I AM BA – Практичний курс з бізнес-аналізу в IT

Набір у розпалі 🔥

Бізнес аналіз в IT та Digital

Перестань працювати інтуїтивно. За 2,5 місяці опануй вимоги, рішення й мову команди щоб працювати швидше, точніше й дорожче.

Записатись

2800+ фахівців уже прокачали бізнес-аналіз

Проєктні менеджери, QA, розробники, продуктові менеджери, маркетологи, аналітики, Junior BA використовують навички бізнес-аналізу в щоденній роботі.

Вивчаємо такі технології

Для кого курс по бізнес-аналізу в IT

Записатись

Отримаєш систему й техніки замість інтуїції: вимоги, моделювання, робота зі стейкхолдерами — те, що ти й так робиш, але тепер професійно.

Збудуєш фундамент, якого бракує: від виявлення вимог до захисту рішень — структурно, а не уривками з різних статей.

Заговориш мовою продуктової команди й почнеш перетворювати бізнес-потреби на чіткі вимоги до розробки.

Перестанеш ловити баги наосліп та почнеш бачити, якою вимога мала бути, і впливати на якість до розробки.

Зрозумієш, навіщо і для кого пишеш код та перестанеш переробляти через нечіткі чи неповні вимоги.

Спікери курсу

Програма курсу

Заняття 1. Роль BA на проєкті

Зони відповідальності BA у порівнянні з PM, PO, QA, Dev
Gap Analysis: як оцінити стан документації та виявити прогалини
Onboarding Checklist як перший практичний артефакт BA
Типові помилки при старті на новому проєкті
Як використати Claude та ChatGPT для генерації питань онбордингу під свій домен, а Gemini — для аналізу документації

Після заняття: зайдеш на новий проєкт системно — з аналізом документації та чітким переліком пріоритетів і питань, замість орієнтування навпомацки.

Заняття 2. Tech Skills для BA: архітектура, ролі, термінологія

Як архітектура (моноліт, мікросервіси, API-first) змінює вимоги
Ролі команди розробки: хто що вирішує і як з кожним взаємодіяти
Технічна термінологія та читання API-документації (Swagger/OpenAPI)
AI як помічник: пояснити термін мовою стейкхолдера, розібрати технічний стандарт

Після заняття: вестимеш предметний технічний діалог із розробниками й формулюватимеш вимоги з урахуванням технічного контексту, а не наосліп.

Заняття 3. Методології розробки ПЗ: місце BA у гнучкому процесі

BA-активності у розрізі Scrum-церемоній: що готувати до Planning, Grooming, Review, Retro
Definition of Ready: критерії готовності задачі до спринту
Ведення беклогу вимог у Kanban: пріоритизація та WIP-ліміти
Як за допомогою Jira AI сформувати опис задачі з вимог, а Claude і ChatGPT — перевірити User Story на відповідність Definition of Ready

Після заняття: вбудуєш свою роботу в ритм Agile-команди й забезпечуватимеш якість вимог на кожному етапі спринту.

Зрозумів еталон. Комбіную довжину пунктів і AI-формулювання живо, без шаблону — десь AI розписаний з назвами й задачею, десь стисло; кількість пунктів плаває за матеріалом

Заняття 4. Воркшоп. Виявлення вимог: практика інтерв'ю

Одразу виступаєш у ролі BA на реальному кейсі без попередньої підготовки технік
Структурований розбір після інтерв'ю: що спрацювало, де ти втратив вимогу, чого не вистачило
Помилки першої спроби стають твоїм особистим запитом на техніки наступних занять

Після заняття: побачиш власні слабкі місця у виявленні вимог на практиці і знатимеш точно, що тобі прокачувати.

Заняття 5. Виявлення вимог: техніки, підготовка, артефакти

Техніки виявлення під різний контекст: інтерв'ю, воркшоп, фокус-група, спостереження, аналіз документів
Підготовка інтерв'ю: структура та техніки запитань SPIN і Context-free
Reverse Engineering: як дістати вимоги з наявної системи чи legacy-документації
Фіксація результату: протокол інтерв'ю, перелік вимог, відкриті питання
Claude і ChatGPT генерують питання за описом проблеми, Gemini аналізує транскрипт і виявляє неозвучені потреби

Після заняття: підготуєш і проведеш повноцінну сесію виявлення вимог, обереш техніку під ситуацію та зафіксуєш результат структуровано.

Заняття 6. Аналіз вимог: суперечності, невизначеність, Impact Analysis

Типи конфліктів вимог: між стейкхолдерами, функціональними та NFR, вимогами й обмеженнями
Impact Analysis: як оцінити вплив зміни на суміжні артефакти та терміни
Робота з невизначеністю: фіксація припущень, обмежень і залежностей
Техніки узгодження суперечливих позицій стейкхолдерів
AI як друга пара очей: аналіз набору вимог на суперечності, сценарії Impact Analysis для конкретної зміни

Після заняття: виявлятимеш конфлікти вимог ще до старту розробки й документуватимеш ризики у форматі, зрозумілому всій команді.

Заняття 7. Стейкхолдер-менеджмент: від аналізу до плану комунікації

Ідентифікація стейкхолдерів, зокрема прихованих зацікавлених сторін
Power/Interest Matrix і стратегія взаємодії з кожною групою
RACI: розподіл відповідальності та вплив на збір вимог
Тактики роботи зі складними стейкхолдерами: ігнорування, зміна рішень, саботаж
Claude і ChatGPT допомагають зібрати Communication Plan, Gemini — оцінити комунікаційні ризики

Після заняття: збудуєш карту стейкхолдерів і Communication Plan, з якими керуватимеш очікуваннями замість того, щоб гасити конфлікти постфактум.

Заняття 8. User Story та Acceptance Criteria

Ієрархія вимог: Epic → Feature → User Story → Task
Оцінка User Story за INVEST на прикладах із типовими дефектами
Декомпозиція епіків через SPIDR без втрати бізнес-цінності
Acceptance Criteria у форматі Given/When/Then та чеклістом — коли який підхід
Як виправляти типові дефекти: технічне ТЗ замість історії, AC без вимірюваного критерію, розмитий скоуп
Claude генерує чернетку User Story, ти знаходиш дефекти й доводиш до INVEST

Після заняття: декомпозуєш епік до User Stories, готових до розробки, і напишеш Acceptance Criteria, на основі яких QA будує тест-кейси.

Заняття 9. Use Case

User Story проти Use Case: коли який формат обрати
Структура Use Case: передумови, постумови, основний та альтернативні сценарії, виключення
Рівні деталізації — Brief, Casual, Fully Dressed під різні задачі
Типові помилки: відсутні альтернативні потоки, змішування рівнів абстракції
Claude пише чернетку Use Case зі сценарію, Gemini знаходить пропущені потоки та виключення

Після заняття: обиратимеш між User Story та Use Case за об'єктивними критеріями й писатимеш Use Cases, що однаково чітко читають і бізнес, і розробка.

Заняття 10. Технічна документація: SRS, PSD, FSD

Ієрархія документації: BRD → PRD → SRS → PSD/FSD і роль BA на кожному рівні
Розділи SRS за стандартом IEEE 830: функціональні вимоги, обмеження, інтерфейси
Як готувати PSD та FSD спільно з архітектором і tech lead
Управління версіями та змінами документації
Notion AI та Confluence AI структурують вимоги у формат SRS, Claude перевіряє розділ на повноту й несуперечливість

Після заняття: підготуєш функціональний розділ SRS за галузевим стандартом у форматі, готовому до підписання замовником.

Заняття 11. Нефункціональні вимоги: виявлення, класифікація, специфікація

Чому NFR ігнорують і як це руйнує архітектуру на реальних кейсах провалу
Класифікація NFR за ISO 25010: продуктивність, надійність, безпека, зручність, сумісність, масштабованість
Виявлення NFR через структуровані питання до стейкхолдерів і команди
Специфікація з вимірюваними метриками: не «має бути швидко», а конкретний критерій
AI перевіряє функціональні вимоги на відсутні NFR і генерує вимірювані метрики під заданий тип

Після заняття: системно виявлятимеш нефункціональні вимоги й специфікуватимеш їх як перевірювані критерії з конкретними метриками.

Заняття 12. Воркшоп. Якість вимог: peer-review за чеклістом

Обмінюєшся пакетами вимог з іншими студентами й проводиш структурований review
Чекліст якості: повнота, однозначність, несуперечливість, перевірюваність, трасування
Отримуєш письмовий фідбек із переліком дефектів і рекомендаціями щодо їх усунення

Після заняття: навчишся бачити дефекти у чужих і власних вимогах очима рецензента — навичка, що різко піднімає якість твоєї документації.

Заняття 13. Воркшоп. Проєктування рішень. Прототипування

Рівні деталізації прототипу під задачу: Sketch, Wireframe, Mockup, Prototype
Побудова wireframe у Figma: фрейми, компоненти, auto layout, прототипування сценарію
Wireframe як інструмент валідації вимог ще до старту розробки
Що фіксувати у специфікації, а що у прототипі
Figma AI генерує wireframe з текстового опису, Claude будує User Flow з опису функціональності

Після заняття: підготуєш wireframe ключового сценарію й передаси його команді у форматі, що не потребує додаткових пояснень.

Заняття 14. UML для комунікації з бізнесом

Як обрати тип діаграми під аналітичну задачу
Use Case Diagram: актори, варіанти використання, зв'язки include/extend/generalization
Activity Diagram: паралельні потоки, точки розгалуження та синхронізації
Як захищати рішення: пояснити команді, що саме комунікує кожна діаграма
Miro AI генерує діаграму з опису, Claude і ChatGPT — PlantUML-код зі сценарію

Після заняття: будуватимеш Use Case і Activity Diagram для бізнес-аудиторії без технічних помилок.

Заняття 15. UML для комунікації з командою розробки

Sequence Diagram: взаємодія компонентів у часі: коли і навіщо її будує BA
Entity Relationship Diagram: структура даних і зв'язки між сутностями
State Machine Diagram: стани об'єкта та переходи між ними
Яку діаграму обирати для технічної аудиторії
Claude і ChatGPT генерують PlantUML-код для Sequence або ERD

Після заняття: будуватимеш Sequence Diagram, ERD і State Machine для точної комунікації вимог технічній команді.

Заняття 16. BPMN

Нотація BPMN 2.0: елементи, пули та лани, маркери подій і шлюзів
Моделювання AS-IS: фіксація поточного процесу з точками втрати ефективності
Моделювання TO-BE: цільовий стан і обґрунтування змін
Точки передачі відповідальності як основні зони ризику
Коли обирати BPMN, а коли Activity Diagram
AI структурує текстовий опис процесу й генерує чернетку BPMN з переліку кроків

Після заняття: моделюватимеш бізнес-процеси у BPMN 2.0, бачитимеш неефективності й документуватимеш цільовий стан.

Заняття 17. Воркшоп. Моделювання бізнес-процесів

Командна робота на реальному кейсі: будуєш повний набір діаграм
Захист рішень перед іншими групами та структурований peer-review за чеклістом
Розбір типових помилок у діаграмах на прикладах із реальних проєктів

Після заняття: відпрацюєш увесь набір діаграм у командному форматі й навчишся аргументовано захищати свої моделі.

Заняття 18. Baseline вимог та управління змінами: Jira, Confluence

Baseline вимог: концепція, критерії та наслідки для процесу змін
Change Control Process: артефакти, ролі, відповідальність
Організація вимог у Jira: Epic → Story → Task, кастомні поля, фільтри, звіти
Простір вимог у Confluence: шаблони сторінок, версіонування, трасування з Jira
Confluence AI оновлює пов'язані розділи при зміні вимоги, Jira AI генерує опис задачі з User Story

Після заняття: встановиш baseline і вестимеш зміни так, що вплив кожної на скоуп і терміни буде документально підтверджений.

Заняття 19. Валідація та верифікація вимог

Різниця між верифікацією та валідацією й відповідальність BA за кожен тип
Критерії якості вимог: повнота, однозначність, несуперечливість, перевірюваність, трасування
Acceptance Testing: критерії прийняття та сценарії
Planning Poker як спосіб виявити прогалини у вимогах через оцінку складності
Claude проводить аудит пакета вимог, Gemini генерує тест-кейси з Acceptance Criteria

Після заняття: проведеш аудит вимог до старту розробки й підготуєш специфікацію, достатню для тест-кейсів без уточнень з боку QA.

Заняття 20. Воркшоп. Комунікація з командою розробки

Природа конфліктів BA ↔ Dev: системні причини й типові сценарії
Розбір 5 реальних конфліктних ситуацій: причини та рішення
Техніки аргументації: обґрунтування рішення через бізнес-контекст і дані
Як будувати авторитет через якість артефактів, а не через ієрархію
Коли і як ескалювати

Після заняття: вирішуватимеш конфлікти з розробкою конструктивно й досягатимеш результату аргументацією, а не тиском.

Заняття 21. Воркшоп. Пітч рішення стейкхолдерам

Структура BA-презентації: від бізнес-проблеми до обґрунтованого рішення
Одне рішення для двох аудиторій: технічної команди та бізнесу
Робота із запереченнями: типові заперечення стейкхолдерів і техніки відповіді
Обґрунтування через бізнес-метрики: вплив на ROI, терміни, ризики
Claude готує структуру пітчу й відповіді на заперечення, Gemini перевіряє аргументацію на логіку

Після заняття: підготуєш і проведеш презентацію, яка аргументовано продає твоє рішення і бізнесу, і команді.

Заняття 22. AI-інструменти для бізнес-аналітика

Повний цикл роботи BA з AI: від виявлення вимог до валідації специфікації
Інструменти під конкретні задачі: Claude, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Notion AI, Confluence AI, Jira AI, Miro AI, Figma AI
Ефективні запити: структура промпту, техніки уточнення, ланцюжки
Перевірка результатів: де AI видає правдоподібне, але хибне
Межі делегування: які рішення й відповідальність не передаються AI ніколи

Після заняття: прискорюватимеш BA-задачі через AI, зберігаючи повну відповідальність за якість результату.

Заняття 23. Фінальний проєкт (захист)

Презентуєш повний пакет BA-артефактів, зібраний за курс на основі свого проєкту:

Onboarding Checklist і результати Gap Analysis
Stakeholder Map + Power/Interest Matrix + Communication Plan
User Stories з Acceptance Criteria та Use Cases
Розділ SRS і NFR-специфікація
UML та BPMN-діаграми (AS-IS + TO-BE)
Wireframe ключового сценарію

Формат: 10 хвилин презентація + 10 хвилин запитань від групи та спікера. Після захистів — ретроспектива курсу.

Після заняття: вийдеш із готовим кейсом реального проєкту — доказом своєї BA-компетенції, який працює сильніше за будь-який сертифікат. Але сертифікат ти також отримуєш, який цінується в IT та Digital компаніях.

Долучитись до навчання

Оберіть формат навчання

За 2,5 місяці опануєш навички, які застосуєш одразу в роботі

Виявлення вимог

Інтерв'ю, воркшопи, аналіз документів. Дізнаватимешся, чого бізнес хоче насправді і перестанеш переробляти через нечіткі вступні дані.

Документування

User Stories, Use Cases, SRS, NFR з метриками. Твої вимоги до проєкту читатимуться однозначно — команда зробить з першого разу, без «я думав, мали на увазі інше».

Моделювання процесів

Інтерв'ю, воркшопи, аналіз документів. Дізнаватимешся, чого бізнес хоче насправді і перестанеш переробляти через нечіткі вступні дані.

AI у роботі BA

Claude, ChatGPT, Gemini, Miro AI, Figma AI. Прискориш рутину: чернетки вимог, діаграми, тест-кейси у рази, лишаючи за собою рішення й контроль якості. Впровадиш AI в повсякденну роботу.

Управління вимогами

Jira, Confluence, baseline, контроль змін. Кожна зміна під контролем — видно її вплив на скоуп і терміни, скоуп перестає «розповзатись».

Комунікація та захист рішень

Стейкхолдери, конфлікти BA ↔ Dev, пітч рішення. Доноситимеш свою позицію так, що її приймають і бізнес, і команда — без нескінченних узгоджень.

Дивитись програму

Відгуки про курс з бізнес-аналізу