Найкращі IT курси в Україні

Навчитеся писати програми з реальними розрахунками: координати, вектори, балістика, покрокова симуляція руху. Опануєте структурування коду через функції, структури й стани роботи системи. Опануєте практику побудови каналів обміну даними на вбудованих системах: обмінюватися даними через мережу та апаратні інтерфейси, працювати з Raspberry Pi та ESP32.

Програма курсу

Специфіка програмування для Military Tech

• Зрозумієте можливі шляхи розвитку як C++-розробника у Military Tech
• Розберетеся з особливостями C++ та навчитеся пояснювати їх
• Зрозумієте, на чому варто концентруватися під час написання коду на C++ у Military Tech
• Напишете базову програму на C++ та поясните процес переходу від human language до машинного коду

Типи даних, оператори, умови

• Зрозумієте представлення різних типів даних у бітовій формі
• Розберетеся з перевагами типів даних із
• Ознайомитеся з основними операторами у C++
• Ознайомитеся з патерном bitmap

Цикли, функції

• Зрозумієте різницю між різними операціями циклу
• Навчитеся писати базові алгоритми з використанням циклів
• Навчитеся оголошувати функції для перевикористання коду
• Ознайомитеся з патерном main event loop
• Зрозумієте, коли доцільно використати функцію, а коли - цикл

Масиви, рядки, вказівники та посилання

• Зрозумієте, що таке масив, як із ним працювати і як його розміщено в пам’яті програми
• Навчитеся писати програми з використанням масивів і рядків
• Ознайомитеся з основними помилками, пов’язаними з виходом за межі масиву
• Зрозумієте, що таке вказівник та як працювати з пам’яттю напряму
• Ознайомитеся з основними помилками під час використання вказівників
• Зрозумієте різницю між вказівником і масивом

Структури даних, макроси

• Навчитеся створювати й використовувати структури, enum та union у своїх програмах
• Зрозумієте механізм вирівнювання пам’яті та його роль в embedded-системах

Файлове введення та виведення, багатопоточність

• Навчитеся працювати з даними, що зберігаються у файлах
• Зрозумієте основні принципи багатопоточності
• Розберетеся, коли потрібно створювати додаткові процеси та які ризики це створює

Робота з динамічною пам’яттю, керування ресурсами

• Дізнаєтеся, що таке динамічна пам’ять і чим вона відрізняється від статичної
• Зрозумієте, коли краще використовувати динамічну пам’ять
• Розберетеся з проблемами, які можуть виникнути через використання динамічної пам’яті

Linux для розробника: файлова система, термінал, базові команди Bash

• Зрозумієте організацію файлової системи Linux
• Навчитеся навігувати файловою системою через термінал
• Навчитеся підключатися до віддаленого девайса через ssh

Bash-скрипти, права доступу, процеси та змінні середовища

• Отримаєте базові навички роботи з bash
• Навчитеся читати й писати прості скрипти у bash

Середовища розробки. Використання контейнерів для розробки

• Навчитеся вибирати й налаштовувати середовище розробки
• Навчитеся переносити невеликі проєкти в контейнери

Системи контролю версій. Git, GitHub

• Зрозумієте, для чого використовують системи контролю версій
• Опануєте git та навчитеся налаштовувати репозиторій, створювати гілки й коміти
• Дізнаєтеся best practices роботи з git та зрозумієте, що краще не комітити в репозиторій

Доктрини ООП, основи ООП в С++

• Зрозумієте основні принципи ООП та навчитеся пояснювати їх
• Навчитеся створювати класи у C++
• Зрозумієте, як правильно інкапсулювати використання ресурсів у клас C++

Спадкування та поліморфізм у С++

• Зрозумієте, як працюють віртуальні методи у C++
• Навчитеся виділяти абстрактний інтерфейс для класів
• Навчитеся перевантажувати оператори

Шаблони (templates), узагальнене програмування

Навчитеся використовувати шаблони у C++.

Інструменти бібліотеки STL

• Дізнаєтеся, які інструменти бібліотеки STL вам доступні
• Зрозумієте, як оцінити ефективність алгоритму за допомогою O-нотації
• Навчитеся працювати з ітераторами, std::vector та розумними вказівниками

Як збирається С++ код (етапи компіляції, білд системи)

• Зрозумієте, як збирається C++ код, які проблеми можуть виникнути та як їх вирішувати
• Навчитеся працювати з make і CMake
• Навчитеся підключати різні бібліотеки до свого проєкту

Дебаг та діагностика помилок: GDB, core dumps, sanitizers, Valgrind

Навчитеся відлагоджувати C++ код та діагностувати найпоширеніші проблеми.

Тестування C++ коду: Google Test. Базова якість коду: форматування, статичний аналіз, правила проєкту

• Навчитеся писати юніт-тести та зрозумієте концепцію TDD
• Навчитеся використовувати clang-tidy та clang-format
• Розберетеся, як вмикати clang-tidy та clang-format у VS Code

Best practices для створення maintainable коду. Clean Code. Патерни програмування. SOLID. DDD

• Навчитеся критично оцінювати, наскільки легко підтримувати ваш код
• Зрозумієте основні загальноприйняті принципи написання чистого коду
• Дізнаєтеся найпоширеніші патерни програмування

Протоколи передачі даних. Модель OSI. Серіалізація даних

• Дізнаєтесь про модель OSI та місце кожного протоколу в ній
• Розберетеся з поняттям серіалізації даних
• Навчитеся серіалізувати й десеріалізувати дані в різні формати
• Зрозумієте поняття CRC та ECC і навчитеся використовувати їх для передачі даних мережею

Інтернет протоколи. UDP vs TCP/IP. Клієнт-серверна взаємодія

• Зрозумієте різницю між UDP та TCP
• Навчитеся вибирати протокол відповідно до потреб завдання
• Навчитеся писати UDP або TCP клієнтів і серверів через сокети

Qt: архітектура, сигнали та слоти, Qt Creator, Qt5 vs Qt6

• Зрозумієте, що таке фреймворк Qt та як його використовувати
• Навчитеся створювати простий застосунок на Qt і використовувати механізм сигналів та слотів
• Зрозумієте, що таке moc, rcc та uic
• Розберетеся з патернами event loop та observer

Розробка GUI на QML

• Зрозумієте різницю між QtWidgets та QML
• Навчитеся створювати базовий інтерфейс на QML та обмінюватися даними з C++ кодом

Роботи з колекціями даних у QML. MVC паттерн

• Зрозумієте способи виведення та розміщення кількох об’єктів на інтерфейсі
• Навчитеся створювати власні моделі даних та відображати їх у QML
• Зрозумієте патерн MVC

Огляд додаткових можливостей Qt

Зрозумієте, які можливості фреймворку Qt можна використовувати у своїх застосунках.

ROS 2 основи на практиці: nodes, topics, rclcpp pub/sub, ros2 CLI

• Зрозумієте, навіщо ROS 2 у контексті MilTech і чим pub/sub топіки відрізняються від прямих UDP/TCP-з’єднань
• Навчитеся створювати ROS 2 пакет на C++, писати publisher і subscriber, збирати й запускати їх
• Навчитеся використовувати ros2 CLI для інспекції запущених нод і топіків

ROS 2 як система: services, launch, параметри (YAML). Принцип: алгоритм окремо від ROS 2

• Зрозумієте різницю між topics і services
• Навчитеся вибирати правильний механізм для конкретного завдання
• Навчитеся писати launch-файл і конфігурацію у YAML
• Зрозумієте й навчитеся застосовувати принцип розділення алгоритму і ROS 2-обгортки

Архітектура мікроконтролерів, регістри, переривання, пам'ять

• Зрозумієте, що таке мікроконтролер і як побудована його архітектура
• Розберетеся з контекстом обмежених ресурсів та необхідністю оптимізувати програми для мікроконтролерів
• Навчитеся запускати базову програму на ESP32 у симуляторі Wokwi

Робота з периферією. Низькорівневі протоколи передачі даних

• Навчитеся працювати з периферійними девайсами
• Зрозумієте різницю між основними протоколами передачі даних
• Навчитеся використовувати протоколи передачі даних для конкретних завдань

RTOS: концепції, задачі, черги, семафори (FreeRTOS)

• Зрозумієте, навіщо потрібна RTOS і чим вона відрізняється від звичайного циклу while(1)
• Навчитеся створювати задачі у FreeRTOS, передавати дані між ними через чергу та захищати спільні ресурси м’ютексом
• Зрозумієте, як проєктувати просту багатозадачну систему на мікроконтролері

Огляд одноплатових компʼютерів (Raspberry PI, Nvidia Jetson)

• Зрозумієте, що таке одноплатний комп’ютер та дізнаєтеся найпопулярніші моделі
• Навчитеся вибирати апаратне рішення для конкретного завдання
• Зрозумієте, де у типовій архітектурі дрона розміщений мікроконтролер, а де - бортовий комп’ютер

OSS проєкти для розробки дронів

• Зрозумієте можливості, які надають OSS-проєкти для розробки дронів
• Навчитеся компілювати OSS-проєкти та запускати симуляції за їхньою документацією

Заглиблення у MAVLink

• Зрозумієте, як побудовані MAVLink-повідомлення
• Навчитеся генерувати файли для роботи з MAVLink
• Навчитеся створювати власні повідомлення

Симуляція дрона в Gazebo

• Навчитеся підіймати симуляцію дрона у Gazebo через Docker
• Зрозумієте, як Gazebo, SITL, QGroundControl і ROS 2 з’єднуються в єдиний стек та яку роль виконує кожен компонент
• Навчитеся відправляти базові команди до симульованого дрона через MAVLink і перевіряти їх виконання

Створення і відлагодження базових відео пайплайнів

• Зрозумієте призначення та різні види відеокодеків
• Навчитеся працювати з gstreamer та створювати базові відеопайплайни
• Навчитеся відлагоджувати gstreamer-пайплайни

Основи криптографії

• Зрозумієте, для чого потрібно захищати дані
• Навчитеся генерувати й використовувати приватні та публічні ключі
• Розберетеся з концепціями signing, encryption та secure boot

Вступ у системи автоматичного керування

• Дізнаєтеся, що вивчає дисципліна систем автоматичного керування
• Навчитеся використовувати PID-контролер і підбирати його коефіцієнти

Робота над курсовим проєктом

Розробите прикладний C++-проєкт для MilTech-домену: програмний код, документацію та демонстрацію рішення в одному з напрямів - алгоритми для дронових сценаріїв, Qt/QGC-інтерфейс керування, embedded/RTOS-рішення або симуляція роботи системи.

Теми:

• Консультація з лектором щодо завдання
• Старт роботи над курсовим проєктом. Вибір теми, обговорення архітектури
• Захист фінальних проєктів. Демонстрація, підбиття підсумків курсу

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика на реальних кейсах
• Курсовий проєкт
• Кейс в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Дмитро - Lead Software Engineer , Miltech Company

Сенсорні дані - основа дронів, роботів і автопілотів. На курсі ви навчитеся працювати з шумами та drift, об'єднувати дані у єдину систему (sensor fusion) і проєктувати надійні сенсорні рішення через симуляцію та реальні датасети. У результаті - презентуєте власний end-to-end pipeline обробки даних із кількох сенсорів і кількісною оцінкою ground truth.

Програма курсу

Sensor Systems Engineering: від байтів до фізики

• Розберетесь у повному ланцюжку роботи сенсорної системи - від фізичного сигналу до рішення
• Зрозумієте, як кожен елемент системи може ставати точкою відмови
• Ознайомитесь із ринковими трендами IoT та Edge AI та їхнім впливом на індустрію
• Орієнтуватиметесь у кар'єрних ролях у sensor systems engineering та суміжних напрямах
• Знатимете інструментальний стек курсу та сфери його застосування
• Розумітимете структуру курсу та логіку розвитку компетенцій
• Усвідомите межі simulation-based підходу і реальні інженерні обмеження

Метрологія та analog front-end: мова, якою говорить datasheet

• Розберетесь у ключових метрологічних параметрах сенсорів та їхньому фізичному змісті
• Навчитеся читати datasheet у контексті реальних інженерних задач
• Зрозумієте принципи роботи analog front-end і типів ADC
• Розберетесь у природі шумів та їхньому впливі на точність вимірювань
• Зрозумієте роль калібрування та його обмеження в реальних умовах
• Навчитеся застосовувати Allan variance для аналізу IMU

Embedded-симуляція: I2C, SPI, регістри та firmware без плати

• Розберетесь у роботі I2C, SPI та UART на рівні протоколів
• Навчитесь читати й писати дані з сенсорів через регістри
• Зрозумієте типові архітектурні помилки інтеграції сенсорів
• Отримаєте практику роботи з Wokwi для симуляції embedded-систем
• Навчитесь конвертувати raw-дані сенсорів у фізичні величини
• Зрозумієте різницю між polling, interrupt та DMA підходами

Акселерометр та гіроскоп: фізика MEMS, drift і проблеми raw-даних

• Розберетесь у фізиці MEMS акселерометрів та гіроскопів
• Зрозумієте причини drift і накопичення похибок при інтегруванні
• Навчитесь працювати з системами координат і кватерніонами
• Побачите обмеження raw IMU даних у реальних сценаріях
• Навчитесь оцінювати bias на основі стаціонарних даних
• Порівняєте синтетичні та реальні шумові характеристики

Complementary та Madgwick фільтри: перша стабілізація орієнтації

• Зрозумієте інтуїцію sensor fusion між гіроскопом та акселерометром
• Навчитесь налаштовувати complementary filter та параметр α
• Розберетесь у принципах Madgwick і Mahony фільтрів
• Порівняєте різні підходи до оцінки орієнтації
• Навчитесь оцінювати точність фільтрів у Python-експериментах

GPS, NMEA, dead reckoning та барометрична висота

• Розберетесь у принципах роботи GPS і джерелах похибок
• Навчитесь парсити NMEA-повідомлення
• Зрозумієте концепцію dead reckoning між GPS-фіксами
• Навчитесь оцінювати висоту за барометричними даними
• Побачите обмеження кожного типу навігаційних даних
• Розберетесь у базових підходах sensor fusion для навігації

Магнетометр, heading estimation та battery/power monitoring

• Розберетесь у роботі магнетометра та впливі спотворень поля
• Навчитесь виконувати калібрування hard-iron і soft-iron
• Зрозумієте принципи heading estimation і tilt compensation
• Ознайомитесь із моделями оцінки стану батареї
• Навчитесь відрізняти voltage-based і Coulomb-based SoC
• Побачите обмеження реальних power measurement систем

LiDAR: принципи, point clouds, обробка в Open3D

• Розберетесь у принципах роботи різних типів LiDAR
• Зрозумієте структуру point cloud і формати даних
• Навчитесь обробляти LiDAR-дані в Open3D
• Розберетесь у методах сегментації та кластеризації
• Навчитесь використовувати RANSAC і DBSCAN для обробки сцен
• Зрозумієте обмеження LiDAR у реальних умовах

Radar: Doppler, FMCW, range-Doppler map

• Розберетесь у фізиці радарних систем і Doppler-ефекті
• Зрозумієте принцип FMCW та range estimation
• Навчитесь інтерпретувати radar-дані в automotive-контексті
• Порівняєте radar і LiDAR за ключовими характеристиками
• Побачите обмеження та переваги radar у складних умовах
• Ознайомитесь із базовою обробкою range-Doppler maps

Порівняння сенсорів, синхронізація та multi-modal perception

• Систематизуєте характеристики різних типів сенсорів
• Розберетесь у проблемі синхронізації multi-sensor систем
• Навчитесь працювати з різними частотами дискретизації сенсорів
• Зрозумієте принципи coordinate frame transformations
• Ознайомитесь із camera-LiDAR projection
• Побачите практичну реалізацію sensor fusion на рівні систем

Kalman Filter: теорія та реалізація з нуля

• Зрозумієте баєсівську природу Kalman filter
• Навчитесь будувати state-space моделі
• Розберетесь у prediction та update кроках
• Навчитесь налаштовувати Q- та R-матриці
• Реалізуєте 1D і 2D Kalman filter з нуля
• Побачите зв’язок між теорією та бібліотекою FilterPy

Extended Kalman Filter: нелінійність та IMU+GPS fusion

• Зрозумієте необхідність EKF для нелінійних систем
• Навчитесь працювати з Jacobian і лінеаризацією
• Розберетесь в IMU+GPS fusion архітектурі
• Побачите поведінку системи при GPS outage
• Навчитесь оцінювати drift при dead reckoning
• Порівняєте власну реалізацію з FilterPy

UKF, particle filter та multi-sensor fusion

• Розберетесь у принципах Unscented Kalman Filter
• Зрозумієте коли EKF недостатній
• Навчитесь інтерпретувати particle filter підхід
• Розберетесь у multi-rate sensor fusion
• Зрозумієте різницю loose і tight coupling
• Побачите практичну multi-sensor fusion систему

ICP, scan matching та LiDAR odometry

• Зрозумієте принцип ICP для alignment point clouds
• Навчитесь оцінювати рух через LiDAR odometry
• Розберетесь у point-to-plane та point-to-point ICP
• Ознайомитесь із NDT як альтернативою ICP
• Навчитесь будувати trajectory з LiDAR-даних
• Побачите проблему drift у LiDAR-only системах

Anomaly detection, fault tolerance, architectural redundancy

• Розберетесь у типах сенсорних відмов та аномалій
• Навчитесь використовувати innovation-based detection
• Зрозумієте принципи redundancy в системах
• Побачите cross-sensor consistency checks
• Навчитесь детектувати fault у Kalman filter
• Ознайомитесь із реальними кейсами відмов систем

GPS spoofing, acoustic attacks, environmental degradation

• Розберетесь у механіці GPS spoofing атак
• Зрозумієте акустичні атаки на MEMS-гіроскопи
• Навчитесь аналізувати environmental degradation сенсорів
• Ознайомитесь із методами захисту сенсорних систем
• Побачите роль Edge AI в захисті
• Навчитесь виявляти spoofing через cross-check

Методологія проєктування сенсорної системи

• Розберетесь у системному підході до sensor system design
• Навчитесь формувати requirements і trade-offs
• Зрозумієте power budget і обмеження embedded-систем
• Ознайомитесь з архітектурними патернами
• Навчитесь створювати sensor allocation table
• Побачите реальні industrial-кейси

Від design до implementation: складання курсових проєктів

• Зрозумієте перехід від Python до embedded-реалізації
• Навчитесь портувати алгоритми в C/C++
• Ознайомитесь з інтеграцією в симулятори
• Побачите повний end-to-end pipeline системи
• Навчитесь працювати з dataset-based та sim-based підходами
• Розпочнете реалізацію курсового проєкту

Курсові проєкти: інтеграція та тестування

• Завершите інтеграцію курсового проєкту
• Навчитесь проводити code review
• Зрозумієте вимоги до production-like deliverable
• Навчитесь оцінювати якість системи через метрики
• Підготуєте демонстрацію результатів
• Відпрацюєте захист проєкту

Захист курсових проєктів

• Презентуєте фінальний sensor systems проєкт
• Продемонструєте working pipeline з оцінкою результатів
• Обґрунтуєте архітектурні рішення системи
• Покажете метрики якості (RMSE, ATE тощо)
• Отримаєте фідбек і рекомендації для розвитку
• Узагальните весь шлях побудови системи

Після курсу ви зможете:

• Перейти від "читання регістрів" до розуміння поведінки сенсора
• Працювати з embedded-симуляцією та сенсорними інтерфейсами
• Обробляти й синхронізувати дані IMU, GPS та інших сенсорів
• Будувати multi-sensor fusion (KF/EKF/UKF)
• Аналізувати похибки, noise та якість даних на ground truth
• Реалізувати власний sensor-processing pipeline

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Capstone-проєкт
• Simulation-first
• Реальні датасети
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Кирило Мірошниченко - Embedded Software Engineer

За 34 заняття розбереш основи композиції, колористики й типографії та подружишся з Adobe Photoshop та Illustrator. Попрацюєш над проєктом на кожному етапі: від ідеї та мудборда - до презентації клієнту. Зрозумієш, чого від тебе очікує замовник, як працювати з брифами, ставити цінник на свої роботи й працювати в команді. Як результат - збереш портфоліо, куди покладеш серію постерів, обкладинку та розворот книги, логотип, плакат, три обкладинки для улюблених треків. А також попрацюєш над кейсом для реального клієнта.

Програма курсу

Графдизайн Matters

• Коротко про графдизайн: види, функції, задачі, сфери
• У чому магія графдизайну та де її шукати чаклунам-початківцям
• Концептуальний дизайн
• Українські та світові студії
• Ресурси для натхнення: де і що шукати

Туторіали по софтах. Adobe Illustrator

• Заняття №1. Фічі Adobe Illustrator. Ч.1
• Заняття №2. Фічі Adobe Illustrator. Ч.2
• Заняття №3. Фічі Adobe Illustrator. Ч.3
• Заняття №4. Фічі Adobe Illustrator. Ч.4

Воркшоп

Створити ілюстрацію за допомогою Adobe Illustrator.

Туторіали по софтах. Adobe Photoshop

• Заняття № 1. Фічі Adobe Photoshop. Ч.1
• Заняття № 2. Фічі Adobe Photoshop. Ч.2
• Заняття № 3. Фічі Adobe Photoshop. Ч.3
• Заняття № 4. Фічі Adobe Photoshop. Ч.4
• Заняття № 5-6. Воркфлоу та автоматизація процесів

Воркшоп

Створити колаж в Adobe Photoshop.

Секрети роботи у Figma

• Основні функції Figma
• Фрейми
• Прості фігури. Заливка. Обкладинки
• Векторна графіка
• Текст і шрифти
• Ком'юніті та плагіни
• Модульні сітки + Auto Layout
• Стилі
• Компоненти та їхня варіативність

Онлайн воркшоп по фігмі

• Створюємо обкладинку для альбому за допомогою Figma
• ДЗ:
  • Знайти звичайні оголошення на вулицях та переробити їх у Figma
  • Застосувати знання з колористики, композиції, шрифтів, ілюстрації тощо
  • Зібрати всі оголошення на мокап дошки

Онлайн-воркшоп

Відпрацювання інструментів з Adobe Photoshop та Illustrator, щоб закріпити софтовий блок.

Основи композиції

Вчимо теорію:

• Композиція у графдизайні
• Композиція: точка, лінія, пляма
• Площина, об'єм, простір
• Властивості: цілісність форми, симетрія/асиметрія, статика/динаміка
• Засоби композиції: пропорції, масштаб, контраст/нюанс, ритм/метр
• Композиція як візуальна комунікація

Практикуємось: Створюємо серію простих абстрактних композицій

Домашка: фіналізуємо постери, які почали створювати на занятті.

Колористика

Вчимо теорію:

• Коло кольорів - як виникає колір
• Психологія та символізм кольору
• Колірні контрасти
• Колір та композиція: як поєднувати
• Друк vs діджитал: колірні схеми RGB та CMYK
• Як читати колір

Практикуємось:

• Розбираємо та аналізуємо приклади
• Підбираємо власний приклад (постер, обкладинка музичного альбому або книжки) для передачі настрою або історичного періоду

Домашка:

• Знайти й розібрати на палітру кольорів 5 прикладів колірних рішень у мистецтві
• Використовуючи палітру, створити 5 власних композицій в Adobe Illustrator із різними колірними гамами

Онлайн-воркшоп

Створюємо кілька постерів до улюбленої пісні з різними композиціями та колірними рішеннями.

Привіт шрифт

Вчимо теорію:

• Шрифт: поняття, види, поєднання і трішки анатомії, термінологія
• Антиква та гротески
• Кирилиця та латиниця
• Де шукати шрифти: іноземні та українські словолитні
• Важкі, зухвалі, класичні, смішні - визначаємо характер шрифтів
• Старі й сучасні шрифти та як пов'язані
• Як обрати шрифт для проєкту і чим керуватись

Практикуємось:

• Розбираємо та аналізуємо приклади
• Підбираємо шрифт для себе: який шрифт найкраще передає твій характер та індивідуальність?

Домашка:

• Підібрати шрифтові пари, які передають визначений характер
• Підібрати 10 прикладів кейсів, де шрифт виконує головну роль
• Проаналізувати їх

Воркшоп, де заборонено думати

Робимо 25 ч/б плакатів за 50 хвилин. Придумуємо різні композиції з двома шрифтами в Adobe Illustrator.

Фідбек-сесія

Ненудна типографія та верстка

Вчимо теорію:

• Базові правила типографії: довжина рядка, виключка
• Кернінг та трекінг
• Контраст та баланс: що потрібно враховувати
• Те, що муляє: висячі рядки та прийменники
• Правила хорошої типографії
• Прості сітки та їхнє використання

Практикуємось: розбираємо та аналізуємо приклади.

Домашка: створити обкладинку улюбленої книги.

Ненудна типографія та верстка. Частина 2

Вчимо теорію:

• Базові правила типографії: довжина рядка, виключка
• Кернінг та трекінг
• Контраст та баланс: що потрібно враховувати
• Те, що муляє: висячі рядки та прийменники
• Правила хорошої типографії
• Прості сітки та їхнє використання

Практикуємось: верстаємо один блок тексту різними способами.

Домашка: верстка розвороту цієї ж книги.

Онлайн-воркшоп із типографії

Важко знайти - легко втратити. Робота з ідеєю

Вчимо теорію:

• Що таке ідея
• Де шукати ідею
• Процес генерації ідей
• Кругозір та надивленість
• Художні засоби виразності

Практикуємось:

• Гра "вгадай". Лектор показує різні приклади з дизайну з використанням різних засобів художньої виразності, а студенти мають вгадати, який це засіб
• Придумати декілька ідей для лицьової сторони паковання, використовуючи художні засоби виразності

Домашка: допрацювати й відмалювати в ілюстраторі ідею, яку затвердили на воркшопі.

Айдентика

Вчимо теорію:

• Поняття бренду - що, хто і як
• Що таке айдентика, або ідентичність бренду
• Функції та задачі айдентики
• Види айдентики
• Дизайн-система
• Стилізація
• Розбираємо кейси

Знак і логотип

Вчимо теорію:

• Поняття, функції та роль логотипа
• Складові: шрифт, леттеринг, каліграфія
• Знак: об'єкт, буква, лігатура
• Логотип vs знак

Практикуємось: розбираємо та аналізуємо кейси.

Домашка: зібрати на pinterest дошку з 20 різними лого та проаналізувати їх. Створити лого для закладу.

Знак і логотип. Частина 2

Створюємо логотип з нуля.

Історія та поява українського графічного знаку

Вчимо теорію:

• Короткий огляд історичного контексту української графіки
• Як еволюціонувала українська графічна символіка
• Видатні українські графіки
• Сучасні українські графічні символи

Практикуємось: аналіз конкретного українського графічного знаку: значення та еволюція.

Домашка: обрати й проаналізувати графічний знак. Створити плакат/композицію, використовуючи елементи або форми конкретних знаків.

Фідбек-сесія

Ілюстрація. Запрошений лектор

Вчимо теорію:

• Поняття, функції та роль у проєкті ілюстрації
• Види ілюстрації
• Чи треба бути ілюстратором, щоби бути графдизайнером
• Де (не) потрібна ілюстрація
• Ілюстрація та ШІ

Штучний інтелект і дизайн. Запрошений лектор

Вчимо теорію:

• Які ресурси використовують у дизайні
• Чому не варто боятися, що ШІ замінить дизів
• ШІ як інструмент оптимізації роботи

Практикуємось: створюємо ілюстрацію за допомогою Midjourney або Recraft.

Перш ніж почати дизайн. Робота з проєктом

Вчимо теорію:

• Етапи роботи над проєктом: від А до Я
• ТЗ та бриф (від клієнта чи для клієнта)
• Що робити з нечітким ТЗ
• Комунікація з клієнтом: підводні камені
• Рисерч та ідеї - де шукати й надихатись
• Мудборд, скетч, концепт
• Презентація
• Чого немає в реальності, те є на мокапі
• Де знайти безплатний мокап або зробити його з фото
• Носії та крафт
• Підготовка макетів до друку
• Презентація проєкту

Практикуємось:

• Аналізуємо інші проєкти
• Працюємо з мокапами

Тернистий шлях - кар'єра дизайнера

Вчимо теорію:

• Вчимося працювати з брифом
• Кілька способів не мовчати на брифінгу: запитання для клієнта
• Агенція, проєктна зайнятість, фриланс - що тобі підходить
• Навіщо братися за особисті проєкти або колаби
• Як визначати ціну за проєкти
• Робота в команді
• Баланс & овертайм

Практикуємось:

• Готуємось до брифінгу з клієнтом
• Дивимось кейси лектора

Домашка: підготуватись до брифінгу з клієнтом.

Брифінг студентів

Брифінг студентів 2.0

Презентація драфтів

Презентація драфтів 2.0

Оригінальне, круте і твоє - портфоліо

Вчимо теорію:

• Що точно має бути в портфоліо: мастхев-розділи
• Дивимось на чужі портфоліо
• Створюємо шорт-лист робіт і кейсів: творчі та комерційні
• Як розповісти про свою крутість мовою візуалу
• Кейс на Behance: що робити, чого не робити
• Як презентувати кейс і просувати його
• Роботи & соцмережі

Практикуємось: створюємо сторітелінг для проєкту.

Домашка: розпочати роботу над портфоліо.

Фінальна презентація клієнту

Фінальна презентація клієнту 2.0

Результат курсу

• Розбираєшся в типографіці, колористиці та основах композиції та застосовуєш знання на практиці
• Використовуєш Adobe Photoshop та Illustrator без рандомних кліків
• Вмієш брифувати клієнта й брифуватись, впевнено презентуєш ідеї
• Працюєш над проєктом послідовно: починаючи від мудборда - закінчуючи мокапом та презою
• Створюєш колажі, постери, логотипи, книжкові обкладинки та композиції
• Збираєш портфоліо графдизайнера та стартуєш в агенції або на фрилансі

Викладачі курсу

Мар'ян Івасик - Senior Designer at Moodley

Найбільший курс програмування, який бачила Україна та СНД. Понад 960 годин навчання, під час яких ви вивчите такі технології як HTML/CSS, GIT, React або Angular, MySQL, MongoDB, Java або Python або Node.JS.

Програма курсу

Git + GitHub

• Загальна інформація
• Встановлення GIT
• Налаштування глобальних даних користувача
• Інтеграція Git з середовищем розробника
• Створення репозиторію
• Базові команди GIT
• Робота в команді за допомоги Git
• Merge conflict
• GitHub
• Конфігурація доступу до репозиторію
• Pull Request

HTML/CSS

• Загальна інформація
• Вступ до HTML та знайомство з CSS
• Блочні елементи та способи їх розташування на сторінці
• Селектори в CSS
• Події в CSS
• Flexbox та позиціонування
• Адаптивна верстка
• Робота з медіаконтентом та формами
• Figma
• Шрифти та іконки
• Grid css

JavaScript + TypeScript

• Базові типи даних та операції
• Логічні розгалуження в JavaScript
• Об'єкти та Масиви в JavaScript
• Цикли та функції в JavaScript
• Рекурсія та Замикання в Javascript
• ООП та прототипи в Javascript
• ES Javascript features та Робота з помилками
• DOM та BOM в JavaScript
• Генератори та ітератори в Javascript
• Події, асинхронність та Event loop в Javascript
• Вступ до TypeScript
• Синтаксис TypeScript
• Функції та класи TypeScript
• Інструменти та налаштування TypeScript
• Абстратні класи та інтерфейси
• Типізація асинхронного коду

Frontend

• Основи React
• Типізація у React
• Компоненти React
• React Hooks
• Маршрутизація в React
• Керування даними в React
• Розробка шарів програми
• State managment в React
• Redux toolkit
• Redux. Async Thunk
• Redux. Best Practice
• Вступ до Next.js
• Створення Next.js-додатку
• Управління даними та формати рендерінгу в Next.js
• Розширені можливості Next.js

Database

• Вступ до MySQL
• Створення та керування базами даних
• Таблиці та поля
• Запит даних мовою SQL
• Практика з SQL
• Додаткові теми
• Вступ до MongoDB
• Робота з колекціями та документами
• Мова запитів MongoDB
• Практика з MongoDB
• Додаткові теми

Backend

• Вступ та налаштування Node.JS
• Асинхрон та FS у Node.js
• Веб-сервери та прошарки в Node.js
• Бази даних з Node.js
• Безпека та утіліти Node.js
• Розгортання Node.js-додатків
• Вступ до Nest.JS
• Допоміжні класи та обробники Nest.JS
• ORM та БД у Nest.JS
• Авторизації та файлова система у Nest.JS
• Утіліти та приклади у Nest.JS

DevOps

• Загальна інформація
• Docker
• Контейнеризація сервісів
• Мікросервісна архітектура
• Amazon Web Services
• Kubernetes

Scrum

• Вступ до Scrum
• Артефакти Scrum
• Події Scrum
• Цінності Scrum
• Поширені помилки у Scrum

Лекція з HR

• Пошук вакансій
• LinkedIn
• Резюме
• Інтерв'ю

IT-English

Модуль AI

• AI для розробника. Що таке ШІ (AI) та LLM
• AI для розробника. Слабкі та сильні сторони AI
• AI для розробника. Введення в копайлот менеджери
• AI для розробника. Githib copilot + Copilot management
• AI для розробника. Claude Code + management
• AI для розробника. Практична частина
• AI N8n. Знайомство з аі агентами
• AI N8n. Platform
• AI N8n. Розгортання
• AI N8n. Telegram API
• AI N8n. ChatGPT та ін.
• AI N8n. Goolgle Developer API
• AI N8n. Memmory
• AI N8n. Робота з зображеннями
• AI N8n. Навчання ai

Особливості курсу

• Об'єм до 960 годин
• Англійська мова
• Додатковий курс у подарунок
• Додаткові консультації
• LMS система
• Живі консультації
• Пожиттєвий доступ

Викладачі курсу

• Сергій Журавльов - Співзасновник OktenWeb Digital Studio
• Віталій Демчишин - Senior Python Developer
• Діана Бондаренко - Senior Frontend Developer
• Ірина Марусяк - Senior Project Manager at SoftServe
• Тарас Якимюк - Senior Developer at Rolique
• Костянтин Лопух - Middle Node.js Developer at COAX
• Максим Феденко - Senior Fullstack Developer at RocketSoft
• Альона П'яних - Senior React Developer at GridDynamics
• Віктор Кмин - Senior Developer at Honda Motor Co., Ltd.
• Руслан Мудрак - Project Manager at Codegeeks Solutions
• Валерія Ліхолєт - HR Specialist at Remofirst

Курс по пайтону для початківців з комплексом web технологій необхідних для подальшого працевлаштування після курсу.

Програма курсу

Git + GitHub

• Загальна інформація
• Встановлення GIT
• Налаштування глобальних даних користувача
• Інтеграція Git з середовищем розробника
• Створення репозиторію
• Базові команди GIT
• Робота в команді за допомоги Git
• Merge conflict
• GitHub
• Конфігурація доступу до репозиторію
• Pull Request

HTML/CSS

• Загальна інформація
• Вступ до HTML та знайомство з CSS
• Блочні елементи та способи їх розташування на сторінці
• Селектори в CSS
• Події в CSS
• Flexbox та позиціонування
• Адаптивна верстка
• Робота з медіаконтентом та формами
• Figma
• Шрифти та іконки
• Grid css

JavaScript + TypeScript

• Базові типи даних та операції
• Логічні розгалуження в JavaScript
• Об'єкти та Масиви в JavaScript
• Цикли та функції в JavaScript
• Рекурсія та Замикання в Javascript
• ООП та прототипи в Javascript
• ES Javascript features та Робота з помилками
• DOM та BOM в JavaScript
• Генератори та ітератори в Javascript
• Події, асинхронність та Event loop в Javascript
• Вступ до TypeScript
• Синтаксис TypeScript
• Функції та класи TypeScript
• Інструменти та налаштування TypeScript
• Абстратні класи та інтерфейси
• Типізація асинхронного коду

Frontend

• Основи React
• Типізація у React
• Компоненти React
• React Hooks
• Маршрутизація в React
• Керування даними в React
• Розробка шарів програми
• State managment в React
• Redux toolkit
• Redux. Async Thunk
• Redux. Best Practice
• Вступ до Next.js
• Створення Next.js-додатку
• Управління даними та формати рендерінгу в Next.js
• Розширені можливості Next.js

Backend

• Базові речі в python
• Функції та пакети в python
• Робота з колкціями та рядками в Python
• Робота з файлами та часом в Python
• ООП в Python
• Внутрішні та зовінішні біблотекуи в python
• Вступ до Django REST Framework
• Серіалізація даних та предсталення в Django
• Дозволи та фільтри в Django
• Пагінація та тротлінг в Django
• Автоматизація та розширення в Django

Database

• Вступ до MySQL
• Створення та керування базами даних
• Таблиці та поля:
• Запит даних мовою SQL
• Практика з SQL
• Додаткові теми
• Вступ до MongoDB
• Робота з колекціями в MongoDB
• Мова запитів MongoDB
• Практика з MongoDB
• Додаткові теми MongoDB

DevOps

• Загальна інформація
• Docker
• Контейнеризація сервісів
• Мікросервісна архітектура
• Amazon Web Services
• Kubernetes

Scrum

• Вступ до Scrum
• Артефакти Scrum
• Події Scrum
• Цінності Scrum
• Поширені помилки у Scrum

Лекція з HR

• Пошук вакансій
• LinkedIn
• Резюме
• Інтерв'ю

IT-English

Модуль AI

• AI для розробника. Що таке ШІ (AI) та LLM
• AI для розробника. Слабкі та сильні сторони AI
• AI для розробника. Введення в копайлот менеджери
• AI для розробника. Githib copilot + Copilot management
• AI для розробника. Claude Code + management
• AI для розробника. Практична частина
• AI N8n. Знайомство з аі агентами
• AI N8n. Platform
• AI N8n. Розгортання
• AI N8n. Telegram API
• AI N8n. ChatGPT та ін.
• AI N8n. Goolgle Developer API
• AI N8n. Memmory
• AI N8n. Робота з зображеннями
• AI N8n. Навчання ai

Особливості курсу

• Об'єм до 960 годин
• 6 занять в тиждень
• Безкоштовне повторне проходження курсу
• Англійська мова
• Додатковий курс у подарунок
• Додаткові консультації
• Стажування на проєкті
• Гарантія працевлаштування

Викладачі курсу

• Сергій Журавльов - Співзасновник OktenWeb Digital Studio
• Діана Бондаренко - Senior Frontend Developer
• Руслан Мудрак - Project Manager at Codegeeks Solutions
• Ірина Марусяк - Senior Project Manager at SoftServe
• Тарас Якимюк - Senior Developer at Rolique
• Валерія Ліхолєт - HR Specialist at Remofirst
• Віталій Демчишин - Senior Python Developer

Під час проходження курсу вас навчать вести тестову документацію (Test Cases, Bug Reports), тестувати UI і WebAPI, дізнаєтесь які існують види тестування, основи комп'ютерних мереж (OSI, TCP/IP) та базовий SQL. Після закінчення навчання студенти будуть мати необхідні навички для працевлаштування на позицію Junior QA.

Програма курсу

Теми:

• Введення в тестування
• Введення в тестування (part 2)
• Методологія розробки програмного забезпечення. Тестування протягом усього життєвого циклу
• Scrum / Kanban
• Статичне тестування
• Техніки тест дизайну
• Практичне заняття
• Тестова документація
• Знайомство з баг-репортом. Jira
• Jira (part 2)
• Типи та рівні тестування
• Тестова документація (Тест план)
• Тестування мобільних додатків
• Метрики в тестуванні
• Основи мереж
• Основи GIT
• Розгалуження в Git. Devops
• Front-end, знайомство з HTML
• Front-end, знайомство з CSS та JS
• Клієнт-серверна архітектура та HTTP протокол
• REST
• Знайомство з іншими Web API
• Практичне заняття
• Бази даних. SQL
• Бази даних. SQL (частина 2)
• Практичне заняття з SQL
• Використання АІ в тестуванні
• Основи автоматизації
• Фінальна контрольна робота
• Підбиття підсумків

Особливості курсу

• Для проходження курсу необхідні базові знання ПК та англійської мови
• Онлайн заняття у групі
• Доступ до відеозаписів занять в особистому кабінеті після закінчення навчання
• Оперативна служба підтримки студентів
• Викладачі курсу - практикуючі фахівці, що працюють в топових компаніях
• Можливість повернути всі внесені за навчання кошти до шостого заняття
• Бонуси курсу:
  • тестова співбесіда з технічним фахівцем
  • тренінги по проходженню співбесіди та складанню резюме з HR-фахівцем

Викладачі курсу

• Максим Москаленко - Архітектор додатків в PrivatBank
• Денис Смага - QA Automation Engineer at Code IT
• Андрій Чернокозов - Senior QA Engineer at Vilmate
• Дмитро Шерстюк - Team Lead / Senior QA Automation Engineer at DashDevs
• Тіна Корякіна - QA Automation Engineer at Vention
• Артем Койков - QA Manual/Automation at Auditdata
• Галина Чорнодуб - QA Lead at Flawless
• Михайло Пишний - QA Team Lead at Zeeks
• Елліна Азадова - QA Lead at DataArt
• Юлія Клімчук - Manual QA Engineer at Nova Digital
• Денис Єрмолін - QA Engineer at GlobalLogic
• Станіслав Підзолков - Lead QA Engineer at PrivatBank
• Аліна Ейчас - QA Coach, Senior QA Engineer at DocStudio
• Олександр Дядченко - Senior QA Automation Engineer at SBTech
• Євген Герасимов - AQA Team Lead at Helsi

Основи програмування на мові C++ надає студентам відмінну можливість оволодіти основами програмування та розробки однією з найпопулярніших мов. Учасники вивчатимуть синтаксис C++, розвиватимуть навички роботи зі змінними, вказівниками та класами.

Програма курсу

Знайомство з C++

• Коли треба писати на C++?
• Налаштування середовища розробки
• Написання і розбір першої програми
• Створення змінних
• Огляд базових типів даних
• Константи, статичні змінні
• Арифметичні оператори
• Бінарні оператори
• Інші оператори

Введення та виведення, обробка помилок

• Потоки вводу та виводу : stdout, stdin, stderr
• Читання користувацького вводу з консолі
• Робота з файлами
• Читання вводу з файлу
• try...catch блок
• Розбір типових помилок програми

Умовне виконання, цикли, функції

• Оператори if, else, switch
• Цикли for, while, do-while
• Створення простих функцій
• Повернення результату з функцій
• Аргументи функції

Вбудовані структури даних, посилання та пойнтери

• Огляд масивів та дій з ними
• Знайомство зі C-стрічками
• Використання C++ стрічок
• Знайомство з посиланнями
• Огляд пойнтерів та дій з ними

Статична та динамічна пам'ять, етапи побудови програми

• Вигляд програми в пам'яті комп'ютера
• Різниця між статичної та динамічною пам'яттю
• Створення об'єктів в динамічній пам'яті
• Етапи компіляції

ООП в C++

• Створення структур, класів
• Основні поняття OOP (encapsulation, inheritance, polymorphism)
• Значення конструкторів та деструкторів
• Віртуальні методи, наслідування
• Перевантаження операторів, методів
• friend класи

Шаблони та STL

• Знайомство з шаблонами
• Написання шаблонних функцій
• Огляд бібліотеки STL
• Основні контейнери бібліотеки STL

Структури даних, складність алгоритмів

• Розуміння основних структур даних (list, vector, dictionary, hashtable)
• Специфічні структури даних (stack, queue, single-linked list)
• Поняття складності алгоритму
• Складність операцій в структурах даних
• Написання власної реалізації структури даних

Дипломна робота

Створення власного шаблонного контейнера.

Особливості курсу

• Невеликі групи
• Система особистих кабінетів
• Доступ до відеозаписів занять
• Викладачі практики
• Оперативна служба підтримки студентів
• Практичні заняття

Викладачі курсу

• Микита Жаворонков - Linux C/C++ Engineer at GlobalLogic
• Наталія Ковальова - C++ Developer at Swissmeda
• Ігор Конфедрат - Software Engineer at Onseo
• Олексій Кшенський - Senior Software Developer at ProcessMaker
• Олександр Пліщенко - Software Engineer at Eva
• Володимир Мзоков - Full Stack Developer at Insiders
• Максим Безуглий - C++ Senior Software Engineer
• Микола Попов - C++ Software Engineer at DevPulse
• Володимир Сапожніков - Embedded C/C++/Linux developer at Squad
• Ігор Кривошап - Senior C++ Engineer at Intellias
• Юрій Іващенко - C++ Developer at Forex-Softprogramming
• Богдан Левунець - Senior C++ developer at Ubisoft

На курсі розглянете різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними й особливостями різних моделей використовуючи мову Python, здобудете навички роботи з традиційними алгоритмами і методами машинного навчання, нейронними мережами, а також обробкою природних мов і комп'ютерним зором.

Програма курсу

Introduction to Machine Learning

• Що таке AI/DS/ML/DL?
• Роль математики у ML
• Роль статистики у ML
• Задачі, що вирішує ML
• Етапи реалізації проєктів із ML
• Збір і обробка даних у ML, джерела даних та їх особливості
• Огляд основних інструментів у ML з використанням Python

Machine Learning Basic Tool: NumPy

• Що таке NumPy?
• Типи даних та їх атрибути
• Масиви
• Операції з масивами
• Сортування масивів

Machine Learning Basic Tool: Pandas

• Що таке Pandas?
• Структури й типи даних у Pandas
• Імпортування й експортування даних у Pandas
• Огляд даних у Pandas
• Операції з даними в Pandas

Data Visualization

• Призначення і важливість візуального аналізу й візуалізації даних
• Первинний аналіз даних
• Модулі matplotlib, seaborn, plotly
• Побудова простих графіків однієї змінної
• Побудова графіків двох і більше змінних
• Аналіз графіків (перевірка кореляції, аутлейєрів…)
• Побудова нових змінних вручну
• Побудова нових змінних за допомогою бібліотек

Linear Regression & Regularization

• Лінійні моделі в задачах регресії
• Навчання моделі лінійної регресії
• Лінійна регресія в scikit-learn
• Градієнтний спуск у задачах лінійної регресії
• Стохастичний і mini-batch градієнтний спуск
• Перенавчання і недонавчання. Гіперпараметри
• Регулярізація
• Крос-валідація

Logistic Regression & Machine Learning Metrics

• Метрики якості
• Метрики якості в задачах регресії
• Метрики якості в задачах класифікації
• Метрики якості в scikit-learn
• Метричні моделі
• Принцип передбачення в метричних моделях
• Метрики відстані
• KNN класифікатор і регресор у scikit-learn

Tree Based Models

• Ідея роботи моделей на основі дерев рішень
• Тренування дерева рішень
• Критерії зупинки й "підстригання" дерев
• Дерева рішень і категоріальні фічі
• Приклади реалізації в scikit-learn
• Bias-Variance Tradeoff
• Bagging
• Boosting
• Stacking

SVM & Clustering

• SVM
• Ідея алгоримту. Робота на лінійно роздільних даних
• SVM на лінійно нероздільних даних
• Ядра. Метод вікна Парзена
• Кластеризація
• Unsupervised learning
• Основні алгоритми кластеризації
• k-means
• Ієрархічна кластеризація
• Кластеризація за щільністю об'єктів
• Інші методи кластеризації
• Метрики оцінки якості кластеризації

Dimensionality Reduction

Recommender Systems

Introduction to Deep Learning

• Визначення Deep Learning
• Задачі, що вирішуються за допомогою Deep Learning
• Нейронні мережі
• Основні фреймворки для Deep Learning
• Ознайомлення з PyTorch
• Тензори
• Набори даних і завантажувачі даних
• Побудова нейронної мережі
• Автоматичне обчислення похідних
• Оптимізація параметрів моделі
• Збереження і завантаження моделі

Deep Learning: Layers

• Linear Layers
• Convolutional Layers
• Pooling Layers
• Normalization Layers
• Embedding Layers
• Dropout Layers
• Special Layers
• Activation Layers
• Gradient Explosion
• Gradient Vanishing
• Weight Initializations

Deep Learning: Optimization

• Optimization: General Ideas
• Gradient Descent
• Stochastic Gradient Descent
• SGD with Momentum
• Nesterov Momentum
• RMSProp
• Adam

Introduction to Computer Vision

• Image Classification
• Image Segmentation
• Object Detection
• Object Tracking
• Facial Recognition
• Pose Estimation
• Gesture Recognition
• Optical Character Recognition (OCR)
• Image Restoration
• Image Generation
• OpenCV
• Albumentations

Computer Vision: Classification Models

• ImageNet Dataset
• LeNet
• AlexNet
• VGG
• GoogLeNet (Inception v1)
• Inception v2
• ResNet
• DenseNet
• MobileNet v1
• MobileNet v2
• MobileNet v3
• EfficientNet
• EfficientNet v2

Computer Vision: Segmentations Models

• Segmentation Datasets
• Metrics
• FCN
• SegNet
• U-Net
• LinkNet
• FPN
• ENet
• PSPNet
• DeepLab v3
• DeepLab v3+

Computer Vision: Object Detection

• Introduction to Object Detection
• Object Detection Metrics
• Non-Maximum Suppression (NMS)
• Viola-Jones Detectors
• HOG Detector
• Deep Learning-based Detection Methods
• Two and One Stage Detectors
• R-CNN
• Fast R-CNN
• Faster R-CNN
• FPN

Introduction to Natural Language Processing

Natural Language Processing: Embeddings

Transformers

• Transformer
• GPT
• BERT
• Vision Transformer (ViT)

Reinforcement Learning

Особливості курсу

• Курс розрахований на IT-фахівців та інженерів будь-якої спеціальності, які знають Python, лінійну алгебру, математичний аналіз і статистику на рівні першого курсу технічного вузу
• Впродовж навчання будуть розглянуті різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними та особливостей різних моделей машинного навчання, візуалізація отриманих результатів
• Заняття в режимі онлайн
• Доступ до відеозаписів занять в особистому кабінеті
• В кінці курсу виконується дипломний проєкт
• Оперативна служба підтримки студентів
• Викладачі курсу - практикуючі фахівці, що працюють в топових компаніях
• Можливість повернути всі внесені за навчання кошти до шостого заняття
• Бонуси курсу:
  • тренінги по проходженню співбесіди та складанню резюме з HR-фахівцем компанії
  • тестова співбесіда з технічним фахівцем

Викладачі курсу

• Денис Ступак - Senior Data Analyst at EPAM
• Євген Краснокутський - Team Lead at MobiDev
• Дмитро Дегтярьов - Senior Data Scientist at Eleks

Ти навчишся керувати IT-проєктами, Agile-командами і зможеш працювати проджект-менеджером в IT або Digital

Програма курсу

Вступ до управління проєктами

• Введення в управління проєктами. Огляд індустрії
• Проєкт. Відмінності. Технології та методології
• Контракти. Особливості та ризики роботи з ним
• SCRUM. Особливості та нюанси
• Канбан. Особливості та нюанси
• Інструменти управління проєктами
• Стафінг у команду. Звільнення
• Особистий проєкт

Робота з проєктом

• Що потрібно знати перед стартом проєкту
• Збір вимог до проєкту. Хто, коли і як?
• Оцінка проєкту: типи та особливості
• Підготовка WBS
• Робота з ризиками на проєкті
• Як керувати бюджетом проєкту
• Хто і як відповідає за якість
• + продовження роботи над особистим проєктом

Загальний блок

• Метрики на проєкті. Що важливо знати
• Закриття проєкту за документами
• Особливості підготовки до інтерв'ю
• Здача тестового проєкту та іспит
• Запитання та відповіді викладачу
• + завершення роботи над особистим проєктом та іспит
• +1 командний проєкт

Soft skills

• Тайм-менеджмент
• Аналітика проєктів
• Робота з Quizlet з англійської
• Заняття з працевлаштування
• Складання грамотного резюме
• Створення сторінки на LinkedIn
• Написання мотиваційного листа
• Майданчики для пошуку роботи
• Підготовка до HR-інтерв’ю
• Комунікативні навички
• Тестові співбесіди

Career skills

• Створення резюме
• Оформлення профілів Linkedin та Djinni
• Підготовка до HR та технічної співбесіди
• Рекомендація студентів на вакансії партнерів

Особливості курсу

• Кабінет my.goit
• Спілкування в чаті
• Допомога ментора
• 2-3 вебінари на тиждень
• Кар'єрний сервіс