Что такое порог входа в профессию

Опубликовано: 04.07.2024

Интерес к Data Science продолжает расти, рынку нужны хорошие специалисты. Но порог входа в профессию довольно высок, новичков часто останавливают мифы и стереотипы о сфере — «долго, сложно, без физмат-образования лучше не соваться». Собрали самые частые вопросы и опасения тех, кто начинает карьеру в Data Science и попросили специалистов на них ответить.

редакция нетологии

Профессия

Data Scientist

Узнать больше

  • Научитесь строить и обучать предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей
  • Оттачивайте навыки на лабораторных занятиях и хакатоне

Какая нужна математика? Если нет матбазы, я безнадёжен?

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Константин башевой

Аналитик-разработчик в Яндексе и преподаватель курса «Python для анализа данных»

Вопрос про математику неоднозначный. Глубокое знание математики не является ни необходимым, ни достаточным условием. Конечно, тому, кто её знает, будет легче. Но все необходимые знания даются либо на занятиях, либо в дополнительных материалах.

Здесь как в спорте. Есть люди, которые могут без подготовки пробежать марафон. Остальным будет тяжелее, но при достаточной подготовке и они пробегут. Математическая база — это круто, но не критически необходимо.

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Дарья Мухина

Продуктовый аналитик Skyeng, консультант курсов аналитики Нетологии

Кажется, что сейчас глубокую математическую базу можно заменить умением гуглить. В интернете огромное количество видео и статей, где можно получить доступно изложенную информацию — и не нужно лезть в университетские учебники. Главное знать, что тебе нужно.

Сейчас важнее навык применять знания в реальной задаче, а не просто обладать ими.

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Елена Герасимова

Руководитель направления Data Science в Нетологии

Понятие «профильное техническое или математическое образование» уходит в прошлое. Уверенного в своих умениях и доменных знаниях специалиста из «гуманитарного» вуза не будут сравнивать с выпускником МФТИ по знанию математики — сравнивают по полезности бизнесу для решения задач.

Уже известны десятки рабочих алгоритмов и библиотек, которые способны всю математическую часть брать на себя без участия человека.

Хорошо, а с каким бэкграундом проще войти в сферу Data Science? Очевидно, это математика, а что ещё поможет?

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Константин башевой

Аналитик-разработчик в Яндексе и преподаватель курса «Python для анализа данных»

Конечно, проще всего входить в сферу Data Science тем людям, у которых есть опыт обучения или работы по технической специальности.

Хотя разделение на «технарей» и «гуманитариев» очень условно, для Data Scientist нужна математика не 8 класса, а повыше. Можно изучить всё самому, но если человек окончил технический вуз — скорее всего, у него уже есть необходимая база. Тем, у кого есть опыт программирования и понимание алгоритмов — также будет проще. Если человеку очень тяжело дается Python, ему придется сложнее — ведь дальше начнут рассказывать про теорию вероятности, потом про нейронные сети.

Опыт обучения на физтехе или работы на инженерных специальностях значительно упрощает освоение Data Science. Однако нужно помнить, что есть еще огромное количество около-Data Science специализаций, в которые можно прийти без глубоких знаний математики. Не обязательно быть именно Data Scientist’ом, с хорошим пониманием бизнеса можно стать отличным BI-аналитиком.

А кто всё же предпочтительнее для работодателя: человек со знанием Python и бэкграундом разработчика или выпускник с сильной математикой?

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Алексей Кузьмин

Руководитель разработки в ДомКлик, Data Scientist, преподаватель курсов по машинному обучению Нетологии

Всё зависит от задачи. Это действительно сложный выбор, готового рецепта нет. Я бы взял разработчика — для задач моей компании такой профиль ближе.

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Константин башевой

Аналитик-разработчик в Яндексе и преподаватель курса «Python для анализа данных»

А у нас аналитики — больше математики. Но в целом всё действительно зависит от задачи. Если у работодателя высоконагруженный банковский сервис, то ему скорее нужен разработчик, который быстро закроет большое количество технических задач и чем-то поможет с Data Science и моделями. Если у компании проект, который уже настроен и слаженно работает, то для его поддержки могут подойти младшие сотрудники.

Стоит ли Kaggle рассматривать как подспорье для входа в Data Science? Смотрят ли работодатели на Kaggle-мастеров?

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Константин башевой

Аналитик-разработчик в Яндексе и преподаватель курса «Python для анализа данных»

Конечно! Высокие места на Kaggle — это отличный проект в портфолио. Иногда платформу критикуют за «идеализированные» условия. Конечно, никакой вины платформы в этом нет. Обычно, когда дата сайентисту или аналитику ставят задачу, она начинается не с построения крутых моделей, а с менеджерской работы, подготовки данных и инструментов. Где взять нужные данные? Чем все это обработать? Какие в данных неочевидные проблемы? Этой части на Kaggle обычно нет.

Когда сделали модель, наступает еще один этап — внедрение. Помимо того, что система должна работать в проде, нужно доказать ее ценность для бизнеса, научить коллег ей пользоваться и, возможно, «продать» заказчику.

Поэтому иногда сотрудник строит крутые модели, но в реальных условиях испытывает трудности с первой и третьей частью работы. Если же человек имеет хорошие коммуникативные навыки, у него отличные способности к программированию и вдобавок строит точные модели — цены ему нет. В Kaggle вы отточите построение моделей, но вам потребуется много прикладных навыков, чтобы применить это в реальных проектах.

Профессия

Продуктовый аналитик 📈
с нуля до PRO

Узнать больше

  • Научитесь создавать продукт, который нужен на рынке
  • Узнаете, как автоматизировать бизнес-процессы с помощью Python и Tableau, строить аналитические модели и тестировать гипотезы
  • Получите опыт работы с данными из Google Analytics, SQL, Google Sheets
  • Сделаете первый шаг к востребованной профессии

Какие компетенции, кроме технических, нужны начинающему специалисту, чтобы работодатель его заметил среди общего потока?

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Алексей Кузьмин

Руководитель разработки в ДомКлик, Data Scientist, преподаватель курсов по машинному обучению Нетологии

Всё очень сильно зависит от задач и от профиля компании. Если это стартап на 5 человек, то может пригодиться аналитик, который умеет заниматься кадрами — просто потому, что у стартапа на кадры людей нет. Если же это большая, серьезная, крупная компания с проектами, которые длятся годами, в которых одни и те же люди делают одни и те же задачи, то понадобится узкий специалист, который знает только одно конкретное направление и больше ничего.

Отдельным плюсом идут софт скиллы по коммуникабельности, стрессоустойчивости, работоспособности, умении разобраться в прикладной области.

Полезно, когда специалист имеет навыки работы с бизнесом, — тогда ему проще понять запросы и задачи компании, он может погрузиться в проблему и предложить какое-то альтернативное решение.

Кроме того, сейчас на рынке огромный дефицит специалистов с навыками, смежными с Data Science. Например, мы очень долго искали себе Product Owner с пониманием Data Science, чтобы он мог создавать продукты, которые бы базировались на искусственном интеллекте.

Как ориентироваться в вакансиях и не бояться, если указаны новые для тебя инструменты? Что нужно, чтобы пойти и начать работать в профессии?

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Константин башевой

Аналитик-разработчик в Яндексе и преподаватель курса «Python для анализа данных»

Совет банальный — ходить на собеседования. Часто написанное в вакансии отличается от реальных запросов работодателя. Собеседование дает возможность узнать над каким проектом планируется работа, какими инструментами надо будет пользоваться и с какими людьми работать. Мой совет — воспринимать текст вакансии как ориентир, а не истину в конечной инстанции.

Адекватные работодатели понимают, что если ты работал с Google Cloud, а у них используется Azure, то это не проблема — специалист быстро переучится. Есть гораздо более важные вещи: чем конкретно придется заниматься, как устроены процессы в команде — это можно выяснить только на личной встрече. В вакансиях такие подробности не указывают.

Правда ли, что на рынке Data Science нет удалённой работы?

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Елена Герасимова

Руководитель направления Data Science в Нетологии

Удалённая работа на подобных позициях в крупных ИТ-компаниях — это действительно скорее исключение. Тем не менее, немало зарубежных компаний с российскими представительствами готовы ради экономии на зарплатах и релокации на удаленный формат при выполнении поставленных задач.

Удаленных сотрудников также часто ищут стартапы — если принципиальна именно удаленка, стоит поискать такие вакансии.

В целом считаю, что работа в офисе для аналитиков и Data Scientist предпочтительнее — не работая в офисе, вы лишаете себя возможности учиться у коллег прямо на рабочем месте, общаться с командой, оперативно решать возникающие вопросы (ну и пользоваться преимуществами хорошего офиса: спортзалом, обедами, сменой обстановки).

А что, если я в 40 лет стану джуниор-сайентистом? Какие у меня перспективы? Куда мне и как двигаться?

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Константин башевой

Аналитик-разработчик в Яндексе и преподаватель курса «Python для анализа данных»

У нас были ребята, которые после 30 переходили с промышленных профессий в разработчики: получалось, что в отделе все на 5-8 лет младше — но это мелочи.

Конечно, если человек перейдет в Data Science в 65 лет — то да, наверно, ему будет тяжеловато. А так существует огромное количество кейсов, когда люди переходили в Data Science из совсем отдалённых областей, например, медицины, в возрасте 30-40 лет.

Ещё важный момент — при переходе в новую сферу надо быть готовым к понижению зарплаты. Если у специалиста семья и трое детей, то будет напряжно. Вообще, положительных примеров очень много, а уровень зарплаты растёт параллельно новому опыту.

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Елена Герасимова

Руководитель направления Data Science в Нетологии

При переходе в Data Science во взрослом возрасте крайне важен настрой и готовность поступиться какими-то своими наработанными принципами и принять правила игры, которые предусмотрены в этой среде. У нас недавно выпустился с отличием студент с тремя детьми: он на время обучения взял отпуск по уходу, а жена в этот период работала. Он очень хочет быть дата-сайентистом, очень талантливый выпускник, и его мотивация сильнее окружающих обстоятельств.

Как начинающему специалисту отвечать на вопросы о зарплате на собеседовании? Как себя оценить?

«А если я не знаю математику, я безнадёжен?» — специалисты отвечают на частые вопросы о профессиях в Data Science

Дарья Мухина

Продуктовый аналитик Skyeng, консультант курсов аналитики Нетологии

Для любого человека вопрос о зарплате на собеседовании — это стрессовый вопрос. Считаю, пытаться как-то шутить на эту тему или увиливать — рискованно. Лучше всего перед беседой провести мини-исследование, выгрузить вакансии, где указана вилка: верхний порог, нижний порог. Понять сколько вам, условно, нужно денег для жизни, затем еще раз просмотреть зарплатные вилки на уровне джуна — и назвать ту сумму, которая в них впишется, но не будет ниже вашего прожиточного уровня.

Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.


Поменять профессию сегодня можно чуть ли не по щелчку пальцев. Вчерашние юристы, переводчики и биологи сегодня успешно работают в IT-сфере. Но некоторые из них, соблазнившись высокими зарплатами, годами учатся кодить, а в итоге получают только разочарование.

Большинство IT-профессий с высокими ставками требуют технический склад ума. Нужно понимать логику кода, знать несколько языков программирования и всё время развиваться.

Специалисты из IT Education Academy собрали 7 IT-направлений с низким порогом входа, где навыки программирования и крепкое знание математики вам едва ли понадобятся.

IT-рекрутер

Хорошо ладите с людьми, не боитесь стрессовых ситуаций и умеете уговорить поработать на вашу компанию самого холодного и неприступного кандидата? Пробуйте свои силы в IT-рекрутинге.

Программисты — народ непростой, а иногда ещё и избалованный. За хороших специалистов всегда идёт борьба, их переманивают из одной компании в другую, так что вам нужно доказать, что именно ваша вакансия идеально им подходит. Во многом решение кандидата зависит от вашего общения. А, как известно, люди бывают разные и ведут себя на собеседованиях то пассивно, то напыщенно, а порой даже агрессивно. Так что вам очень пригодится знание психологии. И, конечно, терпение и стрессоустойчивость.

Что нужно знать из IT: базовые термины и понятия всех основных направлений, понимать, кто чем занимается и какими технологиями пользуется, а также ориентироваться в украинском IT-рынке.

Дизайнер

Пожалуй, самое популярное направление для нетехнарей. Дизайнер должен обладать эстетическим вкусом, богатой фантазией и усидчивостью. Дизайнер в IT может развиваться в нескольких направлениях: веб-дизайн, графический дизайн, 3D Art. Умение рисовать, знание композиции и психологии цвета будут плюсом и облегчат вам работу. В зависимости от направления, пакет необходимых вам программ будет варьироваться, но без знания Photoshop и Illustrator не обойдется ни один дизайнер.

Что нужно знать из IT: пакет графических редакторов (Photoshop, Illustrator, Figma, Sketch), для веб-дизайнера — уметь проектировать пользовательские сценарии и делать верстку сайта.

Копирайтер

Один из самых простых способов начать карьеру в IT. Если вы пишете годные тексты и хотите расширить кругозор, можете попробовать писать для сферы информационных технологий. Это могут быть как технические тексты, так и развлекательные статьи для ресурса.

Следует понимать, что здесь мало кому будут интересны красивые обороты речи и длинные предложения с кучей эпитетов. Важно донести основную мысль просто и лаконично. Ну и, само собой, хоть немного разбираться в том, о чем пишете. С этим проблем быть не должно — в распоряжении копирайтера Google, знакомые айтишники, сообщества, а если вы знаете английский, то ещё и зарубежные материалы практически на любую тему.

Что нужно знать в IT: основные термины и понятия, разбираться в направлениях, следить за трендами в IT.

Тестировщик

Тестировщик — человек, задача которого убедиться, что продукт функционирует так, как планировалось, без сбоев, глюков и ошибок. Тестировщики нужны везде: в разработке мобильных и веб-приложенияй, игр, программного обеспечения.

Многие хоть раз слышали, что в направлении QA низкий порог входа в профессию. Однако если вы проснулись утром, решили стать тестировщиком и отправили своё резюме на несколько вакансий, вряд ли вам тут же позвонят и возьмут на работу. Требования к начинающим тестировщикам стали жестче, так что придётся пройти предварительную подготовку, прежде чем пробовать свои силы в QA.

Что нужно знать в IT: основы тестирования, классификацию его видов, различные техники тест-дизайна, что такое юзер-стори, чек-лист и тест-кейс, а ещё уметь грамотно составлять отчеты.

HR-менеджер

Задача HR-менеджера в IT-сфере мало чем отличается от других сфер. Он так же помогает новеньким адаптироваться в коллективе, следит за профессиональным развитием всех сотрудников, решает конфликтные ситуации, поддерживает корпоративную культуру. Если в компании все удовлетворены своей зарплатой, обязанностями и работой в целом — HR справился со своей задачей на «отлично».

Для HR-менеджера важно постоянно балансировать между интересами сотрудников и бизнеса. Он должен следить за уровнем лояльности сотрудников, их развитием в рамках компании. Нужно понимать особенности и тренды IT-индустрии, чтобы создавать комфортные условия для сотрудников и гнать прочь их мысли о переходе в другую компанию.

Что нужно знать в IT: кто чем занимается, у кого какие обязанности, как создать комфортные условия для работы каждого специалиста, основную IT-терминологию и процессы в компании.

Бизнес-аналитик

Главная задача бизнес-аналитика — изучить проблему заказчика, понять, что идёт не так и предложить решение в форме требований, на которые будут ориентироваться разработчики. По сути, бизнес-аналитик выявляет и устраняет корень проблемы.

Для работы в IT-сфере необходимо разбираться в предметной области. Бизнес-аналитик должен понимать заказчика и доходчиво объяснять его требования разработчикам. Чтобы работа над проектом была эффективной, бизнес-аналитик должен предоставлять разработчикам необходимые данные. Поэтому нужно разбираться в процессах разработки ПО, знать основы программирования, чтобы детально разложить всё по полочкам и разъяснить каждому, в чем идея проекта.

Что нужно знать в IT: основы программирования и тестирования, жизненный цикл ПО и требования к нему, процессы разработки ПО.

Project Manager

PM управляет проектом от начала до конца: составляет план выполнения задач, расставляет приоритеты, ведёт коммуникацию с заказчиком, контролирует ход выполнения работы. Вдобавок, менеджер IT-проекта, как мистер Вульф из «Криминального чтива» — решает все проблемы, явные и неявные, локальные и глобальные. Это очень ответственная и довольно выматывающая работа, ведь если что-то пойдёт не так и будут сорваны дедлайны — виноват будет именно менеджер проекта. С другой стороны, средняя ставка айтишного PM-а заставляет задуматься и закрыть глаза на недостатки профессии.

В PM-ы стоит идти, если нравится общаться с людьми, организовывать их работу, принимать ответственные решения и руководить ходом выполнения задач. Но, кроме всего, нужно понимать digital-процессы и без особого труда разбираться в работе. Иначе ничего не получится.

Что нужно знать в IT: основы программирования, технические аспекты, процесс создания ПО, а также понимать, кто за что ответственный в работе над проектом.

Для некоторых профессий ваши личные качества могут оказаться важнее технической подкованности. К тому же, многие вещи реально выучить заранее или уже в ходе работы.

Подписаться

Онлайн-тренинги

Что пишут в блогах (EN)

  • Unlimited Charges
  • Agile Thoughts Magazine
  • Should Gherkin Steps use Past, Present, or Future Tense?
  • New Book – Manuscript sent to the publisher
  • Heuristics applied when opening a safe lock
  • Nijute: how to solve impossible problems
  • Let down by the Realworld app
  • Pink Tax on Access to Agile Heroes
  • Are you really a Test Coach?
  • I’m an Author?

Разделы портала

Про инструменты

Низкий порог входа в тестирование
05.10.2017 12:56


Автор: Алессандра Морейра (Alessandra Moreira)

Перевод: Ольга Алифанова

На днях Алан Пейдж задал в Твиттере этот вопрос:

"Думают ли люди, что экспертом в тестировании можно стать быстрее, чем в других профессиях? Другими словами, воспринимается ли барьер входа в тестировании ниже, чем в других областях?"

Как менеджер по найму, я много думаю о том, что такое "хороший тестировщик". Как тестировщик, я трачу много времени на профессиональное развитие.

Низкий порог вхождения

По моим наблюдениям, в тестировании низкий порог вхождения, что не означает низкого порога в плане опыта. Набор навыков, которым должен владеть хороший тестировщик, не так-то просто измерить и оценить. Люди, нанимающие тестировщиков, обычно полагаются на далекие от совершенства метрики – к примеру, сертификации или количество лет в отрасли, но ни то, ни другое ничего не говорит о реальном опыте человека. Низкий порог входа может приводить к воспринимаемому низкому порогу нужного опыта, но у него есть и другие последствия.

К примеру, в сложных системах обычно много багов, и почти кто угодно может изловить пару-тройку багов, даже не понимая в тестировании ничего вообще. Это дает иллюзию хорошей производительности. Более сложные проблемы (не только баги) найти труднее, и они могут остаться незамеченными. Это, в свою очередь, создает культуру "и так сойдет", когда тестировщиков вполне устраивает быть посредственностями. Как сказал Энди Тинхам, "Я видел множество тестировщиков, прогнавших куцые тест-кейсы, 1 к 1 проверяющие требования, и успокаивающихся на этом. Насколько я вижу, "и так сойдет" – это то, за что множество компаний согласно платить, выбирая больше по цене, чем по качеству".

Культура "И так сойдет"

Я согласна с Энди. Я видела множество тестировщиков, которых вполне устраивает посредственная работа, которые останавливаются, проверив минимум (если это вообще возможно), которые тестируют основные сценарии и граничные случаи и на этом успокаиваются. Они, возможно, найдут какие-то баги, но редко натыкаются на действительно серьезные проблемы, требующие внимания и профессионализма. А если они находят проблемы, то им тяжело донести их четко, дипломатично и вежливо (да, я убеждена, что вежливость – важная часть работы тестировщика; сообщать разработчику о багах в его работе надо деликатно).

Тестирование – не единственная профессия с низким порогом входа. Порог входа в разработку тоже невысок (как минимум, ниже, чем раньше). Сейчас для этого не требуется университетское образование, а онлайн-курсы по программированию доступны всем, и их можно легко и быстро пройти. Почти кто угодно может стать разработчиком, и кто угодно может стать тестировщиком, но есть важное различие: разработчику нужно портфолио работ. К тому же тесты по программированию и специальные упражнения, одобренные в отрасли, существуют и широко используются при собеседованиях с целью оценить качество кода и профессионализм программиста. В тестировании все не так.

Не поймите меня превратно, способы оценить уровень навыков тестировщика существуют. Задачки и упражнения дают собеседующему неплохое представление об этом. К сожалению, большинство людей, собеседующих тестировщиков, не умеют проводить такие упражнения.

Опытные профессионалы знают, как эффективно собеседовать тестировщика, однако такие люди – не норма в отрасли. Я говорю это, основываясь на личном опыте – всего однажды мне выдавали задачу на тестирование во время интервью. В прочих случаях мне задавали теоретические вопросы, ответы на которые легко зазубрить.

Другие факторы

Плохие собеседования, плохие сотрудники, плохой менеджмент – это только вершина айсберга. Порог входа снижают и другие факторы: широко распространенное невежество в области тестирование, сверхвера в автоматизацию и инструменты, недостаток интереса и знаний о навыках тестировщика, путаница в ролях тестирования в Agile, плохая поддержка, нереалистичные обещания компаний, тестирующих на аутсорсе – я могу перечислять вечно.

Мы можем лучше

Что же мы можем сделать, чтобы поднять планку входа и бороться с культурой "и так сойдет"? Неплохая стартовая точка – это статья Джеймса Баха для новичков тестирования, дающая советы, как развиваться на любой стадии вашей карьеры. Я считаю, что чтение книг, поиск наставника, общение с коллегами по профессии, участие в обсуждениях в твиттере и посещение конференций тоже помогают улучшить ситуацию.

image

Еще 10-15 лет назад наши родители не могли себе представить, что большая часть бытовой рутины будет решаться в пару кликов мыши. Однако сейчас количество сервисов существенно увеличилось, и люди могут позволить себе пользоваться тем, что более качественно и удобно для пользователя. Если вы в процессе использования какого-либо приложения или сайта задумывались о профессии, которая позволила бы вам делать продукты лучше, то эта статья даст вам небольшую инструкцию о том, как войти в профессию тестировщика.

Кто такие тестировщики?

Существует заблуждение, что «тестировщик» – это профессия, которая подразумевает поиск ошибок и проверку продукта до тех пор, пока он не отвалится. На самом деле это утверждение верно лишь отчасти. Тестировщик проверяет, что продуктом удобно пользоваться и что его функционал исправно работает. Соответственно, тестирование – это не поиск ошибок, а проверка соответствия ожидаемого поведения продукта фактическому. Хотя иногда есть необходимость помучить продукт, а то и вовсе его сломать, чтобы вас прокляли разработчики убедиться, на каких максимальных мощностях или как долго продукт может стабильно работать. Об этом вы можете ознакомиться в статье про нагрузочное тестирование.

Как начать тестировать?

Очевидно, для начала хорошо бы изучить теорию и иметь возможность на чем-то практиковаться, чтобы подкрепить знания в деле. И на этом пути у вас есть два направления:

  • Обучиться на платных курсах
  • Самостоятельное обучение

Жизненный цикл продукта

Любому начинающему или действующему специалисту it-сферы крайне полезно знать жизненный цикл продукта, так как он сам будет являться его частью на том или ином этапе.

Жизненный цикл бага

На самом деле, жизненный цикл бага будет зависеть от разных факторов: например, от проекта, приоритета бага или решения команды. Здесь не всегда работают шаблоны, но важно иметь базовые знания, чтобы знать, как минимум, процесс работы.

Виды тестирования и уровни тестирования

Любой тестировщик должен понимать, какой вид продукта он тестирует, и какие виды тестов необходимы именно под этот продукт.

Как писать чек-листы, тест-кейсы

Необходимость написания тест-кейсов сегодня достаточно спорна. Все же, как показывает практика, в процессе написания продукт изучается лучше, задается больше вопросов, и выявляется больше деталей продукта. Поэтому изучение этого навыка поможет вам научиться структурировать ваши проверки.

Знание техник тест-дизайна

Знание техник тест дизайна помогают сильно сэкономить время, позволяя избавиться от ненужных проверок.

Умение пользоваться багтрекинговыми системами, системами написания тест-кейсов, а также хранением документации

Для постановки и контроля задач есть специальные сервисы, которые позволяют отслеживать, на каком этапе находится задача, ее приоритет и так далее. Одни из самых популярных – Jira, Redmine, Trello. Для систем написания тест-кейсов есть такие сервисы, как testRail, Qase, TestLink. В некоторых случаях вполне достаточно Google docs. Для хранения документации – Confluence, Notion и Wicki.

Понимание работы протоколов http/https, знание http запросов (Post, Get, Put, Option, Delete)

Для тестировщика важно понимать работу протоколов, а также знать структуру и типы http запросов, уметь читать ответы сервера. Не всегда проблема ошибки отображается явно на верстке, в некоторых случаях полезно проверять корректность общения между клиентом и сервером.

Умение работать с реляционными базами данных

Полезным навыком для тестировщика будет умение работать с системой управления базами данных (СУБД). Умение обращаться с СУБД заметно облегчит вам жизнь при работе на проектах с огромным количеством данных, для проверки целостности, а также корректной обработки данных. На начальном этапе от вас вряд ли потребуются высокоуровневые знания по работе с SQL, однако знание простых команд типа «выведение всех доступных баз данных» – SHOW DATABASES, «Просмотр таблиц, доступных в базе данных» – SHOW TABLES, Команды для создания запросов SELECT…; является достаточно необходимым.

Умение скачивать, читать логи мобильного приложения

Помимо описания путей воспроизведения бага, видеозаписи или скриншота, крайне полезно прикладывать логи работы мобильного приложения на момент воспроизведения бага. Это заметно облегчит жизнь разработчику в починке функционала. Также важно понимать, в какой именно отрезок времени воспроизвелся баг.

Умение гуглить

На самом деле было бы правильнее этот навык поставить на первое место списка, так как этот навык полезен не только для работы, но и в целом для осознанной жизни. По ходу работы у вас появятся 100 вопросов, и некоторые вещи для начала лучше уточнить у поисковика, чем у разработчика.

Английский язык

Большинство толковых документаций, полезных статей преимущественно пишется именно на этом языке.

Набор инструментов для проверок

Postman – инструмент для тестирования api. Это одно из самых популярных приложений, которое позволяет совершать отправку api-запросов, созданий коллекций запросов, создания полуавтоматических api-тестов.

Google Chrome Dev tools – консоль разработчика есть на всех браузерах, но по функционалу и удобству больше всех развилась именно эта, поэтому изучение стоит начать именно с нее. Это инструмент для проверки веб-сайтов, который поможет вам отслеживать запросы, проверять работу сайта, изменяя сигнал интернет-соединения, проверять верстку сайта на разных размерах. Также у GCDt есть шаблон с размерами мобильных устройств.
Эмуляторы Android Studio и Genymotion. Иногда в компаниях не всегда бывают устройства, заявленные в требованиях, и, чтобы не откладывать проверки, можно воспользоваться эмуляторами мобильных устройств.

Jmeter – инструмент для нагрузочного тестирования. У него достаточно низкий порог вхождения. Помимо нагрузочного тестирования, Jmeter можно использовать как-прокси сервер для отслеживания запросов, проходящих через ваш продукт.

Терминалы – как правило, они не имеют графическую оболочку и являют собой просто командную строку.Терминалы имеют более низкую нагрузку на систему, и поначалу может быть непривычно их использовать, однако потом трудно будет перейти на графику. В тоже время в некоторых случаях терминал не прощает ошибки, но умение работать с ним достаточно полезный и необходимый навык для тестировщика. В некоторых случаях с помощью терминала можно совершить больше действий, чем мышкой.

Список материалов, которые помогут вам познакомиться с основами тестирования:

Способы применить теорию на практике

Для набора опыта стоит попробовать себя в crowd-testing – на фриланс площадках для тестировщиков. Подробнее об этом можно прочитать в статье.

Также некоторые компании выставляют свои проекты с открытым исходным кодом, чтобы желающие могли потестить и оставить какие-то замечания или пожелания о своем продукте. Не стесняйтесь участвовать на различных бета-тестах игр или программ. Как правило, именно на этих сырых приложениях бывает куча багов, которые легко отлавливать.

Кроме того, можно вступать в профессиональные сообщества. Например, QA mobile community – сообщество мобильных тестировщиков, сообщество по автоматизированному тестированию, сообщество тестировщиков Казани. Это заметно улучшит качество вашего развития и увеличит шансы обрести хорошую работу. Вступайте в группы в соцсетях, которые помогли бы вам обрести новые профессиональные знакомства. На примере опыта коллег по цеху вы сможете обрести свой и избежать некоторых ошибок, хотя иногда полезно и ошибаться.

Маркетинг-директор Red Bull — о главных задачах и ошибках молодых маркетологов.

cover.marketolog-5f8d4f35c81d5001562694.jpg

Не понять потребителя. Нарушить образ бренда. Бояться думать не как все. Быть слишком самоуверенным. Это самые опасные ошибки начинающих маркетологов и их допускают почти все. Но это не страшно, главное — знать, как выйти из факапа с минимальными потерями для бренда.

Инна Червинская работала с Coca-Cola в Украине и России, Kraft Foods, Red Bull в Украине и Азербайджане. За 20+ лет она запустила десятки новых продуктов.

Инна рассказала нам, что нужно анализировать молодому маркетологу, как не ошибиться с аудиторией (и что делать, если ошибся) и почему партнериться нужно не с большими, а с «горящими».

Кто такой маркетинг-менеджер в системе маркетинга?

Маркетинг-менеджер определяет, как связать продукт или сервис компании с людьми, которым он нужен. То есть найти дорожку, по которой можно дойти до потребителя.

Маркетинг-менеджер от бренд-менеджера отличается тем, что смотрит шире. Он может подняться над ситуацией и оценить, правильно ли развивается продукт, как команда выстраивает связь с потребителем.

О чем нужно помнить начинающему маркетологу

Маркетинг — это всегда про аудиторию и про продукт. Поэтому на входе в профессию нужно понимать, что все так или иначе будет связано с ними. Начинающему маркетологу важно знать, что:

  • У продукта есть целевая аудитория. Ее нужно определить и понять, что ей интересно и какие у нее «точки боли». И уже потом пытаться отвечать на них своим продуктом или услугой.
  • У бренда есть имидж. Он должен сохранять характеристики и функции, которыми удовлетворяет потребности аудитории. Имидж нужно выстраивать и поддерживать.
  • Продукт должен быть полезным. Даже у классного маркетолога не получится продать то, что никому не нужно. Пользу нужно транслировать и подтверждать.
  • Есть разные каналы коммуникации, и для разных аудиторий они могут отличаться. Нужно выбрать каналы, исходя из понимания аудитории и возможностей бренда. И знать, как бренду там общаться.

Ярослав Гуменюк,
Заместитель Генерального директора по маркетингу Rabota.ua

Директор по маркетингу

Татьяна Лукинюк,
Генеральный директор Red Bull Украина

Чтобы грамотно реализовать эти пункты, маркетолог должен уметь:

  • Анализировать. Чтобы найти аудиторию и каналы, нужно периодически проводить анализ.
  • Четко объяснять. Презентовать свои мысли как письменно, так и устно.
  • Формировать свою точку зрения и принимать решения. Иногда вариантов решения слишком много, а цена вопроса — большая. На фоне этой неоднозначности и сомнений важно суметь в какой-то момент взять на себя смелость — остановиться на чем-то одном. И объяснить команде, почему выбрал именно этот вариант.

По мере роста маркетолога, у него появляются дополнительные скиллы:

  • Работа с командой. Чтобы развить этот навык, нужно какое-то время поработать вместе, понаступать на грабли, сделать рефлексию и анализ — и выяснить, как взаимодействовать эффективнее всего.
  • Нестандартное мышление. Важно думать не как все, а выходить за рамки и использовать небанальные подходы, чтобы достучаться до аудитории.

Частые ошибки начинающих маркетинг-менеджеров

Даже при хорошей базе знаний неопытные маркетологи могут ошибаться. Чаще всего это связано с несколькими страхами или заблуждениями.

Многие боятся давать честную обратную связь. Когда нужно дать важную, но неприятную обратную связь, есть риск скатиться в две крайности:

  • сказать очень понятно, но жестко (и человек может воспринять это болезненно)
  • сказать мягко, но непонятно (и тогда это делу не поможет)

Навык предоставления качественной обратной связи (и позитивной, и корректирующей) приходит со временем — у молодых ребят его часто нет.

Считать себя «слишком знающим». С одной стороны, позиция «я знаю лучше всех, я делаю очень круто и правильно» — классная. Это — уверенность в себе, что очень важно для менеджера. С другой стороны — всегда могут быть те, кто видит возможности еще шире.

Прислушивайтесь к команде и к тому, что происходит вокруг. Никогда не приходите с настроем «я знаю лучше, чем вы». Правильнее — послушать, обработать эту информацию и тогда принять решение.

Пытаться сделать то, что понравится всему миру. Иногда полезнее рискнуть — и сделать «слишком смелую кампанию», которую не все понимают. Может оказаться, что целевая аудитория как раз этого и хочет.

Что такое маркетинговый план?

Маркетинг-план — это формирование действий маркетинг-команды, исходя из 4Р: product, price, place, promotion (продукта, цены и того, как и где его продвигаем).

Основа маркетинг-плана — анализ:

  • общей ситуации в сегменте и в среде вокруг
  • конкурентов и того, как и куда они движутся, как развивают свой продукт и как о нем говорят
  • своих потребителей: какие у них нужды и как мы можем их удовлетворить.

Маркетинговый план — это стратегия, которая объясняет, какими активностями будем удовлетворять желания потребителей в течение года и как будем достигать своих бизнес-целей.

plan-na-odnu-str-5ee9d4ce7c8dd500912715.jpg

Как создать маркетинговый
план на одну страницу

Работа с новым vs устоявшимся продуктом

Выводить на рынок что-то новое всегда непросто, потому что до конца не понимаешь, как на него отреагируют. Но если все получится, это шанс громко о себе заявить.

Когда работаешь с продуктом, который на рынке давно, главная сложность — в поиске точек, в которых можно его развивать. Для этого важно проанализировать, что ограничивает развитие, и убрать эти барьеры. Где-то этим фактором может быть дистрибуция, а где-то — устаревший или ограниченный портфель.

Я работала и с новыми продуктами (Burn Energy Drink), и с устоявшимися (Milka) на украинском рынке.

Burn — это был большой экстрим, потому что имидж и категория были свежими. Milka — большая ответственность, потому что в других странах это мощный бренд с хорошим присутствием на рынке.

С Burn все получилось: мы поняли, что молодежи будет интересна категория энергетических напитков. С одной стороны, она удовлетворяет их потребность в энергии, а с другой — имеет более премиальный, «продвинутый» имидж («мне хочется, чтобы друзья видели меня с этим продуктом в руках»).

С Milka тоже: мы просто расширили ее ассортимент новыми вкусами. Впоследствии коллеги добавили батончики и печенье. Сейчас я смотрю, как хорошо этот бренд представлен на рынке, и понимаю, что мы тогда приняли верное решение.

Как сформировать маркетинг-план с минимальными затратами?

Если нет ресурсов на глубокие исследования, нужно решить, какую информацию получить наиболее критично. В крайнем случае остается следовать здравому смыслу:

Подумать, кому и для чего нужен продукт. Мы все — потребители, так что первые ответы можно получить просто обсуждая тему с коллегами.

Определить нужды. Из этой информации — выделить самые острые запросы, и попытаться их решить.

Понять, какая перед вами задача, и пропустить данные через ее фильтр. Собирать информацию и анализировать ее можно до бесконечности. Но если увлечься, можно оказаться в куче данных, которые сложно склеить в единую картинку.

Активно привлекать партнеров — это поможет расширить возможности и/или уменьшить затраты.

Как быстро скорректировать действия, если аудитория поменялась

Были случаи, когда мы определяли аудиторию кампании — и немного ошибались. В 2010 и 2013 годах мы организовывали Red Bull Flugtag — забавное мероприятие, где команды собирают смешные летательные аппараты и прыгают на них в воду.

Мы думали: «Наверное, строить аппараты и прыгать будет безбашенная молодежь. Они обожают придумывать и сигать в воду». И предполагали, что это будут ребята из креативной индустрии или студенты. Но оказалось, что большой процент участников — молодые офисные работники. Им хочется отвлечься от офисной рутины, и в отличие от тех же студентов, у них есть деньги, чтобы построить свои аппараты.

Когда мы поняли, что аудитория немного меняется — оперативно добавили новые каналы коммуникации.

Например, много заявок приходило из офисов — и мы старгетировали рекламу на офисных работников и отправляли им специальные стартап-наборы. В каждом таком наборе была брошюра об ивенте, условия участия и набор для прорисовки концепций своего аппарата.

Еще мы выходили на HR-директоров — объясняли им, что участие офисной команды в Red Bull Flugtag может стать хорошим инструментом для тимбилдинга. И если узнавали, что в какой-то команде есть крутые, непоседливые ребята с идеями, отправляли им информацию точечно. Говорили: «Скорей подбирай команду и участвуй!».

Как провести промокампанию?

Прежде всего определите цель, аудиторию, сообщение и каналы коммуникации.

Также посмотрите, что делают конкуренты и как ведут себя бренды с похожей аудиторией в других категориях. А потом подумайте, как можете отличаться, но при этом оставаться интересным своим покупателям. Важно искать свежие идеи и способы — их потенциал может оказаться даже больше, чем вы думаете.

Например, в Азербайджане мы запустили геймификацию в коммуникацию с потребителем Red Bull — онлайн-игрушки, в которые можно сыграть за 3–5 минут. Они были простые, но подвязанные под промосообщение. Мы не ожидали, что люди настолько откликнутся. Стали расширять этот инструмент — и вовлеченность сильно выросла.

Но вовлеченность — не единственный показатель успешности кампании. Нужно смотреть в комплексе на те цели, которые были поставлены.

Иногда кампании интереснее делать с партнерами. Но партнериться лучше с теми, у кого есть желание придумать что-то классное. И не всегда это связано с тем, насколько известен партнер или насколько большой у него бюджет.

Если партнер не настроен создать классный общий продукт, то тут как не бейся — сложно найти точки соприкосновения. Но если партнер горит, даже без крупных ресурсов можно придумать что-то суперинтересное.

Один из примеров очень вовлеченного и успешного партнерства — работа Red Bull с Lux FM в рамках подготовки Red Bull Flugtag. Ребята просто горели сделать что-то яркое — и от этого возникало много интересных идей и новых задумок. Например, мы провели конкурс среди слушателей на придумывание названия команде Lux FM — это помогло повысить узнаваемость и вовлеченность.

Читайте также: