לומדים לבנות תהליכים אוטומטיים שמחברים מערכות, מודלי AI ואנשים, ולתחזק אותם לאורך זמן.
n8n הפך לכלי המרכזי של מי שבונה אוטומציות בארגון, בעיקר בגלל שהוא מאפשר לשלב לוגיקה ויזואלית עם קוד כשצריך, ולהריץ הכול בסביבה שהארגון שולט בה. אבל ההבדל בין מי שבנה תהליך שעובד בהדגמה לבין מי שבנה תהליך שרץ חודשים בלי התערבות הוא עצום. הקורס הזה מתמקד בדיוק בפער הזה. לומדים לבנות Workflow מסודר, לחבר מערכות דרך API ו-Webhooks, לשלב קריאות למודלי שפה בנקודות שבהן יש ערך, ובעיקר להתמודד עם המציאות: שירות שלא זמין, מבנה נתונים שהשתנה, כפילויות, וקצב קריאות מוגבל. בכל מפגש בונים תהליך אמיתי, ובסוף מריצים אותו על מקרה מהעבודה של המשתתפים.
התרגול מבוסס על תהליכים שחוזרים כמעט בכל ארגון: טיפול בפניות נכנסות, סנכרון בין מערכות, הפקת דוחות תקופתיים והעשרת מידע על לקוחות.
לכל תהליך מוסיפים שכבת בקרה: מה קורה כשיש כשל, איך יודעים שהוא קרה, ואיך מריצים מחדש בלי ליצור כפילויות.
הקורס מתאים לאנשי תפעול, שיווק, כספים ומערכות מידע שרוצים להפסיק לבצע ידנית משימות חוזרות, ולמי שמכוון לתפקיד מטמיע AI או מומחה אוטומציה.
לא נדרש רקע בתכנות, אבל נדרשת נוחות מול מערכות ויכולת לחשוב בתהליכים.
Zapier נוח למשימות פשוטות ומהיר להקמה. Make מציע גמישות ויזואלית טובה. n8n בולט כשצריך לוגיקה מורכבת, שליטה על הנתונים והרצה עצמאית בסביבת הארגון.
בקורס מתייחסים לשלושתם, אבל העומק המעשי הוא ב-n8n, כי הוא זה שמאפשר לבנות תהליכים שמחזיקים בהיקף גדול.
לא חובה. חלק מהתהליכים משתמשים בקטעי קוד קצרים, והם נלמדים במהלך הקורס.
n8n נותן שליטה מלאה על הנתונים ואפשרות להרצה עצמאית, ומתאים ללוגיקה מורכבת. Make נוח יותר לתהליכים סטנדרטיים.
אפשר לעבוד בענן או בהתקנה עצמאית. בקורס מתייחסים לשתי האפשרויות.
כן. חלק מרכזי מהקורס עוסק בשילוב מודלי שפה בתוך תהליכים עסקיים.
קורס יישומי ממוקד. המתכונת והמועדים נמסרים בשיחת ההתאמה.
כן, בסיום עמידה בדרישות.
זה רכיב מרכזי בתפקיד, אבל מסלול מטמיע AI המלא רחב יותר וכולל גם עבודה מול לקוח ופיתוח פתרונות.
כן, וזה מומלץ. חלק מהתרגול נעשה על מקרה אמיתי של המשתתף.
לא. אין הבטחת עבודה ואין אחוזי השמה מוצגים.
משאירים פרטים ונחזור אליכם עם מועדים ופרטים מלאים.