Профессия Срок обучения от 8 месяцев

Fullstack аналитик + ИИ

Курс для тех, кто хочет стать аналитиком широкого профиля: разбираться в бизнесе, системах, данных, API, процессах и документации.

Записаться на курс
Fullstack аналитик работает с данными, API и ИИ

Кому подойдёт курс

Новичкам в аналитике

Если хотите войти в IT через аналитику, курс поможет освоить путь от бизнес-задач и требований до API, данных и документации.

Бизнес-аналитикам

Если вы уже работаете с требованиями, курс поможет перейти на технический уровень: API, интеграции, SQL и системная логика.

Системным аналитикам

Если вы уже описываете системы, курс поможет усилить бизнес-часть: цели, пользователи, процессы и ценность решений.

Специалистам из смежных ролей

Если вы работаете в продукте, тестировании, разработке или управлении, курс поможет видеть задачу целиком и говорить с бизнесом и IT на одном языке.

Чему вы научитесь на курсе

Разбирать бизнес-задачи

Выявлять цели, потребности пользователей, ограничения и настоящую проблему, которую должно решить IT-решение.

Описывать требования и сценарии

Готовить User Story, Use Case, Acceptance Criteria, BRD, SRS и понятные требования для бизнеса, разработки и тестирования.

Моделировать процессы и системы

Строить BPMN, UML, C4, AS-IS / TO-BE и другие схемы, чтобы показывать логику процессов, решений и взаимодействий.

Проектировать API, данные и интеграции

Разбираться в REST, SOAP, JSON, XML, SQL, базах данных и описывать, как системы обмениваются информацией.

Готовить документацию для команды

Собирать требования, спецификации, схемы, прототипы и описания задач в единый рабочий комплект для IT-команды.

Использовать ИИ в работе аналитика

Применять ИИ для анализа требований, подготовки документов, проверки логики, поиска пробелов и ускорения рутинных задач.

Ваше резюме после обучения

Игорь Фролов

Татьяна

Fullstack аналитик

Навыки:

  • Провожу интервью, воркшопы и встречи с заказчиком
  • Выявляю бизнес-цели, потребности и ограничения
  • Собираю, структурирую и валидирую требования
  • Описываю User Story, Use Case, AC, BRD, SRS и ТЗ
  • Моделирую процессы в BPMN, AS-IS / TO-BE и DFD
  • Строю UML, C4 и ER-диаграммы для описания систем
  • Проектирую REST, SOAP, gRPC, GraphQL API и интеграции
  • Описываю JSON, XML, webhooks, очереди и брокеры сообщений
  • Пишу SQL-запросы и анализирую структуру баз данных
  • Понимаю монолит, SOA, микросервисы и клиент-серверную архитектуру
  • Учитываю безопасность, нагрузку, SLA и отказоустойчивость
  • Участвую в UAT, тест-кейсах, дефектах, релизах и инцидентах
  • Понимаю DevOps, CI/CD, Docker, Kubernetes, мониторинг и логи
  • Работаю с метриками продукта, A/B-тестами и BI-отчетами
  • Оцениваю решения через ROI, NPV, LTV, CAC и бизнес-ценность
  • Использую ИИ для требований, API, документации, логов и поиска пробелов

Инструменты:

Jira Confluence Miro Draw.io Figma Swagger / OpenAPI Postman REST API SOAP gRPC GraphQL JSON XML SQL PostgreSQL MySQL SQLite MongoDB Redis Kafka RabbitMQ Git Markdown ChatGPT Claude Docker Kubernetes Grafana Prometheus ELK Stack TestRail YouTrack

Сколько зарабатывают Fullstack аналитики

По данным «HH.ru» и «Хабр Карьеры»

Специалист

1–3 года опыта

от 150 000 ₽

Старший специалист

3+ года опыта

от 230 000 ₽

Руководитель

5+ лет опыта

от 320 000 ₽

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. Определение бизнес и системного анализа и его значение в разработке
  2. 2. Роли и зона ответственности аналитика в проектах
  3. 3. Отличия аналитика от других ролей в IT-проектах
  4. 4. Ключевые навыки и компетенции full stack аналитика
  5. 5. Карьерные возможности и перспективы развития в профессии
  6. 6. Глоссарий ключевых терминов системного анализа
  1. 1. SDLC и ключевые этапы разработки
  2. 2. Водопадная модель (Waterfall)
  3. 3. Agile (Scrum, Kanban) и их применение в IT
  4. 4. Взаимодействие с разработчиками, тестировщиками и заказчиком
  1. 1. Виды требований
  2. 2. Методы выявления требований: интервью, опросы, воркшопы
  3. 3. User Stories
  4. 4. Use Cases
  5. 5. Jobs-to-be-Done (JTBD)
  6. 6. User Story Mapping
  7. 7. Приоритизация требований (MoSCoW, Kano Model и другие методы)
  8. 8. Управление изменениями требований
  9. 9. Валидация и верификация требований
  10. 10. Бизнес-правила
  11. 11. Оценка рисков и оценка ограничений при составлении требований
  1. 1. Виды проектной документации (BRD, Vision & Scope, SRS, API, схемы)
  2. 2. Как писать понятные и структурированные требования
  3. 3. Принципы написания ТЗ для фронтенда и бэкенда
  4. 4. Основные диаграммы в документации (UML, BPMN, C4)
  5. 5. Документирование интеграций и API (REST, SOAP, OpenAPI)
  6. 6. Документирование нефункциональных требований
  7. 7. Ошибки при подготовке технической документации
  8. 8. Docs as Code: документация в Git, формат Markdown
  1. 1. Введение в Jira и Confluence: назначение и возможности
  2. 2. Обзор интерфейса и функций Jira для аналитика
  3. 3. Обзор интерфейса и функций Confluence
  4. 4. Инструменты для совместной работы: Miro и аналоги
  5. 5. Обзор интерфейса и функций Miro
  6. 6. UX/UI и прототипирование в Figma
  7. 7. Обзор интерфейса и функций Figma
  8. 8. Быстрое прототипирование для проверки гипотез
  1. 1. Задачи моделирования процессов и систем, цели визуализации
  2. 2. Модели AS-IS и TO-BE: текущее и целевое состояние
  3. 3. Нотация BPMN 2.0: элементы, правила, примеры
  4. 4. Методология IDEF0: функциональное моделирование
  5. 5. Другие нотации: IDEF3, EPC и их применение
  6. 6. Диаграммы потоков данных (DFD) и их роль в анализе
  7. 7. Использование диаграмм для уточнения требований
  8. 8. Работа в инструменте draw.io (обзор функционала и примеры)
  9. 9. Построение диаграмм в draw.io
  1. 1. Основы API: назначение и роль в интеграциях систем
  2. 2. Виды интеграций: синхронные и асинхронные взаимодействия
  3. 3. Форматы данных: JSON, XML и их особенности для API
  4. 4. REST API: CRUD-операции, HTTP-методы и коды ответов
  5. 5. SOAP API: структура, протокол, отличия от REST API
  6. 6. gRPC и GraphQL: когда и зачем использовать
  7. 7. Проектирование API: ресурсы, эндпоинты, структура URL
  8. 8. Документирование API с OpenAPI (Swagger)
  9. 9. Инструменты тестирования API: Postman, Newman и аналоги
  10. 10. Интеграция через очереди и брокеры (Kafka, RabbitMQ)
  11. 11. Webhooks: интеграция по событиям
  12. 12. Безопасность API: OAuth, API-ключи, rate limiting
  13. 13. Отказоустойчивость и масштабируемость API
  1. 1. Понятие баз данных и их роль в работе аналитика
  2. 2. Виды баз данных: реляционные и NoSQL-хранилища
  3. 3. Основы реляционных БД: таблицы, строки, столбцы, ключи и связи
  4. 4. Нормализация и денормализация данных: когда и зачем применять
  5. 5. Основы SQL: SELECT, WHERE, ORDER BY
  6. 6. Объединение таблиц (JOIN): INNER, LEFT, RIGHT, FULL
  7. 7. Агрегирующие функции и группировка данных (GROUP BY, HAVING)
  8. 8. Подзапросы, временные таблицы и CTE
  9. 9. Модификация данных: INSERT, UPDATE, DELETE
  10. 10. Транзакции, управление изменениями и контроль целостности
  11. 11. Обзор NoSQL: MongoDB, Redis, графовые БД и их применение
  12. 12. Индексация и оптимизация запросов
  13. 13. Хранимые процедуры, функции и триггеры (обзорно)
  14. 14. Обзор и создание БД в PostgreSQL
  15. 15. Обзор и создание БД в MySQL
  16. 16. Обзор и создание БД в SQLite
  17. 17. Решение кейсов из собеседований
  1. 1. Понятие архитектуры систем и уровни архитектурных моделей
  2. 2. Роль аналитика в архитектурных решениях
  3. 3. Типы архитектур: монолит, слойная, SOA, микросервисы
  4. 4. Клиент-серверная модель, толстый и тонкий клиент
  5. 5. Многослойная архитектура (presentation, business, data)
  6. 6. Основы сетевого взаимодействия: HTTP/HTTPS, TCP/IP
  7. 7. Форматы данных в архитектуре: JSON, XML
  8. 8. Взаимодействие в распределенных системах: брокеры сообщений
  9. 9. Функциональная архитектура и компонентные связи
  10. 10. Распределенные данные: CAP-теорема, BASE vs ACID
  11. 11. Событийно-ориентированная архитектура и шаблоны
  12. 12. Domain-Driven Design для системного аналитика
  13. 13. Метод C4-моделирования: контекст, контейнеры, компоненты
  14. 14. UML-диаграммы компонентов и развертывания системы
  15. 15. Нефункциональные требования и архитектурные ограничения
  16. 16. Обзор API в архитектуре: REST, SOAP, gRPC, GraphQL
  1. 1. Роль архитектурных моделей в системном анализе
  2. 2. Введение в UML: назначение и ключевые типы диаграмм
  3. 3. Диаграмма вариантов использования (Use Case Diagram)
  4. 4. Диаграмма активности (Activity Diagram) и отличия от BPMN
  5. 5. Диаграмма состояний (State Machine Diagram)
  6. 6. Диаграмма последовательности (Sequence Diagram)
  7. 7. Введение в ООП
  8. 8. Диаграмма классов (Class Diagram) и проектирование данных
  9. 9. Модели C4: контекст, контейнеры, компоненты, код
  10. 10. Связь UML и C4 в описании архитектуры
  11. 11. Построение диаграмм в draw.io
  1. 1. Основы тестирования ПО и место в жизненном цикле
  2. 2. Терминология: баг, дефект, тест-кейс, тест-план, баг-репорт
  3. 3. Виды тестирования: функциональное, нефункциональное, регрессионное
  4. 4. Уровни тестирования: unit, интеграционное, системное, приемочное
  5. 5. Тестирование производительности: нагрузка, стресс, объем
  6. 6. UX-тестирование и роль аналитика в его проведении
  7. 7. Методики тест-дизайна: эквивалентное разбиение, границы, pairwise
  8. 8. Обзор exploratory testing и когда его использовать
  9. 9. Работа аналитика с тестировщиками и критерии приемки
  10. 10. Приемочное тестирование (UAT) и роль аналитика
  11. 11. Инструменты тестирования и баг-трекинга: Jira, YouTrack, TestRail
  12. 12. Жизненный цикл дефекта и управление дефектами
  13. 13. Сопровождение ПО: релиз, поддержка, планирование новых версий
  14. 14. Анализ обратной связи и запросов на доработку
  1. 1. Методология DevOps и её ценность для бизнеса
  2. 2. Принципы DevOps: CALMS (Culture, Automation, Lean, Measurement, Sharing)
  3. 3. CI/CD: непрерывная интеграция, доставка и развертывание
  4. 4. Архитектура конвейера поставки: сборка, тестирование, деплой
  5. 5. Среды разработки и тестирования: dev, staging, production
  6. 6. Виртуализация vs контейнеризация: плюсы и минусы
  7. 7. Docker: базовые команды, создание образов и контейнеров
  8. 8. Оркестрация контейнеров: Kubernetes, Docker Swarm (обзор)
  9. 9. Управление конфигурациями: Ansible, Puppet, Chef (обзор)
  10. 10. Инфраструктура как код (IaC): Terraform, AWS CloudFormation
  11. 11. Мониторинг и логирование: Prometheus, Grafana, ELK stack
  12. 12. Безопасность DevOps: секреты и управление доступом
  13. 13. Роль аналитика: требования к среде, SLA, логированию
  14. 14. Взаимодействие аналитика с DevOps при проектировании
  1. 1. Основные метрики продукта
  2. 2. Анализ пользовательского поведения с помощью BI-инструментов
  3. 3. Продуктовая аналитика и A/B-тестирование
  4. 4. Анализ данных для оптимизации digital-продуктов
  1. 1. Основы финансового моделирования в IT
  2. 2. Юнит-экономика продукта и анализ рентабельности
  3. 3. Основные метрики бизнеса (LTV, CAC, ROI, NPV)
  4. 4. Оценка инвестиционной привлекательности решений
  1. 1. Основные методологии управления проектами (PMBOK, PRINCE2)
  2. 2. Оценка решений и их влияние на бизнес
  3. 3. Работа с матрицей стейкхолдеров
  4. 4. Управление рисками и прогнозирование проблем
  1. 1. Навыки эффективных коммуникаций с заказчиками и разработчиками
  2. 2. Фасилитация встреч и проведение интервью
  3. 3. Навыки презентации и работы с возражениями
  4. 4. Управление конфликтами в команде
  5. 5. Работа в условиях неопределенности
  1. 1. Генерация и структурирование системных требований с помощью AI
  2. 2. Создание эффективных промтов для AI в задачах системного анализа
  3. 3. Анализ логов, пользовательских сценариев и фидбэка через AI
  4. 4. Использование AI для документирования архитектуры и интеграций
  5. 5. Оптимизация и моделирование бизнес-процессов с применением AI
  6. 6. Автоматизация проверки API и интеграций с помощью AI
  7. 7. AI в подготовке технической документации и спецификаций
  8. 8. Этические и правовые аспекты использования AI в IT-проектах
  1. 1. Составление резюме и подготовка портфолио Fullstack аналитика
  2. 2. Разбор типовых тестовых заданий на позицию Fullstack аналитика
  3. 3. Домашнее задание: решение тестовых заданий
  4. 4. Подготовка к собеседованию: ТОП 100 вопросов

Практика, которую можно показать

Во время курса студент выполняет задания, похожие на реальные задачи системного аналитика. В результате остаются материалы, которые можно использовать как основу для портфолио.

  • Технические требования к функции
  • Описание API-контракта
  • UML-диаграммы
  • ER-диаграмма
  • Описание интеграционного сценария
  • Итоговая спецификация по учебному проекту
Материалы портфолио fullstack аналитика

ИИ как помощник аналитика

На курсе ИИ используется не вместо аналитического мышления, а как инструмент для ускорения работы: проверить формулировки, найти пробелы, подготовить черновик, сравнить варианты решения и улучшить документацию.

  • Проверка требований на полноту и противоречия
  • Анализ API-описаний и JSON-структур
  • Генерация черновиков спецификаций
  • Подготовка вопросов к заказчику и команде
  • Строить MVP и прототипы при помощии ИИ
Аналитик работает с ИИ

Сертификат после обучения

После успешного прохождения курса и выполнения практических заданий вы получите именной сертификат, подтверждающий освоение профессии Fullstack аналитика.

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

Тарифы на обучение

Курс "Fullstack аналитик + ИИ"

  • 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

210 000 ₽

Курс "Fullstack аналитик + ИИ" + индивидуальная подготовка к собеседованию

  • 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
  • индивидуальная подготовка к собеседованию
  • встреча one to one с автором, для обсуждения любых вопросов по курсу и навыкам

240 000 ₽

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.