Заявка на участие
старт 10 потока - 22 cентября 2026
забронировать место
Авторский проект для аналитиков
Техническая перезагрузка
3.0
Овладейте техническими особенностями профессии и трансформируйте свою карьеру всего за 4 месяца!
Доступность
Простым языком о сложных моментах
02
Никакой воды
Только темы, которые нужны в практике
01
Уникальность
04
Первый онлайн-проект для бизнес-аналитиков, который на 100% прокачает ваши технические навыки
Трудоустройство
Практика
Чат с вакансиями только для выпускников проекта
Обсуждение реальных кейсов
03
05
Запись онлайн-встречи:
СМОТРЕТЬ ЗАПИСЬ
«Технические навыки как спасательный круг для аналитика»
Результаты после:
Вы будете четко знать, какие вопросы можно и нужно задавать разработчикам и заказчикам
01
Вы систематизируете технические знания и сможете грамотно описывать требования
02
Вы получите все необходимые шаблоны, примеры, инструкции, которые позволят сэкономить до 30% Вашего рабочего времени
03
Поймете, что должно входить в требования для успешной реализации проекта, а также как эти требования извлекать, анализировать и документировать
06
Вы окажетесь в классном поддерживающем комьюнити единомышленников, с которыми интересно взаимодействовать и решать сложные задачи
Благодаря полученным теоретическим знаниям, практическим навыкам и полезным дополнительным материалам Вы будете чувствовать себя уверенно на проекте любой сложности
Будете чувствовать себя уверенно при прохождении собеседований и сможете претендовать на более высокооплачиваемые должности в компании за счет повышения компетенции
04
08
Вы перестанете бояться и откладывать сложные задачи на потом. Избавитесь от страха приступать к работе на начальной стадии проекта, так как будете понимать как и с чего начинать
05
07
Программа проекта
МОДУЛЬ 0
МОДУЛЬ 1
МОДУЛЬ 2
МОДУЛЬ 3
МОДУЛЬ 4
МОДУЛЬ 5
МОДУЛЬ 6
МОДУЛЬ 7
МОДУЛЬ 8
МОДУЛЬ9
МОДУЛЬ 10
МОДУЛЬ 11
Модуль 0. Системное мышление для аналитика - как видеть структуру, а не события
  1. Введение в системное мышление. Модель «Айсберг» - новый рабочий инструмент для аналитика
  2. Петли обратной связи и задержки. Как системы отвечают на наши действия
  3. Границы систем и эмерджентность. Почему сумма частей не равна целому
  4. Ментальные модели. Почему мы видим не реальность, а свои карты реальности
  5. От реакции к проектированию. Как применять системное мышление в рабочих кейсах
  6. Как системное мышление связано с вашей работой аналитика. Карта профессии и инструментов
  7. AI-инструментарий аналитика - что вы будете использовать на курсе и в работе


Результат
Вы научитесь видеть разрабатываемую систему как единое целое, определять её границы, структуру и причинно-следственные связи, что позволит вам принимать более осознанные решения и избегать ошибок уже на старте проектирования
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Модуль 1. Модуль 1. Проектируем предметную область: от объектов до Domain-Driven Design (DDD) - основные подходы + AI-инструменты
  1. Введение в парадигмы моделирования. Процедурная парадигма. ООП. Императивное и декларативное программирование. Функциональное программирование. 
  2. Объектно-ориентированное проектирование. Что такое объекты и зачем их выделять
  3. Моделируем данные: диаграмма "сущность-связь" (ERD) 
  4. Основные принципы ООП и SOLID: как делать правильно 
  5. Классы, экземпляры, свойства и методы. Строим диаграмму классов с применением принципов ООП и SOLID
  6. Введение в Domain-Driven Design (DDD). Bounded Context, Entities, Value Objects
  7. Строим полную модель предметной области без AI
  8. AI как ассистент аналитика: генерация ERD, Class Diagram и DDD-моделей
Результат
Вы научитесь проектировать предметную область и создавать модель данных с помощью ERD, Class Diagram и DDD, что позволит вам закладывать правильную архитектуру и избегать ошибок при проектировании системы уже на этапе моделирования
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Модуль 2. Модуль 2. Сетевые протоколы, безопасность и управление доступом
  1. Струкура протокола HTTP. Разбор запросов, ответов и методов на примерах
  2. Методы HTTP. GET, POST, PUT, PATCH, DELETE, QUERY - выбор под задачу
  3. Особенности протокола HTTPS. Шифрование, сертификаты и защита данных
  4. Способы проверки подлинности пользователей. Basic Auth, API Keys, OAuth 2.0, OpenID Connect (OIDC). Потоки и сценарии 
  5. Механизмы управления аутентификацией. Session, Cookies, JWT - как сохранить состояние
  6. JWT токен. Структура, подпись, алгоритмы и описание требований 
  7. Обзор и критерии выбора моделей управления доступом - RBAC, ABAC, DAC, MAC, PBAC, IAM 
  8. Управление идентификацией и доступом с помощью Keycloak? 
  9. Нефункциональные требования к аутентификации и безопасности. Оценка рисков при аутентификации (risk-based authentication). 
  10. Введение в адаптивную безопасность от единого входа до условной многофакторной аутентификации 
  11. Требования к безопасности API. OWASP, уязвимости и защита данных 
  12. AI для проектирования аутентификации. Генерация требований к 2FA и безопасности 
  13. AI для проектирования ролевой модели. Генерация RBAC и матрицы доступа
Результат
Вы научитесь проектировать систему аутентификации и авторизации с нуля, выбирать подходящие механизмы и модели доступа, а также описывать требования к безопасности API, что позволит вам закладывать защиту на уровне архитектуры и избегать уязвимостей уже на старте проектирования
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Модуль 3. Архитектура информационных систем: монолит, модульный монолит и микросервисы. Проектируем требования, диаграммы и используем AI-инструменты
  1. Введение в архитектуру информационных систем. Основные подходы к проектированию
  2. Монолитная архитектура. Плюсы, минусы и когда применять
  3. Модульный монолит (Modular Monolith) -  тренд 2026 года. Почему компании возвращаются
  4. Микросервисная архитектура. ERD в контексте микросервисной архитектуры. Особенности, критерии выбора. 
  5. Основные паттерны микросервисной архитектуры (API Gateway, Circuit Breaker, CQRS)
  6. Модель представления архитектуры C4. Строим диаграммы контекста, контейнеров, компонентов 
  7. Как ИИ меняет архитектуру - бизнес-API, семантический слой и адаптивная оркестрация
  8. Концепции распределенных транзакций Saga (Оркестрация и Хореография) и Eventual Consistency 
  9. Генерация требований, C4-диаграмм и нефункциональных требований с помощью AI
  10. Введение в Docker и Kubernetes. Как описывать требования к развертыванию
Результат
Вы научитесь выбирать архитектуру, проектировать требования и развертывание, что позволит вам избегать ошибок при масштабировании систем
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Модуль 4. Основные интерфейсы взаимодействия. Проектируем требования и контракты для REST, SOAP, gRPC и GraphQL вручную и с AI-инструментами
  1. Введение в API. Типы интерфейсов, их особенности и сценарии применения 
  2. Интерфейсы REST vs SOAP vs gRPC vs GraphQL. Матрица выбора для системного аналитика
  3. REST API: структура, конечные точки, методы и практика проектирования
  4. SOAP API. WSDL, WS-Security и когда он незаменим
  5. gRPC. Protocol Buffers, контракты и стриминг для внутренних микросервисов
  6. GraphQL. Schema-first, запросы, мутации и подписки. Когда использовать
  7. Контракт API. OpenAPI, версионирование, управление изменениями и API Governance
  8. API Management: 3Scale, WSO2, Kong. Жизненный цикл API и управление трафиком
  9. AI для проектирования API: генерация контрактов, тест-кейсов и документаци
Результат
Вы научитесь проектировать API-интерфейсы (REST, SOAP, gRPC, GraphQL), описывать контракты и управлять их версиями, что позволит вам создавать понятные и надежные API для интеграции систем
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Модуль 5. Интеграция информационных систем. Паттерны интеграции. Брокеры сообщений
Урок 5.1 Введение в интеграцию. Типы интеграций и их особенности
Урок 5.2 Основные паттерн интеграции: -Файловый обмен (File Transfer), Общая база данных (Shared Database), Удаленный вызов процедур (Remote Procedure Call)
Урок 5.3 Интеграционный анализ. Диаграмма потоков данных (Data Flow Diagram)
Урок 5.4 Интеграция по API. Особенности проектирования интеграции с помощью REST API 
Урок 5.5 Очереди сообщений и брокеры. Принципы работы RabbitMQ, Apache Kafka, ActiveMQ
Урок 5.6 Матрица выбора брокеров Kafka и RabbitMQ для системного аналитика
Урок 5.7 Интеграционная шина данных (ESB). Применение, особенности, требования
Урок 5.8 Как описывать обработку ошибок. Что такое Dead Letter Queue (DLQ) и Retry Policies и их применение
Урок 5.9 Регламенты интеграции и требования к журналированию
Урок 5.10 Практический сценарий проектирования интеграционного решения
Урок 5.11 AI для интеграций - генерация требований, регламентов и DFD

Результат
Вы научитесь проектировать интеграционные решения, выбирать между файловым обменом, общей БД, RPC, API и брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ), описывать обработку ошибок и регламенты интеграции, что позволит вам выстраивать надежное взаимодействие между системами
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Модуль 6. Реляционные базы данных и SQL. Проектирование модели данных и создание сложных запросов для реальных задач. Применение AI-инструментов
  1. Введение в базы данных и СУБД. Классификация и место в архитектуре
  2. Реляционная модель. Структура, ключи, связи. Четыре свойства ACID и их применение
  3. Проектирование концептуальной и логической моделей данных. ER-диаграммы и формы нормализации
  4. Базовый Transact SQL - DDL, DML, DQL и простые SELECT-запросы
  5. Сложные SQL-запросы - JOIN, GROUP BY, HAVING и подзапросы
  6. Оконные функции и CTE. RANK, LAG, LEAD, ROW_NUMBER и оптимизация
  7. Индексы, оптимизация запросов и анализ плана выполнения (EXPLAIN) 
  8. AI для работы с БД - генерация SQL-запросов и оптимизация через AI
  9. Инструменты работы с реляционными БД. Настройка рабочего окружения
Результат
Вы научитесь проектировать структуру данных и писать сложные SQL-запросы, включая оптимизацию с помощью индексов и анализа плана выполнения, что позволит вам строить эффективную и надежную базу данных для вашего проекта
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Модуль 7. Нереляционные базы данных (NoSQL) для аналитика. Типы, критерии выбора и проектирование моделей

  1. Введение в NoSQL. Принципы BASE и отличия от реляционных БД 
  2. Типы NoSQL баз данных. Документные, ключ-значение, колоночные, графовые, time-series
  3. Проектирование модели данных в NoSQL MongoDB - от ER диаграммы  к коллекциям
  4. Проектирование модели данных в NoSQL Redis
  5. Матрица выбора: SQL vs NoSQL и когда какой тип NoSQL применять
  6. Шардирование, репликация и масштабирование NoSQL
  7. AI для работы с NoSQL -  генерация схем, запросов и выбор БД через AI
Результат
Вы научитесь выбирать тип и модель данных NoSQL-базы (MongoDB, Redis) под свой проект с учетом масштабирования и особенностей запросов, что позволит вам проектировать гибкие и масштабируемые решения под задачи бизнеса
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Модуль 8. Маппинг данных и ETL-процессы. Проектирование миграции и трансформации данных для хранилищ. Применение AI-инструментов
  1. Введение в маппинг данных. Зачем аналитику маппинг и как его описывать
  2. Типы маппинга. Прямой, условный, трансформационный. Матрица маппинга
  3. Введение в ETL и ELT. Различия, подходы и когда что применять
  4. Процесс ETL. Детальный разбор Extract, Transform, Load этапов
  5. Требования к миграции данных. Риски, стратегии и чек-листы
  6. Качество данных. Профилирование, валидация и обработка ошибок
  7. Change Data Capture ( CDC) и стриминг. Инструмент Kafka Connect. 
  8. Автоматический маппинг, генерация требований и трансформаций с помощью AI
Результат
Вы научитесь выполнять маппинг данных, проектировать ETL/ELT-процессы и управлять требованиями к миграции, что позволит вам эффективно и безопасно переносить данные между системами, сохраняя их качество и целостность
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Модуль 9. Тестирование в работе аналитика: виды, уровни, участие в UAT и интеграционное тестирование + AI-инструменты
  1. Роль аналитика в тестировании. Зачем SA знать про тестирование и как он участвует в процессе
  2. Уровни тестирования: Unit, Integration, System, Acceptance. Test Pyramid и Test Trophy
  3. Интеграционное тестирование. Как аналитик участвует и что нужно проверять при интеграциях
  4. Acceptance Criteria и UAT. Как писать AC, чтобы они работали как тест-кейсы
  5. Нагрузочное, стресс-тестирование и нефункциональное тестирование. Как описывать NFR для тестирования
  6. AI для тестирования: генерация тест-кейсов, чек-листов и валидация требований
Результат
Вы научитесь участвовать в процессе тестирования на всех уровнях (Unit, Integration, UAT), писать критерии приемки и проверять нефункциональные требования, что позволит вам выявлять проблемы до релиза и гарантировать качество продукта
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Модуль 10. Git и Docs as Code. Управление версиями требований, диаграммами и документацией
  1. Git для аналитика. Зачем SA знать Git и как он используется в реальных проектах
  2. Основы Git. Репозитории, коммиты, ветки, слияния и разрешение конфликтов
  3. Работа с GitHub - Pull Requests, Code Review, Issues и управление проектом
  4. Docs as Code и Analysis as Code. Документация, диаграммы и требования в Git
  5. Фреймворк для разработки технической документации Spec-Driven Development (SDD). Спецификация как источник истины для AI-разработки
  6. AI для работы с Git и документацией. Генерация документации, анализ изменений
Результат
Вы научитесь использовать Git для управления версиями требований, диаграмм и документации, а также вести документацию в формате Docs as Code, что позволит вам работать в едином цикле с разработчиками и всегда иметь актуальную информацию о продукте
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Модуль 11. AI для аналитика на проектах
  1. Введение в AI - как работает LLM и почему это важно аналитику
  2. Промпт-инжиниринг для аналитика
  3. AI для требований - от идеи до критериев приемки
  4. AI для проектирования API и БД
  5. Построение UML и BPMN диаграмм с помощью AI
  6. Персональный AI-агент и RAG на ваших документах
  7. Этика, безопасность и защита на собеседовании
Результат
Вы научитесь использовать AI как ассистента на всех этапах работы — от требований до документации, что позволит вам ускорить рутинные задачи в 2–3 раза, сохраняя контроль над качеством решений
01
02
03
04
05
06
07
08
09
+
Формат проекта
Проверка и разбор домашних заданий
Чат с вакансиями
Выпускники проекта, успешно выполнившие все домашние задания, будут приглашены в чат с топовыми вакансиями
направление на практику
Обратная связь и ответы на все вопросы от автора проекта
Задания и уроки основаны на реальных кейсах
Чат с поддержкой
Сессии вопрос-ответ с автором проекта
Во время проекта и после него вы сможете общаться с коллегами и экспертами, задавать вопросы Александру лично
На самые сложные вопросы Александр будет отвечать в прямом эфире раз в две недели
12 интенсивных
недель
54 онлайн видео
Возможность возвращаться к урокам и обновлять знания
Вы откроете новые возможности профессии бизнес-аналитика
Доступ к проекту 6 месяцев
10 тем

Старт следующего потока - 22 октября 2024
Видеоуроки длительностью 20-30 минут будут открываться на обучающей платформе постепенно
доступ 9 мес.
тариф
Чат для нетворкинга
Оплатить полностью
Оформить рассрочку
  1. Системное мышление для аналитика
  2. Предметная область: от объектов до Domain-Driven Design (DDD) + AI-инструменты
  3. Сетевые протоколы, безопасность и управление доступом
  4. Архитектура информационных систем: монолит, модульный монолит и микросервисы
  5. Основные интерфейсы взаимодействия REST, SOAP, gRPC и GraphQL
  6. Интеграция информационных систем. Паттерны интеграции. Брокеры сообщений
  7. Реляционные базы данных и SQL. Применение AI-инструментов
  8. Нереляционные базы данных (NoSQL) для аналитика
  9. Маппинг данных и ETL-процессы. Применение AI-инструментов
  10. Тестирование в работе аналитика
  11. Git и Docs as Code. Управление версиями требований
  12. AI для аналитика на проектах
Расширенный
12 обучающих модулей
Постоянные онлайн-встречи с тренером и автором курса
Шаблоны, примеры, инструкции
Сертификат
Отдельный чат мини-группы с наставником
Сертификат
Обратная связь от наставника по домашним заданиям
Еженедельные zoom-сессии с наставником
4500 BYN
Более 60 готовых шаблонов, чек-листов, инструкций
Александр Грижневич
IT- консультант / системный бизнес-аналитик / руководитель проектов
об авторе проекта
Принимал участие в разработке ПО для мировых компаний:
  • British Petroleum (Великобритания)
  • ENI (Италия)
  • Lukoil (Россия)
  • Chevron (США)
Автор проектов:
Основы бизнес- и системного анализа
Техническая перезагрузка
Интернет вещей (IoT) для аналитиков
Управление проектами
Эффективный Presales
Системный анализ для корпоративных клиентов
лет опыта в сфере IT
20+
крупных проектов
30+
выпускников
500+
опыта преподавания и менторства
6+
Оказывал консультационные услуги и/или работал на такие компании как:
  • Нацбанк РБ
  • ОАО «Нафтан»
  • Terralink
  • ScienceSoft
  • Softeq
Основатель проекта для успешных аналитиков GetSkills.by
  • Teallium
  • IOMICO
  • Velmie Smart
  • а также ряд компаний, которые находятся под NDA.
Компетентен в доменах:
IoT
Healthcare
Logistics
Banking
Oil and Gas
E-learning
Telecom
Mobile & Web Applications
Отзывы
читать больше отзывов
Часто задаваемые вопросы:
Остались вопросы?
Мы свяжемся с вами!
info@getskills.by


Индивидуальный предприниматель Грижневич Александр Александрович
УНП 391494979
Юридические документы:
Оказание платных услуг при реализации образовательной программы обучающих курсов по теме «Техническая перезагрузка 3.0» 10 поток осуществляется на основе ДОГОВОРА ПУБЛИЧНОЙ ОФЕРТЫ от 31 июля 2026 г.
Свидетельство о государственной регистрации
выдано Новополоцким горисполкомом 12.09.2013 г.
Юридический и почтовый адрес: 211446, г. Новополоцк, ул. Молодежная, д.153 - 172
email - agrizhnevich@gmail.com / info@getskills.by / тел.: +375 29 8597799
Made on
Tilda