top of page
Пользовательский интерфейс

Курс-практикум«Applied AI for BA: Automation, Modeling & Analytics»

робот

Вміння правильно формулювати запити для ШІ вже не є конкурентною перевагою — перевагою є вміння з його допомогою реально виконувати роботу.
 

Від бізнес-аналітиків дедалі частіше очікують більшої продуктивності: дашбордів за години, а не за дні, робочих прототипів замість статичних специфікацій, автоматизацій, які повністю знімають рутинні задачі з беклогу команди. Ті, хто вміє це робити, формують те, як їхні компанії впроваджують ШІ. Ті, хто не вміє, ризикують побачити, як їхні обов'язки переходять до колег — або до самих інструментів.
 

Цей практичний курс — наступний крок після «Applied AI for Business Analyst». Він виходить за межі промптів та асистентів у сфери, де ШІ створює найбільш відчутну бізнес-цінність: аналіз даних і звітність, моделювання та прототипування, а також наскрізна автоматизація процесів на no-code платформах.
 

До кінця курсу ви побудуєте дашборд, робочий прототип і реальну автоматизацію процесу, який оберете самостійно — а також знатимете, як повторювати ці результати у своїй щоденній роботі.

Цей курс створений для:

  • Бізнес-аналітики, які вже використовують ШІ для документації та аналізу і тепер хочуть створювати просунуті артефакти — звіти, дашборди, прототипи та автоматизації.

  • Аналітики, що працюють з даними та звітністю, які хочуть пришвидшити аналіз, реконструювати логіку застарілих звітів (reverse-engineer) та генерувати концепції дашбордів за підтримки ШІ.

  • Продакт-оунери та продуктові аналітики, яким потрібно швидко валідувати ідеї через моделювання та швидке прототипування за допомогою ШІ.

  • Фахівці, залучені до ініціатив цифрової трансформації та автоматизації, яким потрібне практичне розуміння no-code платформ і того, де в них застосовується ШІ.

  • Тімліди та проєктні менеджери, які хочуть виявляти можливості для автоматизації та пілотувати їх, не чекаючи на ресурси розробки.

  • Випускники курсу «Applied AI for Business Analyst» або еквівалентного, які готові поглибити знання й застосовувати ШІ до конкретних результатів роботи, а не до загальних задач.

Під час курсу ви працюватимете з реальними кейсами, за можливості своїми власними, і отримаєте практичні підходи для аналізу, моделювання й автоматизації, які зможете застосовувати повторно. Ви навчитеся обирати правильний інструмент для кожної задачі, розумітимете, де важливо залишати людину в процесі прийняття рішень (human in the loop), і як перетворити ШІ з корисного асистента на повноцінний елемент вашого робочого процесу.

Ведение бизнеса

Структура курсу "Applied AI for BA:Automation, Modeling & Analytics"

icon4.webp
15-18

учасників в групі

icon3.webp
16 годин

лекцій та практики

icon5.webp
2

домашні завдання

Тренер

Дарья Дышлюк.png

Дар'я Дановска

Lead Business Analyst / Technical Product Manager. CCBA.
 

Фахівець з AI. Експерт та стратег з AI-автоматизації.

15+ років досвіду в бізнес-аналізу та керування продуктами, працює з AI проєктами з 2019.

Займається впровадженням рішень зі штучним інтелектом для бізнесу: від пошуку нових рішень та розробки стратегій до практичного впровадження автоматизації, аналітики та продуктів на основі штучного інтелекту. 

Вартість курсу "Applied AI for BA:Automation, Modeling & Analytics"

Фізичні особи:

10,000 - 11,000 UAH

при сплаті до 28 серпня, 2026 – 10,000 грн /$280

при сплаті після 28 серпня, 2026 – 11,000 грн /$300

​Legal entities:

11,000 - 12,000 UAH

при сплаті до 28 серпня, 2026 – 11,000 UAH /$300
при сплаті після 28 серпня, 2026 – 12,000 UAH /$325

Розклад "Applied AI for BA: Automation, Modeling & Analytics"

28 вересня - 21 жовтня, 2026, понеділок та середа 

​19:00 - 21:00

Session 1: AI in Data Analysis — Working with Raw Data

Format: Lecture and Practice

​Topics:

  • Cleaning and normalizing dirty data consciously: change logs, quality flags, "never drop silently"

  • Exploratory analysis with AI: profile → describe → relate → flag anomalies

  • Quality control as Definition of Done: prompts that force AI to prove every number

  • Practice: three teams, three messy datasets, one shared cycle

Session 2: Reports, Dashboards, and Reverse Engineering

Format: Lecture

​Topics:

  • AI-enabled BI tools: Power BI Copilot, Tableau AI, ChatGPT Data Analyst — and their real limits

  • Governance at AI speed: metric definitions and lineage that outlive the tool

  • Reverse engineering as adjudication: recover → verify → risk-tier → decide

  • Documentation as a durable contract that survives a reorg

  • Practice: three teams, three inherited legacy exports — recover the hidden logic

Session 3: Modeling with AI — From Text to Diagrams

Format: Lecture + Practice

Topics:

  • Turning requirements text into BPMN, user journeys, and data models

  • Working with Mermaid, PlantUML, and diagram-native AI tools

  • Prompt patterns that produce a diagram you can defend

  • Verifying models against reality: what AI hallucinates in flows

Session 4: Rapid Prototyping with AI

Format: Lecture + Practice

Topics:

  • Wireframes and clickable prototypes from a text description

  • The tool landscape: Uizard, Figma AI, v0, Claude artifacts — matching tool to fidelity

  • The prototype-as-spec pattern: replacing screenshots with a live artifact

  • Practice: build a clickable prototype for a real use case

Session 5: Automation with Make.com (Zapier, n8n)

Format: Lecture+Practice

Topics:

  • Make.com mental model: scenarios, modules, routes, filters

  • AI inside Make.com: OpenAI/Claude modules for classification, extraction, summarization

  • Building for handover: naming, notes, test

  • Practice: each team ships a real end-to-end scenario

Session 6: AI-Native Automation — Agents & Advanced Patterns

Format: Lecture + Practice

Topics:

  • Where workflows end and agents begin: decomposition, tools, memory, autonomy

  • The MCP picture and agent frameworks in practice (n8n AI, custom GPTs)

  • Event-driven vs schedule-driven, and when to choose each

  • Human-in-the-loop for agents: approvals, escalation, kill switches

  • Practice: design one agentic workflow that replaces a real manual process

Session 7: Vibe Coding for BAs

Format: Lecture + Practice

Topics:

  • What vibe coding means for a BA: AI writes the code; you own the intent and acceptance criteria

  • The tool stack: Claude Code, Cursor, Copilot — matching tool to task

  • Prompting for outcome and constraints, not implementation

  • When to vibe-code vs when to bring engineering in

  • Practice: each participant builds a small working tool for a real internal problem

Session 8: Your Use Case & Course Wrap-Up

Format: Practice

Topics:

  • Each participant presents a real process from their own work

  • Live design of the solution: which sessions' techniques apply, in what order

  • Post-course roadmap: what to try in week 1, month 1, quarter 1

  • Course wrap-up and Q&A

image.png

Kateryna Stepantsova

Raiffeisen Bank

Business/System Analyst

Прошла комплексный тренинг по бизнес-анализу (ВАВОK 3.0) '"Business Analysis Essentialls (Theory+Practice)" Дениса Гобова и очень довольна результатом. Особенность курса - большое количество практических занятий в мини-группах, индивидуальный подход лектора к участникам, очень качественная подача материала, много практических примеров от лектора. Спасибо Денису за отличный курс и прекрасную подачу материала!

Питання та відповіді

Як сплатити участь?
- Оплата проводиться через банк, реквізити для оплати та шаблон договору вам надішлють після реєстрації.
​
Що буде, якщо я пропущу заняття?
- Це дуже небажано, але всі заняття ми записуємо та даємо доступ до запису.
​
Якою мовою проходить навчання?
- Робоча мова тренінгу - українська. Мова презентацій – англійська.
​
Чи я отримаю сертифікат?
- Так, отримаєте сертифікат від Art of Business Analysis, який підтверджує, що ви пройшли навчання.

​​
Хто проводитиме заняття/перевірятиме домашні завдання?
– Дар'я Дановска, автор цього тренінгу

bottom of page