Курсы и тренинги для повышения квалификации бизнес-аналитика на 2026 год

1. Coursera

   • Data Science for Business Analysts (University of California, Berkeley)

   • Business Analytics Specialization (Wharton School, University of Pennsylvania)

   • Digital Transformation and the Role of Business Analyst (Boston University)

2. Udemy

   • Business Analysis Fundamentals

   • Advanced Business Analysis for Decision Makers

   • Agile Business Analyst: Roles, Skills & Tools

3. edX

   • Business Analytics for Decision Making (Columbia University)

   • Financial Analysis for Business (University of Illinois)

   • Data-Driven Decision Making for Business (MIT Sloan School of Management)

4. Skillshare

   • Practical Business Analysis: A Guide for Beginners

   • Agile Project Management for Business Analysts

   • Data Analytics and Visualization for Business Analysts

5. LinkedIn Learning

   • Business Analysis Foundations

   • Data-Driven Business Analytics

   • Excel for Business Analysts

6. IIBA (International Institute of Business Analysis)

   • Certified Business Analysis Professional (CBAP)

   • Agile Analysis Certification (IIBA-AAC)

   • Business Data Analytics for Business Analysts

7. Togaf

   • TOGAF 9.2 Business Analysis and Architecture

8. Project Management Institute (PMI)

   • PMI Professional in Business Analysis (PMI-PBA)

9. KPMG Learning Academy

   • Advanced Business Analytics for Decision Making

   • Data-Driven Business Strategy and Transformation

10. MIT Sloan Executive Education

    • Leading Digital Transformation and Innovation

    • Digital Strategies for Business Analysts

Рекомендации по улучшению навыков тестирования и обеспечения качества ПО для Бизнес-аналитика

1. Понимание жизненного цикла разработки ПО (SDLC)
   Бизнес-аналитику необходимо глубоко понимать жизненный цикл разработки программного обеспечения. Это включает в себя фазы планирования, разработки, тестирования и поддержки, а также взаимодействие с каждой из них. Знание этого процесса помогает предсказывать возможные риски и выстраивать четкие требования, которые будут учитываться в тестировании.

2. Составление требований с учетом тестируемости
   Разработка четких и измеримых требований, которые будут служить основой для тестирования, является важной частью работы бизнес-аналитика. Формулировка требований с учетом возможности их тестирования (например, использование критериев приемки) поможет обеспечить высокое качество конечного продукта.

3. Сотрудничество с тестировщиками
   Тесное взаимодействие с тестировщиками позволяет бизнес-аналитику понять, какие тесты и стратегии тестирования необходимы для различных аспектов проекта. Это помогает в уточнении требований, понимании возможных уязвимостей системы и уточнении критериев приемки.

4. Процесс управления дефектами
   Знание основ работы с баг-трекинговыми системами помогает бизнес-аналитику отслеживать дефекты, выявленные на разных этапах разработки. Бизнес-аналитик должен уметь правильно классифицировать дефекты, понимать их влияние на функциональность системы и передавать эту информацию другим заинтересованным сторонам.

5. Использование техник валидации и верификации
   Знания в области валидации и верификации помогают бизнес-аналитику точно определить, соответствует ли продукт требованиям, и проверить, решает ли он поставленные задачи. Применение таких методов, как тестирование на основе сценариев и тестирование на основе эквивалентных классов, позволяет улучшить качество процесса тестирования.

6. Автоматизация тестирования
   Бизнес-аналитику полезно разобраться в базовых принципах автоматизации тестирования, чтобы правильно определять сценарии, которые могут быть автоматизированы. Это поможет ускорить процесс тестирования и снизить вероятность человеческих ошибок.

7. Разработка критериев приемки
   Бизнес-аналитик должен уметь разрабатывать четкие и объективные критерии приемки, которые будут использованы в процессе тестирования. Эти критерии помогут определить, когда продукт готов к релизу и соответствует ожиданиям заказчика.

8. Анализ рисков и приоритетизация тестов
   Важно, чтобы бизнес-аналитик умел выявлять потенциальные риски, которые могут повлиять на работу системы, и помогал команде сосредоточиться на наиболее критичных областях. Применение принципов оценки рисков и приоритетизации тестов позволяет сосредоточиться на ключевых аспектах тестирования.

9. Опыт в юзабилити-тестировании
   Разработка требований, ориентированных на пользователя, а также способность выявлять и устранять проблемы с удобством использования интерфейса и взаимодействием пользователя с системой помогает улучшить общее качество продукта.

10. Постоянное обучение
    Для эффективного обеспечения качества программного обеспечения важно не только практическое применение методов тестирования, но и постоянное обновление знаний о новых подходах и инструментах, таких как методы тестирования производительности, безопасности или тестирования в условиях высокой нагрузки.

План подготовки к собеседованию в FAANG на позицию Бизнес-аналитик

1. Алгоритмы и данные

   • Задачи на сортировку (быстрая сортировка, сортировка слиянием).

   • Задачи на работу с массивами и строками (поиск в отсортированном массиве, поиск подстроки, сдвиг строк).

   • Динамическое программирование (оптимизация вычислений, задачи о рюкзаке, подсчет числа способов).

   • Структуры данных (стек, очередь, хэш-таблицы, двоичные деревья поиска).

   • Графы: поиск в глубину и ширину, кратчайший путь, дерево минимального остова.

   • Оценка сложности алгоритмов: понимание O(n), O(log n), O(n?), большие и малые буквы.

2. Системы и процессы

   • Основы архитектуры распределенных систем: клиент-сервер, масштабируемость, отказоустойчивость.

   • Понимание работы баз данных: SQL vs NoSQL, индексы, нормализация данных, ACID-принципы.

   • Построение отчетности: работа с BI-инструментами (Tableau, Power BI), SQL-запросы для анализа больших данных.

   • Основы машинного обучения: понимание различных алгоритмов (регрессия, кластеризация), основ алгоритмов рекомендательных систем.

   • Знание и понимание инструментов для анализа данных: Excel, SQL, Python (pandas, numpy), R.

   • Практика обработки и визуализации больших объемов данных.

3. Поведенческая часть

   • STAR метод для подготовки к вопросам на основе поведения: Ситуация, Задача, Действия, Результат.

   • Демонстрация лидерских качеств, коммуникации и сотрудничества.

   • Пример работы в команде: как справлялся с конфликтами, как работал с разными департаментами.

   • Примеры принятия решений на основе данных: когда использовались аналитические инструменты для решения проблемы.

   • Умение работать с неопределенностью и быстрые решения в стрессовых ситуациях.

   • Пример работы с продуктами на разных этапах жизненного цикла: от аналитики до поддержки.

4. Технические и практические задания на собеседовании

   • Решение кейсов: как определить ключевые показатели эффективности (KPI) для конкретного продукта или процесса.

   • Создание отчетности для гипотетического продукта: какие метрики и данные нужно отслеживать.

   • Оценка влияния изменения бизнес-стратегии на финансовые показатели компании.

   • Процесс оптимизации бизнес-процессов с применением аналитических инструментов.