Prompt Engineering für Systemanalysten

System- und Geschäftsanalysten verbringen unzählige Stunden mit der Erstellung von Anforderungen, User Stories und technischen Spezifikationen. Generative KI kann diesen Prozess erheblich rationalisieren, aber nur, wenn Sie wissen, wie Sie Ihre Anforschungen strukturieren.In diesem Kurs erfahren Sie, wie man große Sprachmodelle (LLMs) nutzt, um Ihren analytischen Workflow zu beschleunigen und die Dokumentationsqualität zu verbessern. Sie lernen die wichtigsten Begriffe und Grundkonzepte der KI-Informationsverarbeitung kennen und lernen, wie Sie mit diesen Modellen kommunizieren, um aus rohen Stakeholder-Interviews und vagen Ideen eine hoch strukturierte, professionelle Dokumentation zu erstellen. Was Sie lernen werden: • Verstehen der grundlegenden Konzepte großer Sprachmodelle und Kontextfensterverwaltung. • Anwenden moderner Techniken wie Chain-of-Thought und Few-Shot-Prompts, um genaue Anforderungen zu generieren. • Erstellen von strukturierten technischen Spezifikationen und User Stories aus unstrukturierten Stakeholder-Inputs. • Üben Sie das Entwerfen präziser Akzeptanzkriterien und Anwendungsfälle mit Hilfe von iterativen Verfeinerungsaufforderungen. • Implementieren Sie grundlegende Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Muster, um KI-Ausgaben in Ihren vorhandenen Projektdaten zu verankern. • Entwerfen Sie wiederverwendbare Prompt-Vorlagen für konsistente, hochwertige Geschäftsanalyse-Artefakte. Der Kurs reicht von grundlegenden KI-Definitionen bis hin zu erweiterten, rollenspezifischen Abfragestrategien. Sie lesen praktische Beispiele und textbasierte Übungen, die reale Analystenszenarien simulieren, um sicherzustellen, dass Sie diese Fähigkeiten sofort auf Ihre täglichen Aufgaben anwenden können. Dieser Kurs wurde für Anfänger in den Bereichen Systemanalytik, Business Analytics und Produktmanagement entwickelt und erfordert keine vorherige KI- oder technische Erfahrung.