О чём курс

Курс научит бизнес-аналитиков эффективно использовать LLM и ИИ-инструменты для анализа требований, подготовки документации, проектирования решений, оптимизации бизнес-процессов и повышения личной продуктивности.

Предварительная подготовка

Бизнес-аналитики с начальным и средним уровнем подготовки. Базовое знание терминологии BA приветствуется. Никаких технических навыков программирования не требуется.

Для кого

Бизнес-аналитик Бизнес-аналитик

Улучшаемые навыки

Аналитика требований
Генеративный ИИ
Промпт-инжиниринг
API-документация
Визуализация процессов
Машинное обучение
Автоматизация документооборота
Нейросети
Искусственный интеллект
BPMN

Программа курса

01 Введение в генеративный ИИ и LLM
  • Что такое LLM: концепция работы, основные возможности и ограничения.
  • Место ИИ в деятельности бизнес-аналитика.
  • Обзор популярных моделей: YandexGPT, Qwen, DeepSeek — выбор под задачи BA.
  • Этические и юридические аспекты: ответственность, галлюцинации, байесы.

    • Практика:
  • Тестирование модели: задать несколько вопросов и обсудить результаты.
  • Диагностика: "Какой я пользователь ИИ?"
    • 02 Базовый промптинг для задач бизнес-аналитика
  • Принципы эффективного промптинга: конкретность, контекст, структура.
  • Техники: Zero-shot, Few-shot, температура, формат вывода.
  • Паттерны промптов для типовых задач BA: анализ требований, суммирование, user story.

    • Практика :
  • Разработка "библиотеки промптов":
  • Групповая работа: выбрать 2–3 задачи BA и создать шаблоны промптов.
  • Сравнение результатов на разных моделях.
  • Упражнение: исправить "плохой" промпт.
    • 03 Генерация документации и спецификаций с помощью ИИ
  • Как автоматизировать создание ЧТЗ, BRD, user story, писем, отчетов.
  • Работа с шаблонами и стандартами документирования.

    • Практика:
  • Задание: написать фрагмент технической документации (например, требования или сценарий).
  • Задание: составить электронное письмо руководству на основе протокола встречи.
    • 04 Анализ неструктурированных данных
  • Анализ текстовых данных: отзывы, протоколы, интервью.
  • Выявление ключевых тем, тональности, проблем.
  • Q&A

    • Практика :
  • Анализ набора отзывов клиентов:
  • Классификация по категориям,
  • Выделение главных проблем,
  • Предложения по улучшению.
  • Извлечение информации из протокола встречи.
    • 05 Продвинутые техники промпт-инжиниринг
  • Chain-of-Thought (CoT), управление ролью, JSON/XML-формат.
  • Цепочки промптов: как разбивать сложные задачи.

    • Практика:
  • Задание: создать модель данных на основе текстового описания.
  • Задание: построить цепочку промптов для анализа требований → user story → тест-кейсы.
    • 06 Оптимизация бизнес-процессов с помощью ИИ
  • Использование ИИ для анализа и улучшения процессов.
  • Выявление узких мест, дублирования, предложений по оптимизации.
  • Создание диаграмм BPMN с помощью LLM.

    • Практика:
  • Анализ описания процесса и выявление проблем.
  • Генерация предложений по оптимизации.
  • Создание диаграммы BPMN на основе текстового описания.
    • 07 ИИ в управлении изменениями и тестировании
  • Анализ влияния изменений на систему.
  • Автоматизация создания документации по изменениям.
  • Генерация тест-кейсов на основе требований.

    • Практика:
  • Анализ влияния изменения на существующую систему.
  • Генерация тест-кейсов для реализации нового требования.
    • 08 Безопасность, этика и интеграция ИИ в CI/CD
  • Безопасность и этика использования ИИ: bias, авторство, конфиденциальность.
  • Примеры галлюцинаций и методы их распознавания.
  • Интеграция ИИ в процессы CI/CD: концепция и примеры.

    • Практика:
  • Обсуждение кейсов: этические дилеммы при использовании ИИ.
  • Упражнение: найти ошибки в "галлюцинированном" ответе ИИ.
    • 09 Итого на курс 16 часа: теория –6 ч (38%), практика –10 ч (62%)

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Записаться на курс

    Чему вы научитесь

    01 Анализировать и уточнять требования с помощью ИИ
    02 Формулировать и оптимизировать промпты
    03 Генерировать документацию (ЧТЗ, спецификации, письма, user story)
    04 Строить диаграммы и схемы бизнес-процессов
    05 Использовать LLM для оценки технического долга
    06 Применять модели ИИ в реальных аналитических задачах

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Записаться на курс

    Записаться на курс

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Юр. лицо — 49 500 ₽
    Физ. лицо — 44 550 ₽
    Открытая дата
    Ознакомлен с политикой обработки персональных данных
    Cоглашаюсь с условиями обработки персональных данных

    Наши ученики работают в:

    Наши клиенты

    Mail.ru
    Альфа-Банк, банковская группа
    Лаборатория Касперского
    Магнит, розничная сеть
    Спортмастер, сеть спортивных магазинов
    ПСБ
    Сбертех
    Дзен
    IT One
    Ростелеком
    Мегафон
    Nexign
    Ozon
    Декатлон
    X5 Group
    Технониколь
    Росатом
    Газпром
    Нлмк
    ВСК
    Синимекс

    Не нашли, что искали? — Просто напишите, и мы поможем

    Ознакомлен с политикой обработки персональных данных
    Cоглашаюсь с условиями обработки персональных данных
    Главная
    Все курсы
    Расписание
    Еще
    Корпоративное обучение Оценка персонала Сертификация О нас Стань тренером Блог
    Пользователь только что записался на курс ""

    Файлы куки — это как ваши любимые библиотеки и фреймворки: они помогают нам обеспечить лучший опыт для вас. Подтвердите согласие с политикой конфиденциальности, нажав «Принимаю условия», чтобы продолжить.

    Развернуть

    Спасибо!
    Форма отправлена успешно.