Системный аналитик: бизнес-анализ, требования и проектирование ИТ-решений
Информация об обучении на данном курсе
Цель курса: дать базовые теоретические знания и практические навыки, необходимые для работы системным/бизнес-аналитиком: сбор и документирование требований, моделирование бизнес-процессов (BPMN) и систем (UML), написание user stories и спецификаций, чтение модели данных и SQL-базис, описание REST-интеграций, работа в Jira/Confluence и применение AI-инструментов в ежедневной работе аналитика. Сквозной портфолио-проект проходит через весь курс — от интервью с заказчиком до готовой спецификации.
Обучение проходит в вечернем формате в центре Таллинна (Tartu mnt. 18) и/или онлайн. В цену курса включены все учебные материалы. При необходимости на время обучения выдается ноутбук.
Целевая группа:
Курс актуален, если Вы:
- меняете профессию и хотите войти в ИТ через специальность, где не нужно программировать;
- тестировщик (QA) и хотите вырасти в аналитика — работодатели засчитывают QA-опыт как смежный при найме аналитиков;
- специалист поддержки или сопровождения ИТ-систем и хотите перейти на роль, где вы формулируете, каким продукт должен быть;
- эксперт предметной области (финансы, логистика, госуслуги, торговля) и хотите соединить знание домена с навыками анализа — это самый ценный профиль на рынке;
- руководитель проектов или продукта и вам нужно грамотно ставить задачи разработке и управлять требованиями;
- работаете с ИТ-подрядчиками на стороне заказчика и хотите говорить с ними на одном языке — языке требований и спецификаций.
Ключевые навыки, которые Вы получите на курсе:
- Проводить интервью и воркшопы со стейкхолдерами
- Моделировать бизнес-процессы AS-IS / TO-BE в нотации BPMN
- Строить UML-диаграммы: use case, activity, sequence
- Писать user stories с критериями приёмки
- Составлять функциональные и нефункциональные требования, спецификации (ТЗ)
- Управлять требованиями: трассируемость, приоритизация, изменения
- Читать модель данных и писать базовые SQL-запросы (SELECT, JOIN)
- Описывать REST-интеграции: JSON, Swagger/OpenAPI, Postman
- Вести артефакты анализа в Jira и Confluence
- Применять AI-инструменты в работе аналитика (черновики ТЗ, ревью историй, диаграммы из текста)
Требования к обучающимся:
- уверенный пользователь ПК; опыт программирования НЕ требуется
- владение английским языком на уровне, достаточном для чтения документации и работы с инструментами (ориентировочно A2/B1)
- желательно наличие собственного ноутбука (Windows / Mac, оперативная память 8 GB), при необходимости на время обучения выдается ноутбук
Результат обучения:
Окончившие данный курс:
- проводят элиситацию требований: интервью, воркшопы, наблюдение
- моделируют бизнес-процессы (BPMN) и поведение систем (UML)
- пишут user stories с критериями приёмки и полные спецификации (ТЗ)
- читают схему базы данных и выполняют базовые SQL-запросы
- описывают требования к REST-интеграциям и проверяют их в Postman
- ведут требования в Jira/Confluence и используют AI-инструменты аналитика
- защищают сквозной портфолио-проект — готовый артефакт для собеседований
Методы обучения:
Лекции, практические занятия, семинары, демонстрация, самостоятельная работа.
Общий объем курса: 80 академических часов, из которых 40 академических часов проходят в аудитории (в т.ч. практические занятия). Самостоятельная работа — сквозной портфолио-проект.
Критерии оценки результатов обучения:
Результаты обучения оцениваются на основе самостоятельно выполненных практических работ и итогового портфолио-проекта.
Методы оценки:
При успешном выполнении практические и домашние работы получают оценку «зачет».
Условия окончания курса:
Для успешного окончания курса и получения сертификата необходимо получить зачет 75% домашних работ и защитить итоговый проект.
Дополнительная информация:
Желающим углубить работу с данными рекомендуем после курса продолжить обучение на курсе «Анализ данных с помощью SQL».
Группа программы обучения: 0613 - Анализ и разработка программного обеспечения (0613 - Tarkvara ja rakenduste arendus ning analüüs)
Основные правила организации обучения (на эстонском языке)
Основные правила обеспечения качества учебного процесса (на эстонском языке)
Программа курса
| Модуль | Основные темы модуля | Объем |
| 1. Профессия аналитика |
|
4 ак. ч. |
| 2. Сбор требований (элиситация) |
|
4 ак. ч. |
| 3. Бизнес-процессы: BPMN |
|
4 ак. ч. |
| 4. UML для аналитика |
|
4 ак. ч. |
| 5. Требования I: user stories |
|
4 ак. ч. |
| 6. Требования II: спецификация и управление |
|
4 ак. ч. |
| 7. Данные: ER-модель и SQL |
|
4 ак. ч. |
| 8. Интеграции: REST API |
|
4 ак. ч. |
| 9. AI-инструменты аналитика |
|
4 ак. ч. |
| 10. Итоговая работа |
|
4 ак. ч. |
Информация о курсе
Время проведения:
22.09.2026 - 17.11.2026
20.10.2026 - 15.12.2026
17.11.2026 - 12.01.2027
Расписание занятий:
Вт, Чт 17:45–21:00
Оставить заявку →Ответим в течение 1 рабочего дня
Длительность курса:
8 недель
Формат и место проведения:
Адрес: Tartu mnt. 18, Tallinn.
Курс проводится:
- в аудиторном формате, в современном компьютерном классе, по адресу Tartu mnt. 18 (до 12 человек в классе).
- в удаленном формате (Zoom или Microsoft Teams).
Язык обучения: русский
Стоимость: 2500 EUR (НСО 24% включен)
Общий объем курса: 80 ак. ч.
Включает в себя:
- Аудиторные занятия: 40 ак.ч.
- Самостоятельная работа: 40 ак.ч. (портфолио-проект)
Преподаватели
Николай Зубрилов
Квалификация: Python-разработчик и Data Scientist; разработчик AI/LLM в компании Mentastic, владелец Dataocean Analytics OÜ; коммерческий опыт анализа данных, автоматизации и разработки.Специализация: Разработка на Python, AI/LLM, анализ данных, SQL / MySQL / PostgreSQL, REST API (FastAPI, Flask), автоматизация.
Опыт преподавания: Преподаватель курсов анализа данных, Python и тестирования LLM в Gamma Intelligence Training Centre.
Образование: Магистерская степень — компьютерная и системная техника.