10 недель живых занятий с практикующим системным аналитиком и архитектором. Разберётесь, как устроены IT-системы, научитесь проектировать архитектуру и интеграции и придёте на собеседования с резюме, где ваш опыт будет выглядеть как опыт аналитика.
Курс систематизировал знания учеников, дал возможность увидеть, как всё устроено «изнутри», и получить обратную связь.
Один из крупнейших банков РФ включил мою серию статей на Хабре в материалы для перехода сотрудников в системные аналитики. Преподаватели ВУЗов рекомендуют студентам материалы с канала.
СберТех
Digital
Статьи, видео и нейронки дают теоретические знания. Для оффера и успешной работы нужна ещё практика с обратной связью и опыт, о котором можно рассказать на собеседовании.
10 занятий по полтора часа. Разбираем, как всё устроено в реальной работе и что спрашивают на собеседованиях.
После каждого занятия есть домашнее задание. Проверяю лично, и если возникают трудности, разбираем индивидуально.
Вы проходите полный путь работ аналитика: документирование требований и диаграмм процессов, проектирование архитектуры, описание интеграций. Итоговый проект становится одним из главных аргументов, дающих уверенность в своих силах и знаниях на собеседовании.
Адаптируем резюме под фильтры рекрутеров, создаём легенду на основе вашего реального опыта.
Системный анализ — вход в IT без программирования. Нужны кругозор в технологиях и умение объяснить своё решение.
Хотите разобраться в системном анализе и выйти на первый оффер, но не понимаете, какие материалы нужны для старта.
Уже работаете в IT, но не хватает знаний архитектуры и интеграций, чтобы претендовать на грейд middle+ и зарплату от 250 тысяч.
Резюме отправлено десятки раз, а дальше скрининга не проходите: в знаниях нет структуры, в резюме нет нужных слов.
Продажи, техподдержка, логистика, госслужба, медицина и не только. Вы поймёте, что ваш опыт ближе к аналитике, чем кажется: вы уже видели бизнес-процессы изнутри своей работы, даже если были обычным работником в найме.
С этим набором знаний и навыков можно смело претендовать на позицию middle+ аналитика.
Модели OSI и TCP/IP, DNS, HTTP-методы и коды ответов, JSON и JSON Schema. База для всех следующих тем.
Реляционные и noSQL СУБД, нормализация, ER-диаграммы и DBML, ACID и уровни изоляции на примере двойного списания денег со счёта.
Типы требований, интервью со стейкхолдерами, user story и use case, BPMN-процессы, sequence-диаграммы в PlantUML. Как всё это живёт в Agile: спринты, груминги, ретро.
Архитектурные стили и их компромиссы, C4, масштабирование сервисов и баз данных, шардирование, Docker и Kubernetes. Об этом спрашивают даже мидлов.
Event Sourcing, Saga, Transactional Outbox, API Gateway, кэширование. Когда паттерн нужен и как объяснить преимущества этого решения.
Проектируем REST API и описываем его в OpenAPI, разбираем gRPC и protobuf, WebSocket, брокеры сообщений и гарантии доставки.
Как устроены сервисы на LLM: эмбеддинги, векторные БД, RAG. Что в такой системе проектирует аналитик.
Агенты и tools, ограничения и галлюцинации. Нейронки в работе аналитика: ресёрч кода в Cursor, диаграммы и спецификации с AI.
Как резюме читают парсеры и ATS, словарь из вакансий, легенда из вашего реального опыта. Пробелы в трудовой и возраст разбираем отдельно.
Как рассказывать об опыте и объяснять решения вслух. Вопросы middle+ про компромиссы и риски.
Так закрепляются знания и навыки и складывается легенда. Не точечная домашняя работа, а всё пройденное за 10 недель в одной большой задаче. Как в реальной работе аналитика, и с моим подробным разбором в качестве обратной связи.
Вы собираете требования, рисуете диаграммы, выбираете архитектуру, проектируете интеграции и пишете документацию, по которой разработчик сделает то, что нужно бизнесу.
На собеседовании вы рассказываете, какую систему спроектировали и почему приняли каждое решение.
Вы фиксируете, что нужно покупателю, и расписываете сценарий по шагам, включая случаи, когда что-то идёт не так.
Как покупатель,я хочу выбрать пункт выдачи при оформлении заказа,чтобы забрать посылку рядом с домом. Use case: оформить доставку в пункт выдачиАктор: покупательОсновной сценарий: 1. Покупатель выбирает пункт выдачи в корзине 2. Система проверяет, что пункт работает и принимает посылки 3. Система создаёт доставку и показывает дату полученияАльтернативный сценарий: 2а. Пункт переполнен → система предлагает ближайшие
Вы рисуете процесс от оплаты до получения посылки: кто участвует, в каком порядке идут шаги и где процесс ветвится.
пул: Доставка заказадорожки: Покупатель · Orders · Delivery · Пункт выдачи ○ [Покупатель] Заказ оплачен□ [Orders] Сохранить заказ, отправить order.created□ [Delivery] Подобрать пункт выдачи◇ Пункт принимает посылки? ├ да → □ [Delivery] Передать заказ в сортировку └ нет → □ [Delivery] Предложить ближайший пункт → □ [Delivery] Передать заказ в сортировку□ [Пункт выдачи] Принять посылку, уведомить покупателя◎ [Покупатель] Посылка получена
Вы показываете, как сервисы обмениваются запросами и событиями: что происходит сразу, а что через брокер.
@startumlactor Покупательparticipant "API Gateway" as GWparticipant "Orders" as ORqueue "Kafka" as Kparticipant "Delivery" as DLПокупатель -> GW : POST /ordersGW -> OR : createOrder()OR -> OR : INSERT orders + outboxOR --> GW : orderIdGW --> Покупатель : 201 CreatedOR -> K : order.createdK -> DL : consume@enduml
Вы описываете таблицы, ключи и связи, статусы доставки и таблицу outbox, через которую события отправляются без потерь.
Table orders { id uuid [pk] customer_id uuid [not null] status order_status created_at timestamptz}Table deliveries { id uuid [pk] order_id uuid [ref: > orders.id, unique] pickup_point_id uuid status delivery_status // CREATED → ASSIGNED → DONE}Table outbox { id bigserial [pk] topic varchar // order.created payload jsonb sent_at timestamptz [null]}
Вы описываете методы, тела запросов и коды ответов, включая ошибки. По такой спецификации фронтенд и бэкенд работают параллельно.
openapi: 3.0.3info: { title: Delivery API, version: 1.0.0 }paths: /deliveries: post: summary: Создать доставку для заказа requestBody: content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/DeliveryCreate' responses: '201': { description: Доставка создана } '409': { description: Для заказа уже есть доставка } '422': { description: Пункт выдачи недоступен }
Вы решаете, какие события отправляют сервисы, кто их читает и что лежит внутри. Ключ сообщения сохраняет порядок событий по одному заказу.
topic: order.created key: order_id # события одного заказа идут по порядку producer: Orders consumers: [Delivery, Notifications] payload: event_id: uuid # чтобы отсеять повторы order_id: uuid pickup_point_id: uuid created_at: date-time topic: delivery.status-changed key: order_id producer: Delivery consumers: [Orders, Notifications] payload: { delivery_id, status, changed_at }
Вы собираете общую схему системы и объясняете каждое решение: почему выбрали именно его и какие у него преимущества.
Компоненты: API Gateway, Orders, Delivery, Kafka, PostgreSQL Решения и почему:• Микросервисы Orders и Delivery → разная нагрузка, сервисы выпускаются независимо• Kafka между сервисами → оформление заказа не ждёт, пока назначится пункт• Transactional Outbox в Orders → событие не потеряется, если брокер недоступен• Своя база у каждого сервиса → схему одного сервиса меняем, не трогая другой• Кэш списка пунктов выдачи → список читают часто, а меняют редко
Вы задаёте требования к скорости, нагрузке и надёжности, а для истории пишете условия, по которым её примут.
Нефункциональные требования• Создание доставки: до 300 мс для 95% запросов• Пик распродажи: до 500 заказов в секунду• order.created доставляется хотя бы один раз, повторное событие не создаёт вторую доставку Критерии приёмкиДано пункт выдачи переполненКогда покупатель выбирает его в корзинеТогда доставка не создаётся и покупатель видит три ближайших пункта
Вы делите историю на задачи для бэкенда, фронтенда и тестирования, чтобы команда могла взять их в спринт.
История: выбор пункта выдачи при оформлении заказа BE-1 Orders: таблица outbox и отправка order.createdBE-2 Delivery: чтение order.created, создание доставкиBE-3 Delivery: GET /pickup-points рядом с адресомBE-4 Delivery: проверка вместимости пункта, ответ 422FE-1 Экран выбора пункта выдачи на картеFE-2 Сообщение «пункт переполнен» и ближайшие пунктыQA-1 Тест-кейсы по критериям приёмки // в каждой задаче: что сделать, ссылки на артефакты// и критерии приёмки
Сначала резюме читают парсеры, ATS и нейрофильтры, и только потом рекрутер. На курсе вы узнаете, как адаптировать резюме под ATS и как рассказывать легенду на собеседованиях.
Вне зависимости от предыдущего опыта работы мы описываем реальные задачи языком требований, процессов, архитектуры и интеграций. Выдумывать ничего не нужно.
Провалиться на первых собеседованиях нормально. После каждого можно написать в чат, о чём спросили, и разберём, как можно было ответить правильнее.
Живые занятия со мной, а не с кураторами, личная проверка работ и вечный доступ к материалам и чату с поддержкой до и после трудоустройства.
Имею профильное техническое образование, в IT с 2016 года. Начинал Python-разработчиком, но со временем стало интереснее смотреть на всю систему целиком и понимать, почему та или иная её часть была сделана именно так и как это влияет на продукт в целом.
Сейчас работаю системным аналитиком и выполняю функции архитектора: проектирую системы с нуля и довожу их до продакшена. Телеком, igaming, продукты с миллионной аудиторией и AI-агенты в финтехе.
Я автор самого популярного бесплатного гайда по системному анализу на Хабре и веду канал «Записки системного аналитика». На обучении даю то, с чем сталкивался сам и сталкиваюсь в работе сейчас.
Системный аналитик — посредник между бизнесом и разработкой. Он собирает и документирует требования, проектирует архитектуру решения и интеграции между системами и готовит техническое задание, по которому разработчики делают то, что нужно бизнесу.
По опыту учеников, первые офферы после обучения — от 150–200 тысяч рублей, на позициях middle+ — от 250 тысяч. Самый крупный оффер ученика, пришедшего на обучение «с нуля», — 330 тысяч на руки.
Как работает HTTP и что такое JSON, как устроены базы данных и ER-диаграммы, нотации UML и BPMN, архитектура распределённых систем, проектирование REST API в OpenAPI и обмен сообщениями через Kafka и RabbitMQ. С этим набором можно выходить на позицию middle.
10 недель: одно живое занятие в неделю, домашние задания после каждого занятия и итоговый проект. Ещё около месяца обычно занимают собеседования.
Нет. Разработка не входит в обязанности системного аналитика. Умение читать код добавит вам авторитета в команде и, возможно, денег к офферу, но это не условие. Техническое образование облегчает старт, но тоже не обязательно, разве что в части госкомпаний.
Да, если вы упёрлись в потолок. В программе упор на архитектуру, интеграции и техничку. На middle+ спрашивают про реальные решения, ограничения и компромиссы. Этому учимся на итоговом проекте.
Чистый бизнес-анализ растворяется в fullstack-аналитике, а вакансий системного аналитика заметно больше. С приходом нейронок разработчику нужны точные технические требования, и пишет их системный аналитик.
Статьи дают базу. На курсе к ней добавляются проверка домашних заданий живым человеком, итоговый проект и легенда для собеседований. Понять тему по статье и решить задачу руками — разные навыки, и это видно уже на первом домашнем задании.
Теория у хорошего ментора и у крупной платформы сопоставима, у платформы её просто больше. У ментора можно задать вопрос прямо на занятии и разобрать свои ошибки лично. Осторожнее с «менторами», которые набирают по 50–100 человек в группу.
Обучение стоит 90 000 ₽. Можно оплатить двумя платежами по 45 000 ₽ или оформить рассрочку.
Раз в неделю, в субботу или воскресенье в 11:00 по Москве, полтора часа. Каждое занятие остаётся в записи в чате.
Я сам. Смотрю каждую работу и пишу, что поправить. Если возникают трудности с выполнением заданий, разбираем их на отдельной встрече. В группе не больше 15 человек, поэтому на это хватает времени.
Нет. Мы описываем ваш реальный опыт языком аналитика. Почти любая работа ближе к аналитике, чем кажется: тот, кто работал на пункте выдачи, знает процесс логистики изнутри. Пробелы в трудовой и возраст разбираем отдельно.
Нет. Результат примерно на 3/4 зависит от ваших усилий. Те, кто занимался всерьёз, выходили на офферы от 180 тысяч на руки, обычно через месяц-полтора после окончания курса.
Нет. Не увольняйтесь до оффера: поиск может занять от месяца до трёх, а рынок сейчас сложнее, чем в 2023–2024. Заложите время и финансовую подушку.
Аналитик отвечает за решение: общается с бизнесом, ищет компромиссы, проектирует архитектуру. ИИ хорошо предлагает варианты, но ответственности не несёт. Он ускоряет того, кто понимает, что делает, поэтому в программе два занятия про AI-агентов и нейронки в работе.
Доступ к материалам и чату остаётся навсегда. После каждого собеседования можно написать, о чём спросили. Я остаюсь на связи в чате и помогаю по любым вопросам.
На консультации разберём ваш опыт и цели и вместе поймём, подойдёт ли вам обучение.
Остались сомнения? Напишите «+» команде: @nstarikov_team
YouTube · 2 часа▶
YouTube · 12 минут▶