Бізнес-аналіз в ІТ з інтеграцією штучного інтелекту
Мета курсу
Отримання практичних навичок бізнес-аналізу в ІТ з інтеграцією інструментів штучного інтелекту для оптимізації процесів, роботи з вимогами та прийняття рішень.
Курс розроблений для
- Початківиці / початківці, які хочуть увійти в ІТ як бізнес-аналітикині / бізнес-аналітики
- Діючі фахівчині / фахівці з суміжних сфер
- Спеціалістки / спеціалісти, які хочуть підвищити кваліфікацію
- Ті, хто хоче працювати на перетині аналітики та штучного інтелекту
- Люди, яким потрібна підготовка до сертифікацій
Формат навчання:
- Курс у записі
- 20 онлайн-занять по 1,5 години + домашні завдання
- Домашні завдання після кожної лекції та персональний зворотний зв'язок від тренерки / тренера
Що ви отримаєте на курсі?
Програма
1
- Життєвий цикл розробки ПЗ (SDLC)
- Огляд галузі та IT-ролей
- Ролі бізнес-аналітика
2
- Моделі: водоспадна, прототипування, спіральна модель, V-модель, Agile підхід
- Сучасні методології та фреймворки: Scrum, Kanban, Lean, SAFe
3
- Стандарти та сертифікації: BABOK, PMI-PBA, PSPO
- Етика та якість бізнес-аналітики
- Артефакти на кожному етапі SDLC
4
- Повний цикл роботи зі стейкхолдерами
- BA як фасилітатор
- Як побудувати ефективну кооперацію
5
- Життєвий цикл продукту
- Бізнес-цінність та її показники
- Бачення продукту (Vision document) як опорний документ
- Розуміння кінцевих користувачів
- MVP - визначаємо мінімально життєздатний продукт
6
- Рівні (типи) та види вимог (функціональні та нефункціональні)
- Техніки виявлення вимог
- Види документації вимог
7
- User Stories та Acceptance Criteria
- Use cases
- DoR (definition of ready) - визначення готовності вимог
- DoD (definition of done) - визначення готовності функціоналу
- INVEST - інвестуй в якісні вимоги
8
- Життєвий цикл вимог
- Техніки пріоритизації вимог та Уточнення вимог (Backlog Refinement)
- Change log - артефакт для керування змінами
- Матриця ризиків
- Jira та Confluence у роботі BA
9
- Декомпозиція та візуалізація процесів
- BPMN 2.0
- Основи UML
10
- Інструменти: Draw.io, Figma, Canva
- Створення інтерактивних прототипів
- Принципи Usability (зручності користування)
11
- Як писати ефективні промпти
- Використання AI для підготовки до виявлення вимог
- Генерація функціональних/нефункціональних вимог за допомогою AI
12
- Типи розробки ПЗ, мови програмування та інструменти
- Архитектура ПЗ
- Основи баз даних
- API та формати даних
13
- DevOps-культура
- CI/CD та якість ПЗ
- Як BA взаємодіє з розробниками, Архитектором, DevOps
14
- Побудова діаграм з AI
- Пріоритезація з допомогою від ШІ
- AI для швидкого створення UI-макетів
15
- Поняття якості
- Внутрішня та зовнішня якість продукту
- Критерії якості (KPI) продукту
- Взаємодія з тестувальниками
- Участь у приймальному тестуванні
16
- Фіналізація вимог та документації
- Робота в Confluence, Jira, Notion
17
- Створення діаграм, прототипів
- Підготовка презентаційних матеріалів
- Робота в Confluence, Jira, Notion
18
- AI як помічник в бізнес аналізі на кожному етапі
- Принципи роботи AI-асистентів
- Налаштування AI-помічника
- Етичні аспекти використання AI
19
- Основи ефективного пітчингу та презентації рішення
- Робота із зворотнім зв’язком та зауваженнями
- Сильні мовні стратегії
- AI-інструменти для побудови презентації
20
- Представлення роботи
- Рефлекія та ретроспектива курсу
- План подальшого індивідуального розвитку
Поширені запитання
1
Програма створена для початківців, фахівців із суміжних сфер та спеціалістів, які хочуть підвищити кваліфікацію чи підготуватися до сертифікацій. Ви отримаєте практичні навички бізнес-аналізу в ІТ з глибокою інтеграцією інструментів штучного інтелекту для оптимізації процесів та роботи з вимогами.
2
Ви вивчатимете моделювання процесів (BPMN 2.0, UML), створення прототипів та роботу з вимогами (User Stories, Use Cases). Особливий акцент зроблено на використанні ШІ: промпт-інжиніринг, генерація вимог, побудова діаграм з AI та підготовка до пітчингу за допомогою сучасних AI-інструментів.
3
Курс розрахований на 10 тижнів (загалом 30 годин) і складається з 20 онлайн-занять по 1,5 години у форматі запису. Навчання передбачає виконання домашніх завдань із перевіркою, розбір практичних кейсів та постійну підтримку учасників у закритому чаті.
4
Ми можемо повністю адаптувати програму під запити компанії, використовуючи релевантні корпоративні кейси. Співробітники отримають довготривалий доступ до матеріалів на 6 місяців, сертифікати з годинами професійного розвитку (PDU) та підтримку ментора ще 1 місяць після завершення навчання.
Курс
10 тижнів
30 годин
Проводить навчання
Марина Мельник
Засновниця, CEO, провідна тренерка, консультантка з AI-трансформації, кар'єрна терапевтка
Відгуки
Працюючи в продуктовій команді, я постійно стикалася з потребою залучати бізнес-аналітика. В якийсь момент я зрозуміла: є сенс навчитися цьому самій і закривати дотичні питання самостійно. Навчання допомогло мені розкласти все по поличках і впорядкувати ту «кашу в голові», яка була на початку. Хоча мій фінальний проєкт — розробка AI чат-бота для банку — був лише навчальним концептом, тепер я відчуваю, що маю достатньо практичного досвіду для реалізації подібних задач у реальності. Найбільше мене захопило моделювання, адже візуалізація процесів неймовірно допомагає! Моєю особистою битвою з «босом» стала тема CI/CD та командної взаємодії — ці лекції довелося переслуховувати кілька разів. Але моя найбільша перемога — це те, що я таки пройшла курс від початку до кінця, незважаючи на шалене навантаження за межами навчання. Зараз штучний інтелект став моїм постійним помічником у написанні текстів та створенні макросів для Excel. Якби я могла дати пораду собі на початку, я б сказала лише одне: «Починай раніше!». А тим, хто сумнівається, раджу проходити курс паралельно з поточною діяльністю — саме так найкраще розумієш, у чому справжня сіль цієї професії.
Я давно хотіла спробувати щось нове і змінити свою постійну роботу з документами. Тестування здалося найзрозумілішим стартом в IT. Обрала SkillsUp за рекомендаціями знайомих та через зручний формат: я навчалася по відеозаписах у своєму темпі, що було ідеально для мого графіка. Раніше я думала, що QA — це просто «поклацати сайт і написати звіт». Виявилося, треба знати купу програм і працювати з величезною кількістю документації! Відсутність технічної освіти зовсім не заважала. Були важкі теми, іноді я перероблювала домашки по кілька разів , але поступово прийшло розуміння. Поки що я маю лише базу і планую далі тренуватися та поглиблювати знання. Але якщо ви вагаєтеся — просто спробуйте і йдіть до кінця!
Спрямовую свої таланти і досвід в напрямок Бізнес-аналіз ІТ. Хлопці з SkillsUp допомагають на цьому тернистому шляху, завдяки їхнім порадам вдалося впорядкувати океан інформації. Ольга Сімчак, Марина Мельник, спасибі Вам величезне!