Когда и зачем нужно документировать бизнес-требования? Кто и как использует бизнес-требования в ходе проекта? Каков оптимальный уровень детализации бизнес-требований? Как отличить бизнес-требования от других видов требований? Как отличить хорошие бизнес-требования от плохих? Где и как документируются бизнес-требования в соответствии с международными стандартами? Как бизнес-требования отражаются в документах по ГОСТ 34?
В какую бы компанию вы не хотели попасть, на какую позицию бы вы не претендовали, вы можете быть уверены в одном: без собеседования вам не обойтись. Впрочем, здесь нечего бояться: прохождение интервью — это тоже навык, который развивается с практикой.
О вебинаре
Вебинар посвящен часто задаваемым вопросам на собеседовании junior и middle бизнес-аналитиков. Мы рассмотрим 10 самых лучших и фундаментальных вопросов, отобранных для вас опытными бизнес-аналитиками и нанимающими менеджерами с многолетним опытом. Никаких логических задачек в стиле гугла и никаких вопросов о смысле жизни. Только бизнес-анализ, только хардкор!
Вебинар будет проходить в формате вопрос — вариант ответа — рекомендованный источник подробной информации.
Длительность вебинара: 40 — 60 минут.
Дата: 6.03.2017
Время: 17-00 по Киеву
Ведущий:
Владимир Мирненко. Продакт-менеджер, тренер, автор статей и электронной книги Product Ebook. За 8 лет прошел путь бизнес-аналитика, лида команды аналитиков, продакт-оунера. Предыдущие 2 года работал в Лондоне над музыкальном стартапом, сейчас разрабатывает новый продукт в компании WIX.com (100 млн пользователей). Сертифицирован как CSPO.
— Как войти в сообщество data science?
— О различиях data scientist, data analyst, data engineer, кто из них чем занимается?
— В чём отличия между Machine Learning и Data Science?
— Что у них общего и чем их работа отличается?
* 21 октября 2018 г. в московском офисе Яндекса прошла встреча сообщества Open Data Science. Мы испытали новый формат: программа не была определена заранее, а составлялась по запросам аудитории.
Мы собрали больше 500 заявок от участников и ответили на самые популярные и интересные вопросы.
Алексей Натёкин
Выпускнинк МатМех СПБГУ, аспирант TUM. Основатель и добродушный диктатор Open Data Science (2015). Основатель площадки соревнований по machine learning Data Souls. Ранее основатель DM Labs, CDO Diginetica, ex-Deloitte, ex-Siemens.