администрирование Видео Без звука Длиннопост
1
1
VelStyling
VelStyling
6 дней назад
Серия SQL: знакомство

AND и OR в SQL: как правильно соединять условия⁠⁠

Когда мы работаем с базой данных, почти всегда хотим не просто что-то выбрать, а применить несколько условий сразу. Например: выбрать всех клиентов старше 18 лет и с активной подпиской.

И здесь на помощь приходят два основных логических оператора: AND и OR.

AND и OR в SQL: как правильно соединять условия Аналитика, Эмоциональное выгорание, Аналитик, Системный аналитик, SQL, Microsoft Excel, Таблица, Данные, База данных, IT

Что делают AND и OR

  • AND — «и». Все условия должны быть выполнены одновременно.
    Пример: выбрать из холодильника молоко и яйца, чтобы приготовить омлет:

SELECT *

FROM fridge

WHERE product = 'milk' AND product = 'eggs';

(Да, в реальности одной строки с молоком и яйцом не будет, но идея ясна: оба условия должны выполняться вместе.)

OR — «или». Достаточно, чтобы выполнено было хотя бы одно условие.
Пример: выбрать продукты, которые нужно купить или молоко, или яйца:

SELECT *

FROM shopping_list

WHERE product = 'milk' OR product = 'eggs';

Где могут использоваться

Эти операторы обычно используют в блоке WHERE, чтобы фильтровать данные.
Также можно применять их в:

  • HAVING — фильтрация агрегатов после GROUP BY

  • JOIN ON — комбинирование условий соединения таблиц

Пример с HAVING:

SELECT category, COUNT(*)

FROM fridge

GROUP BY category

HAVING COUNT(*) > 5 AND AVG(expiry_date) < '2025-08-01';

Особенности и нюансы:

  • Порядок выполнения важен

    AND имеет более высокий приоритет, чем OR.

    Если смешиваете их, всегда используйте скобки для точного порядка:

    SELECT *

    FROM fridge

    WHERE (product = 'milk' OR product = 'eggs') AND expiry_date < '2025-08-01';

  • AND «сжимает» результат, OR «расширяет» результат

    AND оставляет меньше строк, OR — больше

Частые ошибки

  • Забыли скобки и получили слишком большой или слишком маленький результат

  • Использовали AND там, где нужен OR (или наоборот)

  • Смешали NULL значения: NULL AND TRUE и NULL OR TRUE могут вести себя неожиданно

Представим, что мама проверяет холодильник:

  • У неё есть список продуктов, которые могут испортиться: молоко, яйца, йогурт

  • Она хочет приготовить что-то, если и молоко, и яйца в наличии → AND

  • Она хочет перекусить, если есть молоко или йогурт → OR

В SQL это выглядит так:

-- Для приготовления омлета

SELECT *

FROM fridge

WHERE product = 'milk' AND product = 'eggs';

-- Для перекуса

SELECT *

FROM fridge

WHERE product = 'milk' OR product = 'yogurt';

AND и OR — это простые, но мощные инструменты фильтрации. Правильное использование скобок и понимание приоритета операторов помогает избежать ошибок и выбирать точно те данные, которые нужны.

А в своем канале На связи: SQL я публикую информацию с особенностями и нюансами в языке SQL, разбираю аналитические запросы и подходы работы с данными. Канал создала недавно с нулем подписчиков, но там уже есть интересная информация для работы аналитиков. Подписывайся!

Показать полностью
[моё] Аналитика Эмоциональное выгорание Аналитик Системный аналитик SQL Microsoft Excel Таблица Данные База данных IT
1
Jeromejer
Jeromejer
28 дней назад

HTTP: для чего нужен - простыми словами⁠⁠


В прошлом посте я писала про REST API и приводила пример с рестораном — официант, кухня и меню. Теперь логично разобрать, как именно мы делаем заказ. Если API — это официант, который знает, что можно заказать, то HTTP — это правила, по которым мы должны этот заказ озвучить.

Допустим, мы посмотрели меню и нам нужно правильно сформулировать заказ. В ресторане есть правило: общаться вежливо и говорить подробно. Это и есть протокол передачи данных — HTTP/HTTPS. Соблюдая протокол, нужно сказать так: «Принесите, пожалуйста, говяжий стейк средней прожарки». Так официант нас точно поймет: мы вежливы и знаем, чего хотим. Если бы мы сказали просто «Мне стейк», то в лучшем случае получили бы стейк, но не говяжий. В худшем случае официант ничего не принесет.
HTTPS — это тот же HTTP, но с шифрованием, чтобы никто не подслушал наш заказ. По HTTP же данные передаются открыто, и сейчас почти все ресурсы используют HTTPS.

На этом можно было бы и закончить: ведь что такое HTTP я уже написала)
Далее опишу, как смотреть коды ошибок и зачем они нужны - что для проджекта может быть важно.

Когда мы вводим адрес сайта в браузере, происходит примерно вот что:
HTTP-запрос отправляется на сервер, сервер его понимает, выполняет нужные действия и возвращает HTTP-ответ.
Важно: запрос можно отправлять не только через браузер, есть множество других способов (инструменты разработчика, через командную строку — curl-запрос, и т.д).

Как выглядит HTTP-запрос?
Запрос всегда включает в себя:
Метод — что мы хотим сделать. Те самые GET, POST, PUT, PATCH, DELETE из предыдущего поста - часть HTTP запроса.
URL — куда отправляем запрос. Например /menu/steaks— посмотреть стйнки в меню.
Версию протокола — указываем, какую версию протокола использовать. Например, HTTP/1.1 или HTTP/2.
Заголовки (Request headers) — дополнительные данные. Например: с какого браузера мы передаем запрос? User-Agent: Mozilla/5.0.
Тело запроса (Body) — содержимое запроса. В GET-запросах тело отсутствует (хотя технически его передать можно), а в POST и PUT оно требуется для передачи данных.

Если кажется что сайт не работает, форма обратной связи не отправляется, если кажется что проблема не на вашей стороне: стоит проверить, возможно вам не кажется. Для этого можно посмотреть, что ответил нам сервер по HTTP-протоколу.
Самый простой способ посмотреть ответ - открыть DevTools: в браузре нажать F12 → перейти во вкладку Network → там прописаны все данные, из которых состоит запрос и ответ.
Что мы там увидим? Нас интересует вкладка Response - ответ сервера.

Сервер отвечает тоже по правилам:
Статус (код ответа) — получилось или нет. Например, 200 OK — всё хорошо, заказ точно такой, как и просили.
Коды делятся на группы:
1xx — «Ожидайте». Например, запрос принят, но заказ еще готовят.
2xx — «Всё хорошо». 200 OK: Вот ваш стейк.
3xx — «Редирект». К примеру 301: ресурс переехал. Куда? Нужно смотреть в заголовке, в поле Location.
4xx — «Ошибка клиента» (Мы ошиблись!). 400 Bad Request: тот случай, когда мы сказали «Мне стейк» и официант не понял, что мы хотим.
5xx — «Ошибка сервера» (Не мы ошиблись!). 500 Internal Server Error: отключили свет, и заказ приготовить сейчас не могут, но всё обязательно починят.
Заголовки (Response headers) — дополнительные данные, например: Content-Type: text/html говорит о том, что в теле ответа мы получили HTML-разметку.
Тело ответа — сами данные. В ресторане бы нам просто отдали сам стейк.

Но! Если сайт не работает, не всегда можно увидеть ответ. Сайт может просто не достучаться до сервера и на это могут быть разные причины - плохая настройка сервера, недоступность сети и другие, но не об этом сейчас)

Получилось очень объемно, и многое осталось без внимания, но своими постами я хочу не научить, а объяснить — всё-таки это разные вещи 🙂

Я начала вести тг канал, где рассказываю просто о сложном в IT.
Если вы дочитали этот пост, то скорее всего вас интересует тема, поэтому буду рада, если поддержите подпиской: https://t.me/jer_it

Показать полностью
[моё] Программирование IT Эффективный менеджер Проект менеджер Http Https Управление проектами Системный аналитик Текст
5
7
agile.minutes
agile.minutes
2 месяца назад
Кринжайл | Скрам мемы

Обновляем резюме, коллеги⁠⁠

IT юмор Программист Разработчики Системный аналитик Видео Вертикальное видео Короткие видео
1
10
agile.minutes
agile.minutes
2 месяца назад
Кринжайл | Скрам мемы

Перекур, коллеги⁠⁠

Перекур, коллеги Демо, Agile, Scrum, Разработка, IT юмор, Системный аналитик
Показать полностью 1
Демо Agile Scrum Разработка IT юмор Системный аналитик
0
12
agile.minutes
agile.minutes
3 месяца назад
IT-юмор

Да там работы на 5 минут⁠⁠

Да там работы на 5 минут Agile, Scrum, Разработчики, Системный аналитик, IT юмор
Показать полностью 1
[моё] Agile Scrum Разработчики Системный аналитик IT юмор
0
3
VelStyling
VelStyling
3 месяца назад
Серия Выгорела от работы аналитиком, но...

Как отличить BI-аналитика от дата-сайентиста, если оба сидят в SQL и устали от жизни⁠⁠

Кто есть кто в мире аналитики: 5 ролей, которые вечно путают между собой

Когда я представляю себя как Аналитика, то у многих сразу возникает такое мемное облако комментариев с вопросительными знаками.

Как отличить BI-аналитика от дата-сайентиста, если оба сидят в SQL и устали от жизни Аналитик, Аналитика, Эмоциональное выгорание, SQL, Bussines, Системный аналитик, Ниокр, График, Дашборд, Большие данные, Data Science, Длиннопост

По большей части, я позиционирую себя как аналитик данных. Мне это больше нравится :-)

У всех на слуху это слово, эта профессия. Но каждый может воспринимать Аналитика по-разному. да, и в принципе, аналитики бывают разные.

Очень часто Аналитика воспринимают, как что-то "неопределенное":
- то ли ты нейросетью командуешь,
- то ли дашборды лепишь,
- то ли базу данных "селектишь"
- то ли Excel открываешь с утра и закрываешь на закате.

Поговорим, какие бывают аналитики и чем они реально занимаются.
На самом деле, аналитиков - много видов. И все их градации для многих могут восприниматься как "тройняшки" - одинаково звучат, похожи, но если копнуть — совершенно разные люди.

🧠 Product Analyst (продуктовый аналитик)

Как отличить BI-аналитика от дата-сайентиста, если оба сидят в SQL и устали от жизни Аналитик, Аналитика, Эмоциональное выгорание, SQL, Bussines, Системный аналитик, Ниокр, График, Дашборд, Большие данные, Data Science, Длиннопост

Вот вам и продукты для аналитики :-)

Основная задача продуктового аналитика: следить за тем, чтобы продукт развивался и приносил деньги. А просто работать продукт должен по умолчанию.

Считает метрики вроде Retention, Conversion, DAU и объясняет команде, почему кнопку “Купить” никто не нажимает.

Сравнение: как врач, который измеряет давление у пациентов и говорит: «Ага, у нас тут проблема с притоком пользователей!»

📊 BI-аналитик (Business Intelligence)

Как отличить BI-аналитика от дата-сайентиста, если оба сидят в SQL и устали от жизни Аналитик, Аналитика, Эмоциональное выгорание, SQL, Bussines, Системный аналитик, Ниокр, График, Дашборд, Большие данные, Data Science, Длиннопост

Это мастер дашбордов и визуализаций.
Подключается ко всем базам в мире и делает такие красивые отчёты, что их даже открывают.
Не про гипотезы, а про «дай цифру, красиво покажи и свяжи с базой». Иногда визуализация помогает делать выводы, которые сложно сделать, имея перед глазами только табличку.

Сравнение: бариста, который не варит кофе, а собирает витрину, где всё понятно: сколько чашек продали, кто пил больше всех, и где упала выручка.

🕵️‍♀️ Data Scientist (дата-сайентист)

Как отличить BI-аналитика от дата-сайентиста, если оба сидят в SQL и устали от жизни Аналитик, Аналитика, Эмоциональное выгорание, SQL, Bussines, Системный аналитик, Ниокр, График, Дашборд, Большие данные, Data Science, Длиннопост

Вот тот самый, с нейросетями, моделями, предсказаниями.
Уже ближе к разработке: он не просто видит, что клиенты уходят, а строит модель, которая предсказывает, кто уйдёт завтра.
Работает с машинным обучением, статистикой и ноутбуками Jupyter. Уровень математики: "убираем логарифмическую линейку!"

Сравнение: как синоптик, который предсказывает, какая будет погода на следующей неделе.

🛠 Системный аналитик

Как отличить BI-аналитика от дата-сайентиста, если оба сидят в SQL и устали от жизни Аналитик, Аналитика, Эмоциональное выгорание, SQL, Bussines, Системный аналитик, Ниокр, График, Дашборд, Большие данные, Data Science, Длиннопост

Он не про данные. Он про системы.
Пишет ТЗ, общается с бизнесом, командой, разбирается, как вообще всё должно работать, и описывает это человеческим (и машинным) языком.
Если где-то не работает кнопка — это, возможно, не баг, а просто никто не подумал о логике. А системный аналитик должен подумать.

Сравнение: как архитектор, который сначала рисует, как будет выглядеть дом, а только потом его строят.

🔬 Исследовательский аналитик (Research/Exploratory)

Как отличить BI-аналитика от дата-сайентиста, если оба сидят в SQL и устали от жизни Аналитик, Аналитика, Эмоциональное выгорание, SQL, Bussines, Системный аналитик, Ниокр, График, Дашборд, Большие данные, Data Science, Длиннопост

Лезет в сырые данные, ищет закономерности, тестирует гипотезы.
У него может не быть задачи «нарисуй отчёт». У него задача: «А почему у нас что-то идёт не так?»
Работает как Шерлок — задаёт неудобные вопросы и копает глубже.

Сравнение: как учёный в лаборатории. Только вместо пробирок — SQL и Python.
В общем, если говорят "поисследуй", то это может вылиться в целый НИОКР (научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы)

🎭 Бонус: аналитик на проекте без нормального описания ролей

Как отличить BI-аналитика от дата-сайентиста, если оба сидят в SQL и устали от жизни Аналитик, Аналитика, Эмоциональное выгорание, SQL, Bussines, Системный аналитик, Ниокр, График, Дашборд, Большие данные, Data Science, Длиннопост

— это человек-оркестр. Он вроде как "BI-аналитик", но на деле и SQL пишет, и ТЗ собирает, и гипотезы проверяет, и отчёты делает, и баги чинит в дашборде. А потом приходит кто-то сверху и говорит: «Ну ты же BI, всё логично» 😅

🎁 И да, всё это может совмещаться в одном человеке.
Особенно, если это маленький проект.
Особенно, если ты «просто аналитик» и должен всё уметь.

🧵 Поэтому, когда снова услышите «аналитик», лучше спросите:
«А чем ты именно занимаешься?»
Иначе можно перепутать с программистом на Python, который просто делает красивые таблички.

Показать полностью 6
[моё] Аналитик Аналитика Эмоциональное выгорание SQL Bussines Системный аналитик Ниокр График Дашборд Большие данные Data Science Длиннопост
2
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии