Найкращі IT курси в Україні

На курсі ви ознайомитеся із serverless-розробкою на AWS та навчитеся реалізовувати різні хмарні архітектури з використанням AWS-сервісів: EC2, IAM, S3, EBS, EFS тощо. Попрацюєте з базами даних RDS та DynamoDB, дізнаєтеся все про керування, масштабування та захист хмарних застосунків від неавторизованого доступу та атак. Навчитеся використовувати хмару для оптимізації й підвищення ефективності архітектурних та інфраструктурних рішень - саме так, як потрібно вашому проєкту.

Програма курсу

Знайомство з AWS. Безпека і права доступу

• Дізнаєтесь, як влаштований інтерфейс в AWS і зможете вільно ним користуватись
• Зможете створити декілька груп користувачів всередині організації з різними правами доступу до сервісів AWS
• Опануєте налаштування взаємодії між різними сервісами в AWS

Зберігання даних

• Розглянете S3 та ознайомитеся з основними діями сервісу: створення бакета, завантаження файлу, налаштування прав доступу до файлів і бакета
• Розберетеся з EBS i EFS - отримаєте приклади використань, ознайомитеся з їхніми перевагами, а також з інтеграцією в екосистемі AWS
• Зможете налаштовувати зберігання даних у хмарі для подальшого застосування користувачами й іншими сервісами AWS

Lambda-функції

• Дізнаєтеся, що таке Lambda-функції в AWS і для чого вони потрібні, їхні переваги та недоліки
• Навчитеся створювати прості Lambda-функції для зчитування файлу з обсягами продажів на сайті й підрахунку середнього щоденного прибутку

Бази даних: особливості роботи

• Дізнаєтеся, які бази даних існують в AWS та як їх обирати під потреби організації
• Зможете налаштувати базу даних для вебзастосунку
• Створите базу даних з користувачами й налаштуєте індексацію за іменем юзера для швидкого доступу

Розробка API

• Дізнаєтеся, як створити REST API в хмарі
• Навчитеся налаштовувати автентифікацію до створеного API
• Зможете побудувати REST API для завантаження даних всіх користувачів і деталей кожного окремого юзера

Обмін даними в AWS

• Дізнаєтеся, як працює обмін даними між різними сервісами в AWS
• Зможете здійснювати обмін повідомленнями за допомогою сервісу SNS
• Побудуєте ланцюжок обміну даними для обробки великих обсягів даних організації

Контейнеризація застосунків

• Дізнаєтеся, як влаштована робота з контейнерами AWS
• Зможете налаштувати управління контейнерами в AWS і запускати будь-який контейнеризований застосунок в AWS
• Навчитеся ефективно керувати різними версіями контейнерів для забезпечення безперервного циклу релізу

Мережеві сервіси

• Дізнаєтеся про основні мережеві сервіси в AWS та правила налаштування мережевої безпеки в хмарі
• Створите повноцінну віртуальну мережу в AWS для потреб організації
• Навчитеся налаштовувати різні рівні мережевої безпеки для збільшення надійності застосунку

Моніторинг, відлагодження, аудит

• Дізнаєтесь, як переглядати історію використання сервісів в AWS
• Навчитеся аналізувати логи з різних сервісів і знаходити проблеми з ними
• Зможете зрозуміти, чому той чи інший сервіс працює не так, як очікують
• Навчитеся відстежувати підозрілу активність в AWS і запобігати витоку важливих даних організації

Інфраструктура як код

• Розумітимете, що таке Infrastructure as Code і в чому переваги такого підходу
• Навчитеся описувати інфраструктуру за допомогою файлів конфігурації та мов програмування
• Зможете описати раніше побудовану систему за допомогою коду і покращити процес масштабування системи
• Навчитеся розробляти й налаштовувати Lambda-функції через код

Архітектура хмарних застосунків

• Дізнаєтеся про різні архітектури застосунків у хмарі
• Зрозумієте переваги й відмінності кожної з архітектур, зможете використовувати найкращі практики для побудови застосунків у хмарі
• Спроєктуєте складну систему в хмарі для вирішення потреб організації з урахуванням найкращих безпекових практик
• Зможете розгорнути побудований застосунок в AWS для потреб будь-якої організації

Захист курсового проєкту. Підсумки та запитання

• Зможете розібрати наявну архітектуру застосунку і запропонувати способи її покращення
• Зрозумієте, як можна розвиватися на посаді інженера хмарних обчислень
• Дізнаєтеся про основні відмінності між сертифікаціями в AWS

Особливості курсу

• Опануєте основні хмарні сервіси
• Практика
• Курсовий проєкт і проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Дмитро Хмеленко - Team Lead at Preply

Ви опануєте GameDev від базових операцій на Unity до публічного релізу власної гри на безкоштовних платформах за 5 місяців на цьому курсі. Практика з першого заняття, сапорт від команди і персональний фідбек від лектора на кожному етапі.

Програма курсу

Вступ до курсу та GameDev-індустрії

• Дізнаєтесь, як влаштований курс і що ви зможете отримати від нього після закінчення
• Ознайомитесь із концепцією ігор і галузі GameDev

Unity - основи, інтерфейс. Основи Git

• Навчитеся користуватися інтерфейсом Unity: Project Window, Inspector Window, Hierarchy Window
• Зможете виконувати базові маніпуляції в Unity: керування SceneView, створення, модифікація і видалення GameObjects та їхніх компонентів
• Дізнаєтеся, що таке Git, і навчитеся ним користуватися
• Розглянете найпоширеніші операції в системі контролю версій

Основи C#. Частина 1

• Розглянете основи C# мови, які знадобляться для роботи з рушієм Unity
• Зрозумієте відмінність між value та ref
• Навчитеся будувати прості алгоритми з використанням конструкцій та циклів

Основи C#. Частина 2

• Розглянете, що таке класи та інтерфейси
• Дізнаєтеся, навіщо і як використовують ООП у розробці ігор

Unity та C#

• Розглянете, що собою представляють і чим відрізняються Unity та C#
• Дізнаєтеся, що таке MonoBehaviour C# і чому саме йому ми віддаватимемо перевагу

Q&A

Отримаєте відповіді на питання, які не були висвітлені в індивідуальному порядку через брак часу.

Камера

• Опануєте основи Input System Package
• Дізнаєтесь, як переміщувати персонажа мапою
• Навчитеся переміщувати камеру за персонажем

Ландшафт та зовнішній світ

• Навчитеся створювати, налаштовувати й редагувати Terrain
• Зможете імпортувати дані висот Terrain, створені топографічними застосунками або 3D-редакторами

Основи рендерингу

• Зможете застосовувати методи й підходи рендерингу
• Навчитеся створювати свої та використовувати вже готові в межах співпраці з іншими розробниками

Матеріали, вбудований набір шейдерів

• Розглянете основи роботи матеріалів і принципи вибору шейдера
• Навчитеся створювати комплексні об’єкти з примітивів
• Зможете збирати готовий об’єкт з наданих ресурсів: модель, текстури

Основи освітлення

• Опануєте основи роботи зі світлом
• Навчитесь налаштовувати й запікати світло на сценах

Фізика

• Навчитесь оживляти об'єкти
• Зможете надавати об'єктам можливість зіштовхуватися
• Дізнаєтеся, що таке тригери та колізії

Механіки стрільби

Навчитеся створювати логіку стрільби.

Ігрові боти

Дізнаєтесь, як створити Health-компонент, що реагуватиме на постріли та Score System.

Головне меню. Інерфейс та управління сценою

• Навчитеся створювати головне меню гри
• Дізнаєтесь, як влаштований механізм запуску гри з головного меню
• Зможете створити простий інтерфейс

First Build

• Зможете керувати сценами
• Дізнаєтесь, як збирати проєкт/гру
• Розумітимете повний процес створення гри
• Розглянете, як поділитися своєю грою

Q&A

Отримаєте відповіді на питання, які не були висвітлені в індивідуальному порядку через брак часу.

Модель опису зміни стану об'єкта

• Розглянете, як працює Finite State Machine
• Зможете реалізовувати State Machine

Інтеграція поведінкових дерев у штучний інтелект гри (AI)

• Дізнаєтесь, як створювати структуру даних "дерево"
• Навчитеся використати алгоритми поведінкових дерев
• Зможете створювати мобів у грі

Механіка Spawn та механіка Win-Lose

Зможете створювати механіки спавну і виграшу/програшу.

Система інвентарю

• Зможете створити базову систему інвентарю
• Навчитеся створювати елементи та додавати їх до системи інвентарю
• Дізнаєтесь, як додавати інтерфейс до системи інвентарю у грі
• Розглянете, як саме можна вдосконалювати та покращувати систему інвентарю

Q&A

Отримаєте відповіді на питання, які не були висвітлені в індивідуальному порядку через брак часу.

Анімація

Дізнаєтесь, як додати персонажам та об’єктам гри анімацію.

Системи частинок

Зможете створювати й змінювати VFX, використовуючи Particle System (Shuriken).

Звукова система, система перекладу, система збереження

• Дізнаєтесь, як влаштована та як реалізувати систему SoundSystem
• Зможете зробити простий міксер для контролю гучності: Master, Music, SFX
• Розглянете, як локалізувати гру
• Навчитеся зберігати стан гри, використовуючи PlayerPrefs

Q&A

Отримаєте відповіді на питання, які не були висвітлені в індивідуальному порядку через брак часу.

Налаштування проєкту для роботи з XR

Дізнаєтесь, як підготувати проєкт до роботи з XR.

Втілення ігрових механік у VR

• Дізнаєтесь, як інтегрувати механіки в VR
• Навчитеся створювати UI для VR

Поділ на команди. Game Design Document

• Дізнаєтесь, яким має бути фінальний проєкт та як його оцінюватимуть
• Розглянете, які ідеї та теми фінального проєкту можна використати
• Визначитеся, в якій команді працюватимете і як буде розподілено ролі

Огляд GDD, підготовлених студентами

• Пройдете валідацію своєї теми/ідеї
• Отримаєте відповіді на запитання, стосовно виконання фінального проєкту

Огляд можливостей публікацій та монетизації гри

• Дізнаєтесь, як розмістити свій проєкт на безоплатній платформі для того, щоб користувачі могли завантажувати гру
• Розглянете можливості для монетизації

Консультування: персонаж і камера

Отримаєте відповіді на запитання, які виникли під час виконання фінального проєкту в процесі реалізації персонажів і налаштування камери.

Огляд First Build

Отримаєте зворотній зв’язок щодо вашої першої збірки проєкту Unity.

Консультування: побудова світу

Отримаєте відповіді на запитання, які виникли під час виконання фінального проєкту в процесі створення світу гри.

Огляд Final Build

• Дізнаєтесь про те, як відбуватиметься захист
• Поставите запитання щодо підготовки й захисту фінальних проєктів
• Отримаєте зворотній зв’язок щодо вашої фінальної збірки і вдосконалень, які можна застосувати перед захистом

Захист фінальних проєктів

Презентуєте свій проєкт і отримаєте зворотний зв'язок від інших студентів та від лектора.

Особливості курсу

• UNITY
• Фідбек від лектора
• Кейс у портфоліо
• Кар'єрний буст
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Олександр Лєтяєв - Unity Developer at N-iX Games

На курсі навчитеся проєктувати системи на старті так, щоби вони могли масштабуватись у будь-який момент і водночас коректно працювати.

Програма курсу

Вступ до високопродуктивних систем і вимоги до архітектури

• Зрозумієте, що таке високопродуктивні системи
• Опануєте базові терміни архітектури
• Розберете ключові завдання архітектора високонавантажених систем
• Навчитеся збирати й документувати вимоги до програми/системи

Основи високопродуктивного дизайну

• Розберете основні проблеми високонавантажених систем
• Розглянете параметри систем: масштабованість, надійність, продуктивність, fault tolerance
• Розрізните функціональні та нефункціональні вимоги
• Навчитеся робити базові розрахунки ресурсів
• Вивчите принципи масштабування та балансування навантаження
• Створите базову архітектуру системи з ключових компонентів

Архітектурні стилі й типові архітектури

• Зрозумієте, чому архітектура базується на вимогах
• Розберете підходи до масштабування систем
• Ознайомитеся з основними архітектурними стилями
• Зрозумієте принципи event stream та event sourcing
• Визначите ситуації, де потрібен event sourcing

Моніторинг, метрики та алертинг

• Розберете важливість моніторингу та коректного алертингу
• Розрізните метрики та логи
• Навчитеся працювати з системами моніторингу
• Опануєте основи підходу SRE

Вертикальне масштабування

• Зрозумієте сутність вертикального масштабування
• Розглянете його переваги та недоліки
• Навчитеся визначати ситуації, коли вертикальне масштабування ефективне
• Розберете, як зробити систему вертикально масштабованою

Горизонтальне масштабування

• Зрозумієте, що таке горизонтальне масштабування
• Розглянете його сильні та слабкі сторони
• Навчитеся визначати сценарії, де воно необхідне
• Опануєте принципи побудови горизонтально масштабованих систем

Масштабування в глибину (in-depth scaling)

• Розберете специфіку масштабування в глибину
• Розглянете переваги та недоліки цього підходу
• Опануєте типові патерни масштабування в глибину

Способи доступу до даних

• Розберете різні моделі доступу до даних
• Оціните переваги та недоліки кожної
• Навчитесь обирати оптимальний підхід під бізнес-вимоги
• Зрозумієте принципи роботи messaging systems

Формати зберігання та передачі даних

• Розберете різні формати передачі та зберігання даних
• Порівняєте їхні сильні та слабкі сторони
• Навчитесь обирати формат під конкретні вимоги
• Ознайомитеся з JSON/XML/Binary, Thrift, Protobuf, Avro

Сховища даних

• Розберете різницю між relational і document-based моделями
• Зрозумієте відмінності declarative та imperative мов запитів
• Ознайомитеся з графовими моделями даних
• Навчитесь обирати відповідне сховище даних під вимоги системи

Спеціалізовані структури даних

• Розберете відмінності зберігання в пам'яті й на диску
• Зрозумієте принципи сучасних систем доступу до даних
• Навчитеся підвищувати ефективність через спеціалізовані структури
• Опануєте використання кешів для оптимізації
• Розберете, коли блум-фільтри доречні, а коли - ні

Аналітика та Big Data: зберігання даних

• Розберете особливості зберігання даних для аналітики
• Зрозумієте роль column-oriented storages
• Розрізните Data Warehouse і Data Lake
• Навчитесь обирати моделі Stars, Snowflakes і Data Marts
• Опануєте базові принципи Big Data сховищ

Пакетна обробка даних

• Зрозумієте сутність batch-процесингу
• Розберете, коли пакетна обробка найефективніша
• Опануєте принципи MapReduce
• Навчитеся застосовувати Spark
• Зрозумієте, як оптимізувати batch-процеси

Потокова обробка даних

• Розберете поняття state, stream та immutability
• Зрозумієте принцип stream/table duality
• Навчитеся визначати, коли потрібен стримінг
• Опануєте Apache Kafka для потокової обробки
• Порівняєте messaging systems
• Розберете принципи Lambda-архітектур

Distributed data: CAP-теорема

• Зрозумієте, навіщо розподіляють дані
• Опануєте CAP-теорему та її обмеження
• Навчитеся пояснювати компроміси між CA/P
• Застосуєте CAP у проєктуванні систем
• Розберете PACELC та її вплив на архітектуру

Distributed data: транзакції

• Розберете принципи ACID
• Вивчите різні рівні ізоляції та їхні наслідки
• Навчитесь обирати оптимальну ізоляцію під вимоги
• Розрізните single- та multi-object операції
• Зрозумієте принципи серіалізованості в розподілених системах

Distributed data: реплікація та сегментування

• Розберете основи секціонування даних
• Зрозумієте принципи реплікації та їхній вплив на систему
• Навчитесь обирати тип реплікації під бізнес-вимоги
• Опануєте стратегії ребалансування
• Розберете принципи parallel query execution

Distributed data: цілісність і консенсус

• Зрозумієте типи цілісності даних
• Розберете принципи консенсусу в розподілених системах
• Навчитесь обирати модель цілісності під бізнес-задачі
• Оціните проблеми одночасного запису та способи їхнього розв'язання
• Ознайомитеся з Paxos і Raft та їхнім застосуванням
• Розберете принципи розподілених транзакцій

Презентація курсового проєкту

• Розберете всі етапи створення архітектури високонавантажених систем
• Навчитеся презентувати архітектурне рішення
• Опануєте формування вимог і побудову High-level та Low-level дизайну
• Навчитесь описувати метрики та алертинг
• Розберете технічні вимоги до сховища (реплікація, транзакції, PACELC)
• Навчитесь аргументувати архітектурні рішення перед аудиторією

Особливості курсу

• Технології Highload
• Практика
• Кар'єра
• Фідбек від лектора та методиста
• Розробка власної архітектури
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Артем Дорохін - former Solutions Architect at Luxoft

Програма готує фахівців, які будуть здатні створювати не просто програмне забезпечення (ПЗ), а розумне ПЗ - із аналітикою, машинним навчанням і автоматичним прийняттям рішень. Ви навчитесь розробляти інтелектуальні системи, інтегрувати алгоритми машинного навчання та створювати програмне забезпечення для автоматизації, аналітики та прийняття рішень.

Програма курсу

1 Курс. База ІТ

• Англійська мова
• Економіка IT-індустрії та підприємництво
• Штучний Інтелект у розробці програмного забезпечення
• Основи аналітики з Python
• Дискретна математика
• Вступ до університетських студій
• Основи вищої математики
• Професійна орієнтація в ІТ-галузі: практикум

Результат:

• Професійна орієнтація в ІТ-галузі: практикум
• +3 проєкти для портфоліо
• Кар'єрний трек: база знань
• Англійська: занурення
• Розвиток soft skills

2 Курс. Поглиблення знань

• Теорія ймовірностей та основи статистики
• Комунікації в бізнес-середовищі
• Алгоритми та структури даних
• Комп'ютерні системи та їх основи
• Основи веб-розробки (HTML, CSS, JavaScript)
• Реляційні бази даних
• Математика для машинного навчання
• Патерни проєктування
• Основи DevOps
• Кар'єрні стратегії та soft skills
• Практикум з сучасних методологій розробки програмного забезпечення

Результат:

• Практикум з сучасних методологій розробки програмного забезпечення
• +9 проєктів для портфоліо
• Підготовка до співбесід
• Перша робота в IT
• Взаємодія в команді

3 Курс. Спеціалізація

• Основи хмарних обчислень для АІ
• Комп'ютерні мережі
• Нереляційні бази даних і NoSQL-сховища
• Вступ до машинного навчання
• Швидке створення AI‑дашбордів
• Інженерія даних
• Основи MLOps
• Генеративний та агентний ШІ
• Проєктування інтелектуальних систем
• Інформаційна безпека
• Глибинне навчання для CV та NLP
• Професійна практика з інженерії штучного інтелекту

Результат:

• Професійна практика з інженерії програмного забезпечення
• Командна розробка програмного забезпечення
• Вектор подальшої кар'єри в IT

4 Курс. Дипломне Проєктування

• Етика та відповідальність штучного інтелекту
• Інженерія агентних систем штучного інтелекту
• Прикладне ML: бізнес‑кейси
• Дипломне проєктування

Результат:

• Виробнича практика
• Проєкти для портфоліо
• Англійська: міцний С1
• Впевнені hard + soft skills
• Майбутнє в IT, якого ви варті

5 кроків подачі документів

1. Зареєструватись на НМТ на сайті УЦОЯО
2. Скласти НМТ з обраних предметів
3. Зареєструвати електронний кабінет вступника
4. Подати заяву на вступ до Університету Сучасних Технологій
5. Чекати зарахування

Особливості курсу

• Сучасна навчальна програма
• Повне занурення в IT English
• Інноваційний формат освіти
• Стажування в ІТ-компаніях
• Кар'єрний супровід до омріяного оферу
• Контроль якості освіти
• Підтримка протягом усього навчання
• Можлива оплата навчання частинами

Викладачі курсу

• Богдан Коваль - Senior Software Engineer at Netflix
• Нік Білогорський - Ex-Director Security Google
• Віталій Нужний - Head of Ukraine
• Роман Прокоф'єв - Засновник Jooble
• Дмитро Лисицький - Співзасновник укр.філії GlobalLogic та стартапу Influ2
• Євген Сисоєв - Керівний партнер інвесткомпанії AVentures Capital
• Юлія Грущинська - Керівник відділу HR-партнерів в Ciklum
• Robert Potter - Co-Founder at Internet 2.0
• Костянтин Магалецький - Екс-партнер Horizon Capital
• Василь Тофан - Старший партнер Horizon Capital
• Марина Євдокименко - Президентка асоціації Women4Cyber Ukraine
• Сергій Борона - Head of Information Security at Ciklum
• Олексій Барановський - Senior Application Security Engineer at Intellias
• Олег Осадчук - Python Software Engineer at EPAM
• Олег Сінькевич - Machine Learning engineer at EngenAI
• Максим Лизогуб - ML Engineer at Everymatrix
• Володимир Голомб - Lead Data Scientist & ML Engineer at RBC Group
• Катерина Коцюбівська - Співзасновниця ГО "Агенція сталого розвитку та освітніх ініціатив"
• Антон Чорний - Agile product management lecturer / CEO of GoIT
• Юрій Кучма - Basic Algorithms Lecturer
• Андрій Білик - COO at WEBGORILLA Studio
• Олексій Репін - Frontend Developer at GoIT
• Максим Алієв-Ломач - Full Stack Engineer at AIWEB Solutions
• Руслана Ковальчук - Head of Career Center, GoIT
• Юлія Мельник - Head of Study at GoIT
• Юлія Олійник - Scrum Master & Project Manager at GoIT
• Ярослав Косиця - Frontend Developer at SoftRyzen
• Олег Андрус - Python Programming Lecturer
• Олексій Кудін - Data Scientist/ML Engineer at Upwork
• Тетяна Філімонова - Associate Professor at the Faculty of Information Technology
• Артур Гіль - Security Engineering Lead at Cossack Labs
• Ольга Караіван - SOC Engineer at Pharmbills
• Ярослав Малоокий - Cybersecurity Engineer at Kavitech
• Максим Плахтій - Засновник Karabas.com
• Едуард Рубін - Ексректор ХНУРЕ
• Вячеслав Поліновський - Кандидат технічних наук
• Владислава Магалецька - Головна консультантка Президента Enterra Solutions
• Прокопенко Юрій - Директор з інформаційної безпеки Банку Кредит Дніпро (BCD)

Курс для опанування англійської для HR-фахівців та рекрутерів. Під час занять студенти прокачають вузькоспеціалізований словниковий запас на реальних HR-сценаріях, навчаться проводити співбесіди, презентації, вести переговори, інтерв'ю та 1-on-1, складати інструкції, описи вакансій, офери.

Програма курсу

Module 1. HR Basics

HR Manager: roles and functions, key competencies

• Ролі та функції у сфері HR, основні кар'єрні напрямки (HRD, HRBP, HRG)
• Ключові компетенції HR-менеджера і модель компетенцій SHRM
• Англійська лексика для опису HR-ролей, функцій та компетенцій

Key HR terms

• Лексика, пов'язана зі структурою компанії, реструктуризацією і скороченням, життєвим циклом співробітника, найманням, звільненням, кар'єрним зростанням, типом відпусток
• Функціональна мова для аргументації (functional language for giving arguments, sequencing, adding extra information)

Module 2. Recruitment and Selection

The future of recruitment

• Тренди у рекрутменті
• Плюси, мінуси та виклики онлайн-рекрутмента
• Методи рекрутмента і канали пошуку

HR planning

• Кадрові потреби компаній, зовнішні та внутрішні працівники
• Етапи створення і структура плану кадрового забезпечення
• Лексика, пов'язана з кадровим забезпеченням

Job description and candidate specification

• Аналіз автентичних текстів вакансій і вимог до кандидата
• Мовні поради щодо написання тексту вакансій
• Написання тексту вакансії та вимог до кандидата

Selection 1. Pre-interview stage. Identifying the right candidate

• Методи попереднього відбору і виділення найкращих кандидатів
• Попереднє оцінювання кандидатів, тестування
• Підсвідомі упередження та як їх уникнути
• Лист-запрошення на співбесіду
• Телефонний pre-screen та домовленості про час і місце співбесіди

Workforce planning and HR role in the recruitment process

• Headcount planning (internal/external staff, HC and FTE planning, replacements, contingent workers)
• HR Business Partner role in the interview process: competency-based assessment, C-level interviews
• Crucial job-offer elements

Asking interview questions

• Типи запитань і види співбесід
• Проведення співбесіди у ролях
• Відповіді на запитання від кандидатів

Selection 2. Assessment techniques. Approving/rejecting candidates

• Методи оцінювання кандидатів
• Умови працевлаштування і написання оферу
• Аргументація відмови та написання листа-відмови

Module 3. Onboarding and Offboarding

Onboarding and adaptation

• Важливість і переваги онбордингу
• Етапи та чекліст онбордингу
• Помилки під час онбордингу

Offboarding and dismissal

• Важливість і переваги офбордингу
• Причини звільнення працівників
• Етапи та чекліст офбордингу
• Вихідна співбесіда (exit interview)

Speaking club

Module 4. Employer Branding and EVP

Building a solid employer brand

• Ключові елементи бренду роботодавця і чому він важливий
• Етапи створення і просування бренду роботодавця
• Внутрішні та зовнішні шляхи просування бренду
• Досвід студентів у створенні бренду роботодавця
• Метрики у бренді роботодавця

Corporate values, mission, and vision

• Цінності, місія і візія відомих брендів
• Написання цінностей, місії й візії компанії за допомогою дієслів дії

Giving presentations

Функціональні фрази для виступів із презентаціями англійською мовою на різних етапах доповіді (привітання аудиторії, вступ, структура доповіді, перехід до наступного пункту, наголошення на ключових моментах, висновки, відповіді на запитання).

Module 5. Talent Management, Performance Review and Appraisal

Talent management strategies and models

• Моделі управління талантами
• Високопотенційні та високопрофесійні працівники
• Розвиток лідерських компетенцій високопотенційних працівників

Employee training

• Види навчання працівників
• Обговорення навчальних планів
• Ефективність і оцінка навчальних програм

Performance review and appraisal

• Види оцінювання продуктивності працівників
• Навички, які виступають критеріями оцінювання
• Мова співбесід із продуктивності

Performance and talent management reviews

• Performance management challenges in the VUCA environment
• Talent mapping process: nine-box grid and its variations
• Succession planning: why organisation needs it and how it can look like

Appraisal meeting

• Функціональна мова співбесід (види запитань, надання фідбеку і порад, пояснення результатів, визначення проблеми, встановлення цілей на майбутнє)
• Практика проведення співбесід

Module 6. Total Rewards. Compensation and Benefits

Total Rewards

• Компоненти системи Total rewards
• Огляд стратегії винагороди працівників
• Чесність і рівність компенсації та винагороди працівників

Compensation and benefits

• Компоненти компенсаційного пакету
• Фінансова і нефінансова винагорода
• Переговори щодо підвищення заробітної плати

Employee relations

• Дисциплінарні порушення
• Проблеми на роботі та причини скарг
• Дипломатичне спілкування у розв'язанні конфліктів

Total Rewards and Global Mobility (relocation) program

• Cash and non-cash benefits
• Staff total cost
• Benchmarking and job evaluation methodology (example based on Radford model)
• Relocation/global mobility policy

Module 7. HR Analytics and Strategy

HR analytics

• Основні HR-метрики
• Функціональна мова для опису графіків і процесів (збільшення, зменшення, коливання, відсутність змін), чисел і показників

HR strategy

• Кроки створення HR-стратегії й чому вона має відповідати бізнес-стратегії компанії
• Компоненти стратегії та робота з лексикою
• Бюджетування

Employee engagement and change management

• Engagement survey (or eNPS)
• What to do after you get the engagement score/ results
• How to increase employees´ engagement and motivation

Module 8. Managing Across Cultures

Multicultural teams

• Переваги багатокультурних команд
• Виклики й бар'єри в управлінні багатокультурними командами та поради щодо їхнього подолання
• Типи культур та їхні особливості

Business correspondence

• Рівні формальності в діловому листуванні
• Скорочення у листах
• Написання email'ів

Multinational and multicultural distributed teams

• How cultural differences might influence your business
• Diversity and inclusion in HR
• Common stereotypes and biases, and its impact on management style
• Gender neutral language

Meetings

• Функціональні фрази під час проведення онлайн-зустрічей (на різних етапах доповідей)
• Проблеми зі зв'язком і як про це сказати
• Перебивання співрозмовника
• Теми для small talks

The final lesson, revision

• Аналіз результатів підсумкового тесту
• Підбиття підсумків курсу
• Комунікативні та інтерактивні завдання для повторення вивченого матеріалу

Особливості курсу

• Курс складається з 35 онлайн-занять
• Для проходження навчання необхідно мати:
  • понад 1 рік досвіду роботи у сфері HR
  • знати англійську мову на рівні від Intermediate В1
• Навчання у групах до 10 осіб
• Програму курсу будуть вести 3 викладачки
• Закріплення отриманих знань на практиці
• Сертифікат після закінчення курсу

Викладачі курсу

• Olga Khorosh - Business English Teacher
• Kateryna Slinko - Business English Teacher
• Iryna Prysiazhniuk - Business English Teacher
• Kateryna Riabova - Business English Teacher
• Anastasiia Kyrychenko - Business English Teacher

Курс навчить розв'язувати основні задачі Data Science за допомогою поглибленої роботи з Python та його бібліотеками. В результаті ви зможете будувати просунуті візуалізації, знаходити взаємозв'язки в даних, робити прогнози та навчати моделі.

Програма курсу

Задачі Data Science. Interactive Python і знайомство з NumPy

• З'ясуєте, чим машинне навчання відрізняється від класичного програмування
• Зрозумієте, як формулюється задача машинного навчання
• Розберете процес роботи над Data Science задачами
• Навчитеся створювати масиви та виконувати базові операції над ними в бібліотеці NumPy
• Ознайомитеся з перевагами бібліотеки NumPy для роботи з даними

NumPy. Лінійна алгебра і статистика

• Навчитеся використовувати функції лінійної алгебри й статистики в NumPy
• Зможете вводити й виводити numpy-матриці та масиви різної величини

Знайомство з Pandas

• Навчитеся створювати, імпортувати й експортувати табличні дані в Pandas Dataframe
• Зможете маніпулювати табличними даними (створення нових колонок, агрегації)
• З'ясуєте, як швидко і зручно працювати з табличними даними за допомогою Pandas

Візуалізація даних

• Навчитеся будувати базові візуалізації в Python за допомогою matplotlib і seaborn
• Розберете три способи візуалізації даних з Pandas Dataframe
• Зможете побудувати просунуті візуалізації: heatmap, box plot, pair plot, cumulative plot
• Опануєте побудову базових інтерактивних візуалізацій

Exploratory Data Analysis (EDA) та очистка даних

• Зрозумієте мету й етапи EDA
• Навчитеся досліджувати структуру будь-якого набору даних
• Зможете виявляти пропущені значення, дублікати й очищувати дані
• Знатимете кілька технік заповнення пропусків та зрозумієте, коли яку використовувати

Задача прогнозування. Лінійна регресія. Градієнтний спуск

• Зрозумієте, як працює лінійна регресія
• Дізнаєтесь, як працює алгоритм градієнтного спуску
• Навчитеся тренувати модель лінійної регресії з використанням бібліотеки sklearn
• Розберетесь, як оцінити якість моделі лінійної регресії

Інші типи регресій

• Навчитеся будувати багатовимірну лінійну регресію
• Дізнаєтесь, як інтерпретувати коефіцієнти лінійної регресії

Вибір найкращої моделі. Техніки валідації. Пошук гіперпараметрів

• Дізнаєтеся, навіщо розбивати вибірку на train/validation/test-вибірки
• Зрозумієте, в чому відмінність validation- і test-вибірок
• Дізнаєтеся, що таке гіперпараметри моделі та в чому їхня відмінність від параметрів
• Ознайомитеся з методами підбору гіперпараметрів і навчитеся викликати їх у scikit-learn
• Дізнаєтеся, що таке перехресна валідація та як використовувати її в sklearn
• Зрозумієте, що таке overfit i underfit (і чому це проблема)
• Навчитеся застосовувати регуляризацію в моделях регресії

Задача класифікації. Логістична регресія

• Дізнаєтесь, як навчати модель логістичної регресії для класифікації даних і оцінювати її якість
• Отримаєте алгоритм дій у випадку мультикласової класифікації та зрозумієте, як оцінити якість таких моделей

Модель "дерева рішень"

• Ознайомитеся з принципом роботи моделі "дерева рішень"
• Зможете навчати моделі дерев рішень для розв'язання задач регресії та класифікації

Ансамблі моделей, алгоритми бустингу

• Зрозумієте, як працюють ансамблі моделей та в чому їхні переваги
• Навчитеся будувати різні типи ансамблів моделей
• Дізнаєтесь, який спосіб ансамблювання потрібно використати у випадку high bias, а який - у випадку high variance
• Розберете відмінність адаптивного бустингу від градієнтного
• Ознайомитеся з базовим функціоналом бібліотеки xgboost

Вибір ознак. Зменшення розмірності даних

• Навчитеся зменшувати розмірність набору даних із великою кількістю ознак
• Навчитеся обирати фічі так, щоб залишити лише найбільш значущі для моделі
• Дізнаєтесь, як працюють і чим відрізняються методи зменшення розмірності SVD, PCA та LDA

Кластерний аналіз даних

• Навчитеся виявляти групи схожих екземплярів у даних за допомогою кластеризації
• Дізнаєтесь, як працюють методи кластеризації K-Means, DBSCAN та Agglomerative Clustering

Статистичний аналіз даних

• Навчитеся генерувати випадкові величини різних розподілів
• Зможете перевірити гіпотезу про нормальність розподілу
• Навчитеся порівнювати розподіл двох випадкових величин

Від історії АІ до Prompt Engineering

• Зрозумієте, як розвивався штучний інтелект і чому зараз відбувся "АІ-бум"
• Розберете різницю між класичним ML і Generative AI
• Навчитеся формулювати ефективні промпти для задач аналізу даних і Python-коду
• Зможете використовувати базові AI-інструменти для перевірки та оптимізації промптів

AI Tools for Data & Developers

• Ознайомитеся з AI-інструментами для аналітиків та Python-розробників
• Навчитеся використовувати AI для написання коду, аналізу даних і створення візуалізацій
• Зможете інтегрувати AI-асистента у власне робоче середовище (VS Code, Jupyter, GitHub)

Співбесіди й вимоги до них. Розповсюджені помилки у домашніх завданнях

• Дізнаєтесь, як підготуватися до технічної співбесіди та пройти її успішно
• Отримаєте відповіді на проблемні запитання, які виникли протягом курсу
• Отримаєте правильні відповіді на домашні завдання та дізнаєтесь, які найпоширеніші помилки роблять спеціалісти

Особливості курсу

• Заняття щопонеділка та щочетверга
• Інструменти для роботи
• Сильний контент
• Практика
• Кар'єра: розширення стеку навичок

Викладачі курсу

• Олександра Кардаш - Senior Software Engineer at Google
• Ірина Безкровна - Technical Data Lead at Xometry

Розберетесь в комплексному управлінні брендом: від його структури до комунікації з аудиторією. Дізнаєтесь принципи побудови бренд-стратегії, проведення досліджень і пошуку свого споживача - та навчіться оцінювати ефективність бренду для бізнесу.

Програма курсу

Бренд говорить

• Товар vs бренд: переваги та основні відмінності
• Аналіз конкурентів та цільової аудиторії - фундамент бренду
• Опори бренду: місія, персона, тон комунікації, ідентифікація
• Де бренд говорить: ATL, Digital, BTL, PR, Retail, Shopper Marketing, Service centre / Call centre
• Коли бренд говорить: запуск продукту, сезонна кампанія, ситуативна кампанія, іміджева комунікація, антикризова комунікація
• Навіщо бренд говорить: охоплення, цільова дія
• Цілісність та інтенсивність бренду

Домашнє завдання: Знайдіть приклади комунікації продукту/товару на українському ринку. Оцініть, це товар чи вже бренд - і які характеристики на це вказують. Проаналізуйте комунікацію та її цілісність. Оформте висновки у презентацію до 10 слайдів.

Структура бренду

• Цінності та соціальна відповідальність
• Місія та бачення бренду
• Навіщо щось обіцяти, якщо можна просто продати
• Функціональні та емоційні переваги бренду: Reason to Believe, Unique Selling Proposition
• Для чого формувати бренд-персону
• Емоційна карта характеристики бренду та його конкурентного середовища

Домашнє завдання: Проаналізуйте свій або вільно обраний бренд. Яка місія бренду: чи відрізняється вона в реальному світі від того, що прописано? Якими реальними діями можна це довести? Який RTB (Reason to Believe) у вашого бренду та яким чином ви його доносите?

Дослідження. Запрошена лекторка

Лекція від Анни Лебедєвої, Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv.

• Цілі досліджень, або навіщо проводити опитування, якщо все зрозуміло
• Типи досліджень ринку: кількісні, якісні, desk research
• Підводні камені досліджень
• Відстеження поточного стану бренду (Brand Health Tracking)
• Приклади невдалих компаній, для яких не проводили дослідження

Практика на занятті: На основі власного (чи вільно обраного бренду) придумати та запропонувати варіанти безплатних методів дослідження.

Пошук свого споживача. Запрошена лекторка

Лекція від Анни Лебедєвої, Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv.

• Визначення цільової аудиторії на базі болів та потреб споживачів
• Що таке інсайт та як його шукати
• Методи формування портрета клієнта
• Поведінкові патерни споживача
• Сегментація аудиторії та поведінкові методи

Домашнє завдання: Зробіть аналіз цільової аудиторії бренду, з яким ви працюєте. Сформулюйте інсайт вашої ЦА.

Бренд-стратегія: етапи розробки та втілення. Запрошена лекторка

Лекція від Анни Лебедєвої, Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv.

• Що таке бренд-стратегія і навіщо вона потрібна
• Різниця та зв'язок між бізнес-, маркетинговою, бренд- і комунікаційною стратегією
• Етапи роботи зі стратегією, ризики та проблеми втілення
• Визначаємо позиціювання бренду, його центральну ідею та унікальність

Бренд-стратегія: неймінг, ToV, дорожня карта. Запрошена лекторка

Лекція від Анни Лебедєвої, Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv.

• З чого формується і як розвивається характер бренду
• Створення Tone of Voice: фінальний документ
• Розробка назви: тонкощі створення, юридичні нюанси
• Дорожня карта бренду в горизонті 3 років

Практика на занятті: На основі запропонованих лекторкою кейсів розкрити центральну ідею та позиціювання бренду.

Домашнє завдання: На основі проведеного раніше аналізу аудиторії та інсайту сформулюйте центральну ідею та позиціювання бренду (з яким працюєте або вільно обраного). Опишіть основні емоційні характеристики бренду.

Бренд-айдентика. Запрошена лекторка

Лекція від Анни Лебедєвої, Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv.

• Що таке ідентичність бренду
• Дизайн як інструмент маркетингу
• З чого складається бриф на айдентику
• Етапи розробки стилю бренду
• Різновиди гайдлайнів бренду: від Brand ID до Brandbook
• Контент як невіддільна складова айдентики

Комунікація бренду

• Комунікаційна стратегія: процес створення комплексного плану комунікації бренду
• Креативна платформа: тренд чи необхідність
• Встановлення чітких комунікаційних цілей відповідно до стратегії бренду
• Слоган як ДНК бренду
• Послідовність комунікацій: чому це важливо
• Тригерні трюки - або чому на "ммм" ви відразу скажете Danone
• Типи комунікацій: продуктова, іміджева, PR, антикризова
• Сторітелінг у комунікаціях

Домашнє завдання: Проаналізуйте стратегію комунікації бренду, з яким ви працюєте (або вільно обраного). Визначте, що потрібно для її підсилення та які рекомендації ви можете надати. Пропишіть власний план комунікації для цього бренду.

Вимірювання ефективності бренду

• Ключові показники ефективності (KPI) бренду
• Використання інструментів та методологій для вимірювання ефективності бренду
• Аналіз зібраних даних
• Використання даних для вдосконалення стратегій і тактик

Планування запуску рекламної кампанії

• Бриф - рутинна звичка чи бізнес-необхідність?
• Таймінг: точки неповернення та дедлайни
• Бізнес-цілі рекламної кампанії
• Як визначити вдалий медіамікс: розробка медіастратегії та складання медіаплану
• Адаптація повідомлень для різних каналів комунікації

Практика на занятті: Прокоментувати бриф, наданий викладачкою. Поділитися думками щодо його покращення.

Домашнє завдання: Підготуйте ідеальний бриф бренд-менеджера в межах власного проєкту з огляду на цілі та завдання, які перед вами стоять.

Кампанії у діджитал-всесвіті

• Чим онлайн-канали відрізняються від офлайну
• Діджитал-кампанії у всесвіті діджитал-реклами: awareness, performance
• Які діджитал-медіа оптимальні для awareness-кампаній
• Як підібрати медіаінструменти для performance-кампаній
• Медіаплани в digital: що треба знати та на що звертати увагу
• Принципи бюджетування діджитал-кампаній
• Постаналіз діджитал-кампанії

Практика на занятті: Придумати медіамікс для awareness-кампанії нового українського гігієнічного продукту для військових. Прописати, в яких пропорціях ви розподілятимете бюджет.

Роль бренд-менеджера в компанії

• Комунікація з креативною, діджитал- та медіаагенціями
• Тендери: як проводити та на що звертати увагу
• Як обирати, коментувати та затверджувати ідеї
• Розроблення продакшн-брифу
• Як складати роадмап активностей бренду
• Бюджетування кампанії та її постаналіз

Групове домашнє завдання

На вибір студентів:

• В межах групового проєкту: підготуйте пропозицію з просування бренду (згідно з наданим кейсом)
• Індивідуально: підготуйте пропозицію з просування власного бренду чи бренду, з яким ви працюєте

Груповий проєкт презентуйте на фінальному занятті.

Комунікація під час війни: досвід української lovemark. Запрошена лекторка

Лекція від Катерини Огуряєвої, директорки з маркетингу в "Сільпо".

• Як бренду реагувати на події
• Перевірка бренд-цінностей та характеристики бренд-персони в реаліях сьогодення
• Адаптація комунікації та медіаміксу
• Бренд "Сільпо": кейси та підходи
• Перетворюємо UGC на WOW

Захист власних проєктів

• Презентація групових проєктів: стратегія просування бренду (за власним чи обраним кейсом)
• Q&A-сесія

Викладачі курсу

• Аві Щупак - Керівниця маркетингових комунікацій lifecell
• Анна Лебедєва - Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv
• Олексій Попов - Head of Digital Marketing at "Приват Банк"
• Катерина Огуряєва - Директорка з маркетингу в Сільпо

Кожен теоретичний блок ми закріплюємо практикою. Завдяки 10 практичним завданням ви навчитеся автоматизувати хайринг, онбординг і адаптацію, складати анкети для зворотного зв'язку, плани розвитку, а також розробите план впровадження автоматизації для HR-департаменту на рік.

Програма курсу

Роль автоматизації в HR- та Recruitment-процесах

• Отримаєте roadmap курсу
• Зрозумієте, що охоплює автоматизація в HR-процесах і рекрутменті
• Розглянете тренди, переваги та недоліки автоматизації

ATS для Recruitment-процесів

• Дізнаєтеся, що таке Applicant Tracking System (ATS) і чим вона відрізняється від CRM- та HRM-систем
• З'ясуєте, які процеси можна автоматизувати за допомогою ATS
• Розглянете популярні інструменти ATS: PeopleForce, Greenhouse, HiBob, Hurma System тощо

HRM-системи для Talent Management процесів

• Зрозумієте, для чого потрібні HRM-системи
• Дізнаєтеся, які процеси можна автоматизувати за допомогою HRM-систем
• Розглянете популярні інструменти: HiBob, Hurma System, BambooHR, PeopleForce тощо

Інструменти автоматизації сорсингу

• Дізнаєтеся, що таке автоматизація сорсингу
• Розглянете інструменти для автоматизації сорсингу: інтеграція з job boards та соціальними мережами, розсилки, чат-боти
• Навчитеся автоматизувати листування з кандидатами без втрати якості комунікації

Інструменти автоматизації оцінювання та відбору

• Розглянете сучасні тренди залучення AI в Recruitment-процеси
• З'ясуєте, як використовувати AI для аналізу профілів та підбору релевантних резюме
• Розберете платформи для автоматизації оцінювання кандидатів: Pymetrics, HireVue тощо
• Дізнаєтеся про ризики імплементації автоматизації в процеси рекрутингу

Автоматизація онбордингу й офбордингу

• Дізнаєтеся, як покращити процес онбордингу нового співробітника завдяки автоматизації
• Зрозумієте, чи потрібно автоматизувати процес офбордингу
• Розглянете технічні рішення та сервіси для онбордингу й офбордингу
• Навчитесь обирати найбільш релевантні для вашого проєкту інструменти

Оптимізація процесів адаптації та розвитку

• Дізнаєтеся, що таке LMS-cистема і навіщо вона потрібна компанії
• Зрозумієте, як можна оптимізувати процеси адаптації та розвитку завдяки Knowledge Base, онлайн-тренінгам і персональним планам розвитку
• Розглянете найпопулярніші платформи для адаптації та розвитку талантів всередині компанії

Метрики ефективності роботи Recruitment-команд

• Зрозумієте, навіщо збирати фідбек про рекрутмент-процеси від кандидатів і хайринг-менеджерів
• Дізнаєтеся, як автоматизувати процес збору зворотного зв'язку
• Навчитеся складати анкети для Candidate Satisfaction Rate та Hiring Manager Satisfaction Rate

Оптимізація системи оцінювання продуктивності у компанії

• Розглянете різні системи оцінювання продуктивності, інструменти для відстеження OKR та KPI
• Дізнаєтеся, як автоматизувати 1:1, Performance Review, 360 Review, HR-адміністрування
• Розглянете AI-рішення для оптимізації популярних HR-процесів
• Розробите сценарій Performance Review

Збір та аналіз зворотнього зв'язку

• Зрозумієте, навіщо збирати зворотний зв'язок серед співробітників компанії
• Розглянете інструменти для збору зворотного зв’язку Google Forms, SurveyMonkey тощо

Ефективна Recruitment-аналітика

• Дізнаєтеся, для чого потрібна аналітика в рекрутингу
• Вивчите основні показники та метрики, які важливо збирати й аналізувати
• Розглянете інструменти візуалізації даних: Power BI, Tableau, Looker Studio - та як їх використовувати в рекрутмент-аналітиці
• Навчитеся застосовувати аналіз даних для оцінювання ефективності й прогнозування

HR-аналітика для оптимізації роботи в компанії

• Вивчите основи HR-аналітики
• Розглянете приклади розрахунків ключових метрик
• Навчитеся використовувати аналіз даних для прогнозування продуктивності та плинності кадрів
• Розберете методи й інструменти візуалізації HR-даних для ухвалення рішень

Імплементація автоматизації в Recruitment-процеси

• Розглянете, як правильно імплементувати інструменти автоматизації в поточні Recruitment-процеси
• З'ясуєте, як взаємодіяти з IT-відділом під час впровадження ATS
• Навчитеся розраховувати бюджет на автоматизацію та раціонально розподіляти кошти
• Дізнаєтеся, як пітчити й аргументувати користь ATS для бізнесу
• Розберете кейси успішної автоматизації Recruitment-процесів у різних компаніях

Як ефективно впровадити автоматизацію в HR-процеси

• Дізнаєтеся, як інтегрувати HR-систему з іншими системами компанії
• Розглянете кейси успішної автоматизації HR-процесів у різних компаніях
• З'ясуєте, як екологічно комунікувати про нововведення зі співробітниками
• Розробите план впровадження автоматизації для HR-департаменту на рік

Q&A - сесія

• Поставите запитання стосовно вивченого матеріалу лекторкам
• Обговорите складні кейси з практики власної чи колег

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Програма схвалена HRCI + 22.5 кредитних годин
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Дар'я Кружиліна - Head of Recruitment at Uklon
• Анастасія Русавська - Head of Recruitment & HR at Data Science UA

Курс покаже, як відбувається розробка ігор на різних етапах та яку роль відіграють тестувальники в цих процесах. За 2 місяця вивчите теорію тестування, попрактикуєтеся на прикладі наявних ігор, навчитеся проходити технічне інтерв'ю та зможете стартувати в GameDev.

Програма курсу

Знайомство з курсом та GameDev QA

• Зрозумієте специфіку сфери GameDev та напряму QA в розробці ігор
• Дізнаєтеся про етапи розробки ігор і категорії проєктів
• Отримаєте уявлення про робочий день тестувальника та дізнаєтеся про особливості, пов'язані з цією професією

Хто робить ігри: структура геймдев-команди

• Зрозумієте, які спеціалісти беруть участь у створенні гри та в чому полягають їхні ролі
• Дізнаєтесь, як відбувається взаємодія між QA та різними відділами (Dev, Game Design, Art, Production)
• Усвідомите важливість комунікації для тестувальника

Базові підходи до тестування

• Зрозумієте різницю між Black, White і Grey box підходами
• Дізнаєтеся, що таке Smoke Testing та коли його застосовують
• Навчитеся розрізняти Retesting та Regression Testing і зможете пояснити, коли який потрібен
• Навчитеся наводити приклади позитивних, негативних і деструктивних тестів у контексті ігор
• Зможете скласти простий смок-тест для гри

Поглиблені підходи до тестування

• Зрозумієте, які види тестування потребують спеціалізованих інструментів або окремих команд
• Дізнаєтеся про різницю між stress- і performance-тестами
• Зможете навести приклади accessibility-проблем в іграх
• Зрозумієте, що таке compliance-тестування та чому воно критично важливе для релізу
• Навчитеся придумати реальні сценарії поглибленого тестування для конкретної гри

Тестування візуальної та аудіоскладових гри

• Зрозумієте, які системи створюють "видиму" частину гри
• Навчитеся тестувати інтерфейс, локалізацію, звук та арт
• Зможете пояснити різницю між UI/UX і Level Art

Тестування механіки та інших систем гри

• Зрозумієте, як працюють "невидимі" системи гри
• Дізнаєтеся, що таке 3Cs і коли він трапляється
• Навчитеся тестувати фізику, сейви, мультиплеєр та баланс
• Зможете наводити приклади тестів для систем, які працюють "під капотом"

Тестування на різних етепах розробки

• Зрозумієте, як виглядає гра на різних етапах розробки
• Дізнаєтесь, які задачі стоять перед QA на Prototype, Alpha, Beta, Release Candidate
• Зрозумієте різницю між Patch, Hotfix, DLC та LiveOps
• Зможете пояснити, як масштаб і популярність гри впливають на процес тестування

Тестування на різних платформах

• Дізнаєтеся про особливості тестування на різних платформах (PC, мобільні, консолі, VR/AR, хмарні)
• Зрозумієте, як апаратні обмеження впливають на QA
• Зможете навести приклади реальних проблем при перенесенні гри з однієї платформи на іншу
• Навчитеся придумувати тести під специфічні проблеми платформи

Метрики в Game QA

• Зрозумієте основні метрики ігрової індустрії (DAU, MAU, Retention, ARPU, Churn)
• Дізнаєтесь, як якість гри та робота QA впливають на метрики
• Зможете навести приклади, коли баги або поганий UX знижують Retention чи монетизацію
• Усвідомите роль QA в підтримці бізнесових цілей гри

Використання AI в тестуванні ігор

• Зрозумієте, які AI-інструменти (ChatGPT, Gemini, та інші) можуть допомогти у Game QA
• Дізнаєтеся про сильні та слабкі сторони використання AI в тестуванні
• Навчитеся критично оцінювати відповіді AI та знаходити слабкі місця в них
• Усвідомите ризики конфіденційності (чому не можна вставляти NDA-дані у відкриті моделі)

Тестова документація

• Зрозумієте різницю між Test Case, Test Suite, Test Run і Test Plan
• Дізнаєтеся, що таке Checklist і коли його зручніше використовувати замість кейсів
• Зможете скласти простий Test Case для гри
• Навчитесь об'єднувати кейси в Test Suite

Баг-репорти та інструменти

• Зрозумієте повний життєвий цикл дефекту
• Навчитеся правильно оформлювати баг-репорт (з кроками відтворення та очікуваним/фактичним результатом)
• Зрозумієте різницю між Priority та Severity й навчитеся їх виставляти
• Зможете підкріпити баг-репорт доказами (скриншот, відео)
• Дізнаєтесь, які інструменти використовуються для відстеження багів

Особливості тестування ігор у командах

• Зрозумієте, як організовується робота QA-команди
• Дізнаєтесь, як правильно ділити завдання, щоб уникати дублювання тестів та пропусків
• Зможете скласти простий план розподілу завдань між тестувальниками
• Зрозумієте, як командна робота підвищує якість гри

Розбір домашніх завдань

• Послухаєте детальний розбір своїх та чужих домашніх завдань, виконаних протягом курсу
• Отримаєте інсайти лектора щодо помилок, яких припустилися під час виконання домашніх завдань
• Отримаєте завдання для курсового проєкту

Безпека й чити в іграх

• Зрозумієте, що таке безпека в GameDev і чому вона важлива для бізнесу та гравців
• Зможете придумати сценарії тестування на вразливості (дюп, обхід покупок, експлойти)
• Отримаєте базове розуміння того, як працюють античит-системи й навіщо вони тестуються

QA та аналітика гравців

• Зрозумієте, як аналітика допомагає покращувати гру та ухвалювати бізнес-рішення
• Дізнаєтесь, які події важливо відстежувати для балансу й монетизації
• Зрозумієте, як QA перевіряє коректність аналітики
• Усвідомите, що баги в аналітиці можуть бути критичнішими, ніж візуальні баги

LiveOps та підтримка релізу

• Зрозумієте, що таке LiveOps і чим QA займається після релізу гри
• Дізнаєтесь, як тестувати івенти, апдейти й монетизаційні пропозиції
• Навчитеся планувати швидкі перевірки перед релізом
• Зрозумієте важливість регресії перед кожним оновленням
• Зможете придумати базові сценарії для гарячих патчів та A/B-тестів

Кар'єра GameDev QA

• Зрозумієте, як виглядає кар'єрний шлях у GameDev QA та куди можна рухатися
• Дізнаєтесь, як скласти правильне резюме
• Усвідомите, які soft skills важливі в індустрії

Технічне інтерв'ю

Навчитеся проходити технічну частину інтерв'ю.

Презентація проєктів. Day 1

Зможете презентувати свої проєкти, отримати коментарі від лектора та інших студентів.

Презентація проєктів. Day 2

Зможете презентувати свої проєкти, отримати коментарі від лектора та інших студентів.

Розбір фінальних проєктів

• Дізнаєтеся про специфіку GameDev QA
• Навчитеся писати тест-кейси, смок-тести й заводити баги
• Зможете працювати з документацією та інструментами (JIRA, TestRail)
• Підготуєтеся до співбесіди

Особливості курсу

• Практика тестування
• Проєкт у портфоліо
• Інтерактивне інтерв'ю
• Кар'єра в GameDev
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Григорій Батурін - QA Team Lead at Plarium