Перейти к основному содержимому

Полный учебный курс

Business Analyst + AI

Requirements, анализ процессов и AI use-case discovery

Траектория для бизнес-аналитика: требования, документы, процессы, gap analysis, AI use cases, риски и проверка качества результатов.

0%0/10 уроков

Прогресс сохраняется локально в вашем браузере.

7–12 недель3 модулей10 уроков5 assessment

Модуль 1

Общий AI Core

Границы моделей, structured outputs и проверка для анализа, основанного на доказательствах.

РезультатАналитик использует AI, не подменяя доказательства предположениями.

  1. AI-грамотность и границы моделей

    Основной

    Возможности, галлюцинации, ограничения контекста, приватность и ответственное использование.

    Материал →

  2. Prompt и context engineering

    Основной

    Инструкции, примеры, ограничения, контекст и проверка результата.

    Предпосылки: AI-грамотность и границы моделей

    Материал →

  3. Structured outputs и evaluation

    Основной

    Схемы ответов, детерминированные проверки, тестовые сценарии и критерии приёмки.

    Предпосылки: Prompt и context engineering

    Материал →Ресурс →

Модуль 2

AI-assisted workflows анализа

Требования, документы, процессы, противоречия и traceability.

РезультатАналитик быстрее структурирует исходные материалы, сохраняя traceability и границы доказательств.

  1. Требования и user stories с AI

    Основной

    Черновики, выявление неоднозначностей, критерии приёмки и traceability.

    Материал →

  2. Анализ документов и выявление пробелов

    Основной

    Сравнение версий, выявление конфликтов, недостающих правил и сохранение evidence.

    Материал →

  3. Картирование процессов и кандидаты на автоматизацию

    Рекомендуемыйpractice + assessment

    As-is/to-be, узкие места, контроли и возможности применения AI.

    Материал →Практикум →Assessment →

  4. Проект: AI-assisted аудит требований

    Проектpractice + assessment

    Пакет требований с traceability, пробелами, рисками и критериями приёмки.

    Предпосылки: Требования и user stories с AI, Анализ документов и выявление пробелов

    Материал →Практикум →Assessment →

Модуль 3

Поиск AI use cases

Ценность, реализуемость, риски, контроли и ROI для AI-инициатив.

РезультатКаждый use case имеет явную гипотезу ценности, оценку готовности данных, риски, контроли и критерии успеха.

  1. Оценка AI use cases

    Основнойpractice + assessment

    Оценка ценности, частоты, готовности данных, риска и потенциала автоматизации.

    Материал →Практикум →Assessment →

  2. ROI, риск и контроли

    Основнойpractice + assessment

    Затраты, human review, приватность, влияние отказов и требования к мониторингу.

    Материал →Практикум →Assessment →

  3. Milestone: валидированный AI business case

    Контрольная точкаpractice + assessment

    Приоритизированный use case с требованиями, рисками, контролями и измеримыми метриками успеха.

    Предпосылки: Оценка AI use cases, ROI, риск и контроли

    Материал →Практикум →Assessment →

Финальная практика и assessment

Курс завершается практическим артефактом и рубрикой приёмки. Результат считается готовым после прохождения acceptance criteria, а не только после чтения материалов.

Картирование процессов и кандидаты на автоматизацию →Проект: AI-assisted аудит требований →Оценка AI use cases →ROI, риск и контроли →Milestone: валидированный AI business case →Открыть roadmap →