Навык Срок обучения от 2 месяцев

Основы API

Поймете, как устроены API и как через них взаимодействуют сервисы, чтобы уверенно работать с интеграциями в проектах.

Записаться на курс
Аналитик работает с API и интеграциями

Кому подойдёт курс

Новичкам в аналитике

Курс поможет простым языком разобраться, что такое API и как системы обмениваются данными.

Бизнес-аналитикам

Подойдет тем, кто хочет увереннее понимать техническую часть задач и не теряться в разговорах про интеграции.

Системным аналитикам

Курс поможет закрыть базу по REST, SOAP, JSON, XML, статусам, методам и API-документации.

Тестировщикам и менеджерам

Подойдет тем, кто работает с командами разработки и хочет лучше понимать, как проверяются и описываются интеграции.

Чему вы научитесь на курсе

Понимать, что такое API

Разберётесь, как системы обмениваются данными и зачем аналитикам понимать интеграции.

Работать с REST API

Поймёте методы, статусы, параметры, headers, запросы, ответы и базовую логику REST.

Разбираться в SOAP

Узнаете, чем SOAP отличается от REST и где такой подход ещё встречается в проектах.

Читать JSON и XML

Научитесь понимать структуру данных, которые системы передают друг другу.

Работать со Swagger

Сможете читать API-документацию и понимать, какие методы доступны в системе.

Описывать API-задачи

Научитесь формулировать требования к интеграциям понятным языком для разработки и тестирования.

Новые навыки и инструменты в вашем резюме после обучения

Навыки:

  • Понимаю, как системы обмениваются данными через API
  • Разбираюсь в REST API и базовой логике интеграций
  • Понимаю принцип работы SOAP и отличие от REST
  • Читаю запросы, ответы, параметры и статусы
  • Работаю с JSON, XML, headers и body
  • Читаю API-документацию в Swagger / OpenAPI
  • Описываю требования к API и интеграционным сценариям
  • Использую ИИ для анализа API и поиска пробелов в описании

Инструменты:

REST API SOAP Swagger OpenAPI Postman ChatGPT

Как проходит обучение

Короткие онлайн уроки

Без длинных лекций и лишней теории.

Практические задания

После каждой важной темы вы создаете рабочий артефакт.

Разбор работ

Вы получаете обратную связь по всем заданиям в курсе.

Фокус на реальных задачах

В основе курса - ситуации из реальных IT-команд.

Программа курса

  1. 1. Что такое API простыми словами
  2. 2. Зачем API нужен в IT-системах
  3. 3. Как системы обмениваются данными между собой
  4. 4. Роль аналитика при работе с API
  5. 5. API в web-сайтах, мобильных приложениях, CRM, платежах и внешних сервисах
  6. 6. Чем API отличается от интерфейса пользователя
  7. 7. Что такое интеграция между системами
  8. 8. Типовые задачи аналитика, связанные с API
  1. 1. Что такое клиент и сервер
  2. 2. Как браузер, приложение или сервис отправляет запрос
  3. 3. Что происходит между нажатием кнопки и ответом системы
  4. 4. Frontend, backend и внешние сервисы
  5. 5. Request и response простыми словами
  6. 6. Endpoint как точка обращения к API
  7. 7. Параметры запроса и тело запроса
  8. 8. Успешный и ошибочный сценарий обмена данными
  1. 1. Что такое HTTP
  2. 2. Структура HTTP-запроса
  3. 3. Структура HTTP-ответа
  4. 4. HTTP-методы: GET, POST, PUT, PATCH, DELETE
  5. 5. Когда использовать разные методы
  6. 6. Headers, body, query parameters и path parameters
  7. 7. Content-Type и формат передаваемых данных
  8. 8. Типовые ошибки при описании HTTP-взаимодействия
  1. 1. Зачем нужны HTTP status codes
  2. 2. Успешные ответы: 200, 201, 204
  3. 3. Ошибки клиента: 400, 401, 403, 404, 409
  4. 4. Ошибки сервера: 500, 502, 503
  5. 5. Чем отличаются технические и бизнес-ошибки
  6. 6. Как описывать ошибки в API-контракте
  7. 7. Как система должна реагировать на некорректный запрос
  8. 8. Практика: описание успешных и ошибочных сценариев API
  1. 1. Что такое формат обмена данными
  2. 2. JSON: структура, объекты, массивы, поля и значения
  3. 3. Как читать JSON-запрос и JSON-ответ
  4. 4. XML: теги, вложенность, атрибуты
  5. 5. Где встречается XML
  6. 6. Чем JSON отличается от XML
  7. 7. Типы данных: string, number, boolean, date, array, object
  8. 8. Практика: разбор JSON и XML на примерах
  1. 1. Что такое REST API
  2. 2. Ресурсы и URL
  3. 3. REST-методы и работа с сущностями
  4. 4. CRUD-операции: создание, чтение, обновление, удаление
  5. 5. Идемпотентность простыми словами
  6. 6. Фильтрация, сортировка и пагинация
  7. 7. Версионирование API
  8. 8. Типовые REST API-сценарии в реальных проектах
  1. 1. Что такое API-контракт
  2. 2. Что должно быть в описании API-метода
  3. 3. Название метода и его назначение
  4. 4. Endpoint, метод, параметры и тело запроса
  5. 5. Описание ответа и структуры данных
  6. 6. Описание ошибок и ограничений
  7. 7. Примеры request / response
  8. 8. Практика: подготовка REST API-контракта для учебной задачи
  1. 1. Что такое Swagger и OpenAPI
  2. 2. Зачем API-документация нужна аналитикам, разработчикам и тестировщикам
  3. 3. Как читать Swagger-документацию
  4. 4. Где смотреть методы, параметры, схемы и ответы
  5. 5. Как запускать тестовый запрос через Swagger UI
  6. 6. Как находить недостающие данные в API-описании
  7. 7. Частые проблемы в API-документации
  8. 8. Практика: разбор готовой Swagger / OpenAPI-спецификации
  1. 1. Что такое Postman и зачем он нужен аналитику
  2. 2. Как создать простой API-запрос
  3. 3. Работа с GET и POST-запросами
  4. 4. Передача query parameters, headers и body
  5. 5. Просмотр ответа системы
  6. 6. Проверка статусов и структуры ответа
  7. 7. Сохранение коллекций запросов
  8. 8. Практика: проверка REST API-запросов в Postman
  1. 1. Что такое SOAP
  2. 2. Где до сих пор встречается SOAP
  3. 3. Чем SOAP отличается от REST
  4. 4. XML как основной формат SOAP-сообщений
  5. 5. SOAP Envelope, Header и Body
  6. 6. Что такое WSDL
  7. 7. SOAP Action и операции сервиса
  8. 8. Когда аналитик может столкнуться с SOAP в проекте
  1. 1. Как читать SOAP-запрос
  2. 2. Как читать SOAP-ответ
  3. 3. Как описывать операцию SOAP-сервиса
  4. 4. Входные и выходные параметры
  5. 5. Ошибки и SOAP Fault
  6. 6. Особенности интеграций через SOAP
  7. 7. Как объяснять SOAP-сценарий команде
  8. 8. Практика: разбор SOAP-запроса и SOAP-ответа
  1. 1. Когда используется REST
  2. 2. Когда используется SOAP
  3. 3. Отличия в структуре запросов и ответов
  4. 4. Отличия в документации: OpenAPI и WSDL
  5. 5. Отличия в гибкости и строгости контрактов
  6. 6. Как выбрать подход в учебном примере
  7. 7. Как говорить с разработчиками про REST и SOAP
  8. 8. Практика: сравнение двух интеграционных сценариев
  1. 1. Зачем API нужна авторизация
  2. 2. Authentication и authorization простыми словами
  3. 3. API keys
  4. 4. Bearer token
  5. 5. Basic Auth
  6. 6. Что такое JWT на базовом уровне
  7. 7. Какие данные нельзя передавать открыто
  8. 8. Как описывать требования к доступу и безопасности API
  1. 1. Что такое интеграционный сценарий
  2. 2. Синхронное и асинхронное взаимодействие
  3. 3. Что такое webhook
  4. 4. Обмен данными между внутренней и внешней системой
  5. 5. Успешный сценарий интеграции
  6. 6. Ошибочный сценарий интеграции
  7. 7. Повторная отправка, таймауты и недоступность сервиса
  8. 8. Практика: описание интеграционного сценария для учебного проекта
  1. 1. Как собрать требования к API
  2. 2. Какие вопросы задавать заказчику и разработчику
  3. 3. Какие данные передаем и какие получаем
  4. 4. Какие поля обязательные, а какие опциональные
  5. 5. Какие ошибки нужно обработать
  6. 6. Какие ограничения нужно указать
  7. 7. Как связать API-требования с пользовательским сценарием
  8. 8. Практика: подготовка требований к API-методу
  1. 1. Зачем понимать тестирование API
  2. 2. Проверка успешного сценария
  3. 3. Проверка обязательных полей
  4. 4. Проверка ошибок и невалидных данных
  5. 5. Проверка прав доступа
  6. 6. Проверка структуры ответа
  7. 7. Как описывать тест-кейсы для API
  8. 8. Практика: подготовка базовых API test cases
  1. 1. Как ИИ помогает изучать API
  2. 2. Объяснение REST и SOAP простыми словами
  3. 3. Разбор JSON и XML-структур
  4. 4. Поиск пробелов в API-контракте
  5. 5. Генерация черновика API-описания
  6. 6. Подготовка вопросов к разработчику
  7. 7. Проверка ошибок в описании request / response
  8. 8. Ограничения ИИ при работе с API
  1. 1. Выбор учебного интеграционного сценария
  2. 2. Описание участников интеграции
  3. 3. Подготовка REST API-контракта
  4. 4. Описание request и response
  5. 5. Описание статусов и ошибок
  6. 6. Разбор JSON-структур
  7. 7. Описание SOAP-сценария на базовом уровне
  8. 8. Подготовка требований к API
  9. 9. Подготовка базовых тест-кейсов
  10. 10. Финальная сборка API-спецификации для портфолио

Практика, которую можно показать

Во время курса студент разбирает, как системы обмениваются данными, читает API-документацию и описывает интеграционные сценарии. В результате остаются практические материалы, которые показывают понимание REST, SOAP, JSON, XML и базовой логики API.

  • Описание REST API-метода
  • Разбор SOAP API и отличий от REST
  • Пример JSON-запроса и JSON-ответа
  • Пример XML-структуры данных
  • Описание статусов, ошибок и параметров
  • Итоговый API-контракт для учебной задачи
Примеры API-артефактов для портфолио

ИИ как помощник аналитика

На курсе ИИ помогает разобраться в API без лишнего страха перед техническими терминами: объясняет запросы, ответы, статусы, ошибки и структуру данных простым языком.

  • Объяснение REST и SOAP простыми словами
  • Разбор JSON и XML-структур
  • Анализ запросов, ответов и параметров
  • Поиск ошибок в API-описании
  • Подготовка вопросов к разработчику по интеграции
Аналитик работает с ИИ

Сертификат после обучения

После успешного прохождения курса и выполнения практических заданий вы получите именной сертификат, подтверждающий освоение навыка работы с API интеграциями.

  • Именной сертификат о прохождении курса
  • Подтверждает освоенные навыки и инструменты
  • Можно добавить в резюме, портфолио и LinkedIn
Сертификат о прохождении курса «Основы API»

Тарифы на обучение

Курс "Основы API"

  • онлайн лекции с автором в рамках программы курса
  • доступ к записи лекций в течении 2 лет после окончания курса
  • обратная связь по темам и заданиям от автора
  • доступ в закрытый чат студентов

39 000 ₽

Часто задаваемые вопросы

Да, курс можно проходить без опыта. В каждом курсе мы начинаем с базовых понятий, постепенно объясняем логику и показываем, как это применяется на практике. Главное - проходить материалы последовательно и выполнять задания, а не просто посещать уроки.

Нет, это не обязательно. Курсы подойдут и тем, кто только присматривается к IT, и тем, кто уже работает в смежной роли: аналитиком, тестировщиком, менеджером, product-специалистом, разработчиком или специалистом поддержки. Если опыт уже есть, курс поможет быстрее связать знания в систему.

Для большинства курсов программирование не требуется. Но важно быть готовым разобраться в логике IT-систем: данных, процессах, интерфейсах, API, требованиях или инструментах. Если в курсе встречаются технические темы, они объясняются с позиции аналитика или пользователя инструмента, а не как глубокая разработка.

Обучение построено по принципу “разобрали тему - применили на практике”. Сначала мы изучаем короткий теоретический блок, затем смотрим примеры и вы выполняете практические задания. Такой формат помогает не просто запомнить термины, а понять, как использовать навык в реальной работе.

Оптимально заниматься несколько раз в неделю и не откладывать практические задания. Точная нагрузка зависит от курса и вашего опыта: новичкам обычно нужно больше времени на разбор терминов и примеров, а тем, кто уже в IT, проще быстрее переходить к практике.

Да, практика - ключевая часть обучения. В зависимости от курса вы будете готовить рабочие артефакты: требования, схемы, SQL-запросы, API-описания, прототипы, документы, разборы кейсов, ответы для интервью или другие материалы, которые похожи на реальные задачи специалиста.

Если формат курса предусматривает проверку работ, вы получите обратную связь по выполненным заданиям. Нам важно не просто указать на ошибку, а объяснить, что можно улучшить, почему это важно и как сделать работу ближе к реальному рабочему уровню.

После курса у вас останутся учебные и практические материалы + примеры выполненных работ. Это могут быть документы, диаграммы, запросы, прототипы, описания решений, разборы задач или итоговый проект. Такие материалы можно использовать как основу для портфолио, подготовки к собеседованию или применения в работе.

Да, курс можно проходить параллельно с работой или учёбой. Лучше заранее выделить регулярное время на обучение: пусть это будут небольшие, но стабильные учебные сессии. Так материал усваивается спокойнее, а задания не накапливаются в последний момент.

Ориентируйтесь на свою цель. Если хотите освоить профессию шире - выбирайте курс по роли: бизнес-аналитик, системный аналитик или fullstack-аналитик. Если нужно усилить конкретный навык - подойдут короткие курсы по SQL, BPMN, API, моделированию систем или другим инструментам. Если цель - подготовка к собеседованию, лучше выбрать практику технического интервью.