О чём вебинар
Вебинар посвящен практическому применению нейросетевых инструментов (ChatGPT, Claude, Gemini и др.) в повседневной работе системного и бизнес-аналитика.
Вместе разберем, как встроить LLM в привычный жизненный цикл разработки: от сбора и анализа требований до проектирования, документирования и тестирования решений.
Покажем реальные сценарии использования - диаграмм, API-профилей, пользовательских историй, тест-кейсов и SQL-запросов.
Отдельно обсудим ограничения, риски и этические аспекты применения нейросетей в аналитике.
Цели вебинара:
1. Показать, как аналитик может использовать нейросети для ускорения и упрощения своей работы.
2. Продемонстрировать практические кейсы интеграции LLM в разные этапы жизненного цикла.
3. Научить критически оценивать результаты нейросетей и корректировать их под контекст проекта.
4. Сформировать базовый набор приемов и промптов для аналитических задач.
Предварительная подготовка:
1. Базовые знания жизненного цикла ИТ-проектов и роли аналитика.
2. Понимание ключевых артефактов в работе системного аналитика.
3. Желательно иметь доступ к ChatGPT или аналогичной LLM-платформе для самостоятельной практики.
Покажем реальные сценарии использования - диаграмм, API-профилей, пользовательских историй, тест-кейсов и SQL-запросов.
Отдельно обсудим ограничения, риски и этические аспекты применения нейросетей в аналитике.
Цели вебинара:
1. Показать, как аналитик может использовать нейросети для ускорения и упрощения своей работы.
2. Продемонстрировать практические кейсы интеграции LLM в разные этапы жизненного цикла.
3. Научить критически оценивать результаты нейросетей и корректировать их под контекст проекта.
4. Сформировать базовый набор приемов и промптов для аналитических задач.
Предварительная подготовка:
1. Базовые знания жизненного цикла ИТ-проектов и роли аналитика.
2. Понимание ключевых артефактов в работе системного аналитика.
3. Желательно иметь доступ к ChatGPT или аналогичной LLM-платформе для самостоятельной практики.
Содержание
1. Роль нейросетей в жизненном цикле разработки: от идеи до сопровождения.
2. Сбор и анализ требований: как ChatGPT помогает структурировать и резюмировать информацию.
3. Проектирование решений: генерация BPMN, ERD, Use Case и API-профилей.
4. Разработка: использование LLM для прототипирования, пояснения и проверки кода.
5. Документирование и тестирование: автоматизация отчётов, трассировки и тест-кейсов.
6. Поддержка и развитие: анализ обратной связи и обновление артефактов.
7. Этические, правовые и практические ограничения при работе с AI.
2. Сбор и анализ требований: как ChatGPT помогает структурировать и резюмировать информацию.
3. Проектирование решений: генерация BPMN, ERD, Use Case и API-профилей.
4. Разработка: использование LLM для прототипирования, пояснения и проверки кода.
5. Документирование и тестирование: автоматизация отчётов, трассировки и тест-кейсов.
6. Поддержка и развитие: анализ обратной связи и обновление артефактов.
7. Этические, правовые и практические ограничения при работе с AI.
Другие разделы
Тренер
Татькова Дарья
Специалист в области разработки ПО
Дарья более 14 лет в IT на позициях системного и бизнес-аналитика. Fullstack-аналитик, специализирующийся на финтех-проектах и интеграции корпоративных систем.