Заполните форму, а мы поможем
с остальным
Нажимая на кнопку «Оставить заявку», вы выражаете свое согласие с политикой обработки персональных данных и условиями публичного договора.
Кому подойдет курс:
Бизнес-аналитикам с опытом работы
стремящимся освоить ИИ для повышения своей компетенции в решении бизнес-задач.
Новичкам в сфере бизнес-анализа
которые хотят начать работать с современными инструментами ИИ и получить конкурентное преимущество на рынке.
Руководителям отделов аналитики
желающим понять, как ИИ может трансформировать работу их команды и принести конкретную пользу бизнесу.
В ходе курса вы:
2
Освоите промпт-инжиниринг в работе бизнес-аналитика
1
Разберётесь в возможностях и ограничениях ИИ для бизнес-задач
3
Научитесь применять ИИ в анализе данных, текстов и бизнес-кейсов из разных отраслей
5
Научитесь проектировать и внедрять ИИ-решения в бизнес-процессы
4
Автоматизируете подготовку требований, аналитической и проектной документации с помощью ИИ
Уверенность и гарантии
Если вы вынуждены прервать обучение, в течение года вы сможете вернуться и продолжить с того занятия, на котором остановились.
Оптимальное количество теории и практики
Фокус на выработку профессиональных навыков на реальных кейсах.
Живой преподаватель
Индивидуальный подход к слушателям, обратная связь от тренера.
Преимущества курса
Программа курса
- История развития и ключевые этапы становления технологий ИИ.
- Основные понятия ИИ, машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL).
- Обзор современных подходов, инструментов и сфер применения ИИ.
- Регулирование ИИ: международные инициативы, локальные нормы и тенденции.
- Будущее ИИ: ключевые тренды и прогнозы развития технологий.
- Введение в использование искусственного интеллекта в задачах бизнес-анализа.
- Финансовый сектор.
- Ритейл.
- Производство.
- Маркетинг.
- Здравоохранение.
- Основные вызовы и ограничения при внедрении ИИ: качество данных, интерпретируемость моделей, стоимость решений.
- Будущее ИИ в бизнес-анализе: эволюция инструментов, изменения в роли аналитика, интеграция с другими технологиями.
- Основы работы языковых моделей и их роль в анализе текста.
- Знакомство с промт-инжинирингом: как эффективно взаимодействовать с LLM.
- Практика использования языковых моделей для решения аналитических задач.
- Обзор платформ и инструментов ИИ для бизнес-аналитиков.
- Применение ИИ для анализа бизнес-кейсов.
- BRD (Business Requirements Document).
- SRS (Software Requirements Specification).
- User Story.
- Use Case.
- Проектирование и документирование API с помощью ИИ.
- Диаграммы Use Case, Activity, Sequence.
- Работа с базами данных и SQL.
- Прототипирование решений: от пользовательских сценариев до первичного интерфейса с поддержкой ИИ-инструментов.
- Подходы к внедрению ИИ в бизнес-процессы: от выявления потребностей до сопровождения решений.
- ИИ-агенты: базовые понятия, принципы работы и возможности использования для автоматизации задач.
- Эволюция ИИ в бизнесе: от автоматизации к генеративным моделям.
- Где BA сталкивается с ИИ: требования, процессы, продукт.
- Разница между ML, NLP, LLM и простыми автоматизациями.
- Обзор популярных AI-инструментов для BA (ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, Miro AI, Notion AI и др.).
- Роль BA в AI-проектах: мост между бизнесом и Data Science.
- Чем отличаются AI-проекты от классических IT-проектов.
- Как писать бизнес-требования для AI: неопределенность, метрики качества (accuracy, precision, recall, hallucinations).
- Сценарии использования (use cases) и ограничения ИИ.
- Как BA формулирует требования к данным.
- Управление ожиданиями стейкхолдеров.
- Что такое промпт и почему он важен для BA.
- Структуры хорошего промпта (role + context + constraints + output).
- Как BA может использовать AI для: анализа требований, генерации user stories/acceptance criteria, построения диаграмм и моделей.
- Ограничения LLM и как их обходить.
- Использование ИИ для создания UML-диаграмм, BPMN, Customer Journey Map.
- Автоматизация написания спецификаций.
- Проверка требований на согласованность.
- Примеры инструментов: Lucidchart AI, Mermaid, Miro AI, Whimsical AI.
- Почему BA должен понимать данные в AI-проектах.
- Основы работы с датасетами: качество данных, bias, data privacy.
- Как BA участвует в data pipeline.
- Применение AI для анализа бизнес-данных (SQL-помощники, AI BI-инструменты: PowerBI + AI, Tableau GPT).
- Трансформация роли BA: от "сборщика требований" к "AI-бизнес-дизайнеру".
- Этические и юридические аспекты (GDPR, Responsible AI).
- Стратегии внедрения AI в компании: пилот → MVP → масштаб.
- Как BA может использовать AI для своей карьеры (резюме, обучение, автоматизация рутины).
- Обзор новых трендов (мультимодальные модели, AI-агенты, Auto-GPT).
Адаптивная программа
Академия BELHARD даёт выверенные знания, которые позволяют пройти техническое собеседование. Программы регулярно адаптируются под потребности рынка.
Всего 570 BYN за весь курс
Возможна оплата в два этапа. Работаем с системой «Расчет» (ЕРИП).
Узнать подробнее
Узнать подробнее
Корпоративные группы и индивидуальное обучение
Мы адаптируем нашу учебную программу к вашим особым требованиям.
Узнать подробнее
Узнать подробнее
Оптимальный размер учебных групп
Это позволяет, с одной стороны, научиться работать в команде, а с другой – добиться индивидуального подхода к каждому слушателю.
Почему стоит изучать курс
«Искусственный интеллект для бизнес-аналитиков» именно в Академии BELHARD?
«Искусственный интеллект для бизнес-аналитиков» именно в Академии BELHARD?
При успешном окончании курса два сертификата помогут выделиться
Cертификат Академии BELHARD
Сертификат об обучении государственного образца
*Для подготовки требуются дополнительные данные. Подробности у менеджеров Учебного Центра.
Преподаватели курса
- Александр ВойтюлевичНачинал карьеру в продуктовой компании-разработчике решений для управления, планирования, оптимизации и контроля производственных процессов.
Принимал участие в качестве бизнес-аналитика в нескольких стартапах. Основные домены: ERP, e-commerce, Fintech..
5 лет в сфере бизнес-анализа - Алексей ЛепетухаLead Business analyst/Product owner. Более 4 лет практического опыта в бизнес-анализе и управлении проектами в доменах: ERP, CMS, E-commerce. Результативный опыт по выводу проектов из кризиса.
Более 4 лет практического опыта в бизнес-анализе и управлении проектами
Отзывы по курсу