Найкращі IT курси в Україні

Комплексний курс, який навчить писати чистий і робочий код на Python, навіть якщо за плечима немає технічного бекграунду та досвіду в ІТ. Ви опануєте принципи ООП, працюватимете з базами даних і серверами, зможете створювати повноцінні вебзастосунки з нуля та підтримувати наявні проєкти.

Програма курсу

Part 1 - Python Developer

Вступ до програмування

Теми:

• Основи програмування та знайомство з Python
• Основи роботи із системою контролю версій Git

Результати:

• Знаєте особливості мови Python і розумієте, які завдання програмування можна розв'язувати з її допомогою
• Маєте власний обліковий запис у GitHub і розумієте, як він працює
• Вмієте працювати з терміналом і використовувати git-команди

Python Core

Теми:

• Типи даних та операції з ними. Part 1
• Типи даних та операції з ними. Part 2
• Цикли
• Функції. Part 1
• Функції. Part 2
• Колекції та структури даних. Part 1
• Колекції та структури даних. Part 2
• Ітератори та генератори
• Помилки та винятки
• Декоратори та менеджери контексту
• Файли
• Бібліотеки та фреймворки
• Регулярні вирази (RegEx) в Python
• Багатопотокове програмування

Результати:

• Знаєте базовий синтаксис Python
• Маєте перші написані власноруч програми
• Вмієте працювати з функціями та циклами
• Знайомі з просунутими концепціями функціонального програмування
• Вмієте працювати зі списками, словниками, кортежами та множинами
• Знаєте, як оптимізувати дані коду за допомогою структур даних
• Пишите програми з застосуванням рекурсії
• Створюєте власні декоратори та менеджери контексту
• Розумієте різницю між бібліотеками та фреймворками Python і знаєте, як підібрати потрібний інструмент під задачу

Об'єктно-орієнтоване програмування

Теми:

• Основні парадигми програмування
• ООП: поліморфізм, інкапсуляція, наслідування
• ООП: на прикладах у Python: класи та робота з ними. Part 1
• ООП: на прикладах у Python: класи та робота з ними. Part 2

Результати:

• Розбираєтеся в стилях і підходах до програмування
• Розумієте особливості роботи Python як об'єктно-орієнтованої мови програмування
• Вмієте працювати з класами та об'єктами

Тестування коду

Теми:

• Тестування коду перед запуском
• Q&A-сесія (підсумок базового блоку)

Результати:

• Дізнались про різні способи тестування коду перед запуском: unit-тести, інтеграційні тести, end-to-end тести
• Дізнались, як працювати з FactoryBoy та Faker для спрощення роботи під час написання тестів та генерування рандомних даних
• Навчились писати unit-тести за допомогою бібліотеки PyTest

Frontend-розробка

Теми:

• Основи Frontend
• Вступ до розробки програмного забезпечення
• Введення в HTML
• HTML. Робота з таблицями
• HTML. Робота з формами
• Вступ до CSS
• CSS фон, рамки, відступи, розмір
• Основи JavaScript. Перша програма, типи даних, базові оператори
• Робота з функціями в JS
• JS. Робота з DOM. Комунікація з елементами на сторінці
• Браузерні події (events). Комунікація користувача зі скриптом

Результати:

• ознайомлені з основами frontend-розробки
• знаєте, як створювати користувацькі інтерфейси

Part 2 - Python for Web Development (Flask та Django)

Бази даних

Теми:

• Знайомство з базами даних
• Створення бази даних
• Робота з базами даних. Part 1
• Робота з базами даних. Part 2

Результати:

• Знаєте, що таке база даних та які вони бувають
• Вмієте підключати бази даних за допомогою Python
• Познайомились із принципами роботи з SQL базами даних
• Навчились створювати та працювати з базами даних і таблицями за допомогою SQLite

Мережеве програмування

Теми:

• Основи веброзробки
• Знайомство з HTML/CSS/JS
• Базова робота з HTML/CSS/JS
• Взаємодія з APІ

Результати:

• Розумієте різницю між фронтендом і бекендом
• Знаєте, що таке мережеве програмування та як воно влаштоване
• Вмієте працювати з HTML і CSS
• Знаєте базовий синтаксис JavaScript
• Навчились працювати зі сторонніми API-інтерфейсами

Python для веброзробки

Теми:

• Знайомство з Flask
• Веброзробка за допомогою Flask. Part 1
• Веброзробка за допомогою Flask. Part 2
• Веброзробка за допомогою Flask. Part 3
• Веброзробка за допомогою Flask. Part 4
• Знайомство з Django
• Django ORM. Part 1
• Django ORM. Part 2
• Робота в Django. Part 1
• Робота в Django. Part 2
• Робота в Django. Part 3
• Django REST (DRF). Part 1
• Django REST (DRF). Part 2
• Асинхронні задачі в Django
• Підготовка до запуску додатка - Docker. Part 1
• Підготовка до запуску додатка - Docker. Part 2

Результати:

• Вмієте працювати з API-інтерфейсами
• Налаштовуєте обмін повідомленнями між клієнтом і сервером
• Вмієте працювати з фреймворком Flask для створення вебзастосунків
• Знаєте, як гарантувати обмін інформацією між клієнтом і сервером у режимі реального часу
• Вмієте налаштовувати аутентифікацію та авторизацію
• Працюєте з Django
• Вмієте готувати застосунок до запуску за допомогою Docker

Я - Junior Python Developer

Теми:

• Розвиток кар'єри в ІТ
• Стратегія пошуку роботи
• Ефективне резюме і супровідний лист
• Інтерв'ю з рекрутером та hiring-менеджером

Результати:

• Знаєте свої сильні та слабкі сторони й розумієте, як говорити про них на співбесіді
• Маєте власну стратегію пошуку роботи
• Правильно оформлюєте власні соцмережі, щоби приваблювати увагу рекрутерів
• Знаєте, як написати супровідний лист і зацікавити роботодавця
• Вмієте презентувати себе

Особливості курсу

• Заняття щопонеділка та щосереди
• Велика база
• Підвищення скілів
• Кар'єра

Викладачі курсу

Богдан Данилюк - Architect at EOS Data Analytics

Комплексний курс, який на прикладі реальних кібератак ознайомить із популярними видами загроз та вразливостей, навчить запобігати атакам на інфраструктуру компанії та гарантувати безпеку IT-систем.

Програма курсу

Знайомство з напрямком кібербезпеки

• Познайомитеся з логікою побудови курсу та його базовими інструментами
• Дізнаєтеся про основні визначення, стандартизацію та підходи у сфері кібербезпеки
• Отримаєте перелік професій у кібербезпеці та дізнаєтеся, хто найзатребуваніший спеціаліст на ринку

Основи мереж

• Познайомитеся з моделлю OSI та дізнаєтеся різницю між основними протоколами
• Розглянете таблицю основних портів

Воркшоп №1: SQL Injections, SQLMap

• Розберете поняття "SQL-ін'єкція", її ризики та причини появи
• Розкрутите SQL-ін'єкцію на розгорнутому хості
• Навчитеся виправляти вразливу систему
• Автоматизуєте процес отримання даних за допомогою SQLMap

Криптографія

• Зрозумієте різницю між шифруванням, хешуванням та кодування
• Вивчите принципи синхронної та асинхронної криптографії
• Дізнаєтесь, як відбувається шифрування інформації
• Вивчите основні алгоритми та протоколи

Контроль сесій (DAST 1)

• Розберете OWASP Top 10
• Розберетеся з HTTP-протоколом та конфігурацією Burp Suite
• Зрозумієте, як контролювати безпеку сесій
• Дізнаєтеся про вразливості на JWT

Атака на вебзастосунки (DAST 2)

• Встановите Owasp bWAPP
• Познайомитеся з різними типами вразливостей: XSS, SQLi, CSRF
• Навчитеся запускати сканери вразливостей
• Познайомитеся зі списком вразливостей bug bounty

Воркшоп №2: Застосування вразливостей у вебзастосунках

• Проведете практичну роботу з вразливими вебзастосунками
• Розберете знаходження та експлуатацію вразливостей (XSS, CSRF, SQLi)

Атака на вебзастосунки (DAST 3)

• Отримаєте реальний список вразливостей, що використовується в компаніях
• Познайомитеся з вразливостями XXE, Directory Traversal (IDOR) + API Security
• Відтворите весь цикл вебпентесту: від сканерів до мануального тестування та написання звіту
• Розберетесь із сертифікаціями підвищення кваліфікації

Воркшоп №3. Демонстрація проникнення у вразливу систему. Part 1

Розберете проникнення у вразливі системи разом із лектором.

Побудова карти застосунку

• Проведете розвідку застосунків
• Познайомитеся з розширенням кількості цілей
• Зрозумієте, як працюють технології контейнеризації та віртуалізації

Атаки на сервер

• Розберете типові атаки на сервери (SSTI, SSRF) та їхні наслідки
• Навчитесь ідентифікувати та експлуатувати атаки на шаблони
• SSTI
• SSRF-види та наслідки

Воркшоп №4. Демонстрація проникнення у вразливу систему. Part 2

Розберете проникнення у вразливі системи разом із лектором.

Підготовка звіту вразливостей

• Навчитеся готувати аналіз та писати звітність щодо властивостей системи для керівництва
• Опануєте комбінування декількох вразливостей у системі для більшого впливу на неї

Воркшоп №5: Вразливості, пов'язані з людським фактором

• Навчитеся розрізняти вразливий дизайн та вразливу імплементацію
• Дізнаєтесь, як ідентифікувати вразливості на етапі проєктування застосунку
• Зможете надавати рекомендації щодо усунення вразливостей, пов'язаних із людським фактором

Напрямки розвитку в сфері кібербезпеки

• Окреслите основні етапи роботи спеціаліста з безпеки
• Познайомитеся з напрямками розвитку у сфері безпеки, з особливостями та відмінностями в роботі спеціалістів
• Отримаєте уявлення про наступні напрямки кібербезпеки:
  • Аудити
  • Реагування на загрози
  • Кіберрозвідка
  • Кібербезпека в розробці
  • Страхування та викупи
  • IoT botnets

Особливосту курсу

• Заняття щопонеділка та щочетверга
• Best Practices
• Інструменти
• Кар'єра: ознайомлення з розвитком у кібербезпеці

Викладачі курсу

Дмитро Павлов - Application security engineer у WalkMe

Комплексний курс з мануального тестування, який не тільки з нуля навчить знаходити та описувати помилки для desktop-, web- і mobile-застосунків, але й дасть базову теорію тестування, навчить передбачати помилки та перевіряти найбільш нестандартні алгоритми поведінки користувача.

Програма курсу

Принципи тестування та його роль у циклі розробки

• Дізнаєтеся, звідки беруться баги
• Ознайомитеся з різними видами дефектів
• Усвідомите наслідки відсутності тестування та надмірного тестування
• Розглянете основні задачі тестувальника в команді та алгоритми його взаємодії з іншими членами команди

Забезпечення якості та її роль у розробці ПЗ

• Ознайомитеся з методологіями розробки ПЗ: Waterfall, V-model, Iterative, Big Bang, Agile, Spiral тощо
• Навчитеся оцінювати переваги та недоліки тієї чи іншої методології та підбирати найкращу під задачі свого проєкту
• Дізнаєтеся, в чому різниця між забезпеченням якості та тестуванням

Типи, методи та підходи в тестуванні

• Дізнаєтеся, що таке функціональне і нефункціональне тестування та де і як застосовують ці типи тестування.
• Розберете різницю між методами тестування: статичним і динамічним
• Розглянете різні тестові підходи: Black box testing, White box testing

Тестові рівні та техніки

• Ознайомитеся з тестовими рівнями: юніт-тестування, інтеграційне тестування, приймальне тестування (Acceptance testing), системне тестування (System testing / End to End testing)
• Дізнаєтеся, хто за який тестовий рівень відповідає в команді розробки
• Розберете на прикладах різницю між мануальним і автоматичним тестуванням

Тестові техніки

• Дізнаєтеся, що таке еквівалентні класи та граничні значення
• Зрозумієте, коли ці техніки повинні застосовуватись і як організувати тестування з їхнім використанням
• Дізнаєтеся, що таке State Transition Technique, та навчитеся запускати тестування з її використанням

Тестове покриття

• Ознайомитеся з різними підходами до тестового покриття. Оціните плюси та мінуси кожного з них
• Дізнаєтеся, що таке тестова піраміда
• Навчитеся визначати патерн тестового покриття для свого проєкту

Вимоги до документації та оцінювання завдань

• Ознайомитеся з особливостями тестової документації та вимогами до неї
• Навчитеся працювати з вимогами
• Вивчите критерії оцінки якості документації (Acceptance criteria)
• Навчитеся оцінювати час на виконання завдань і планувати процес тестування
• Напишете тестові сценарії з Acceptance criteria

Тестове планування: стратегія, матриця, план

• Дізнаєтеся, що таке тестова стратегія, що до неї входить та як її застосовувати на практиці
• Дізнаєтеся, що таке тестова матриця і тестовий план
• Зрозумієте, як стратегія, матриця та план взаємодіють між собою
• Складете власну тестову матрицю і тестовий план

Підготовка до тестування + Q&A-сесія

• Вивчите поняття "тест-кейс" і "тест-с'ют". Навчитеся працювати з ними
• Складете власний тест-кейс і тест-с'ют

Система планування тестів

• Ознайомитеся з інтерфейсом і функціями TestRail. Дізнаєтеся про Qase як про альтернативу
• Вивчите різні види систем планування та навчитеся підбирати найкращий вид під свої задачі
• Отримаєте практичний досвід роботи з TestRail

Баги

• Дізнаєтеся, що таке баги та як їх класифікують
• Розглянете причини виникнення багів та їхні наслідки
• Вивчите життєвий цикл бага
• Дізнаєтеся, що робити з багами та як мінімізувати їхній вплив на вартість розробки

Баг-репорти

• Дізнаєтеся, що має робити тестувальник після того, як знайшов помилку
• Ознайомитеся зі структурою баг-репорту
• Розглянете best practices під час складання баг-репорту
• Ознайомитеся з пріоритетом багів (Bug priority) та серйозністю багів (Bug severity)
• Навчитеся складати баг-репорти, оцінювати пріоритетність і серйозність помилок

Web-тестування

• Дізнаєтеся, як працює браузер та з яких компонентів він складається
• Розберете поняття HTML, CSS, JS, HTTP, URL тощо
• Навчитеся працювати з макетами, версткою та HTTP-протоколами
• Дізнаєтесь, які типи браузерів використовуються найчастіше

Кросбраузерне тестування

• Дізнаєтеся, що таке Compatibility testing
• Ознайомитеся з найпоширенішими дефектами
• Розберете різницю між кросбраузерним і кросплатформенним тестуванням

Web-сервіси та API-тестування

• Дізнаєтеся, що таке вебсервіси та HTTP-запити
• Ознайомитеся зі специфікою API-тестування та опануєте відповідні інструменти для нього

Тестування GUI & UX

• Дізнаєтеся, що таке UI та UX і в чому полягає різниця
• Ознайомитеся з базовими принципами дизайну
• Розглянете плюси та мінуси юзабіліті-тестингу

Функціональне тестування

• Дізнаєтеся, що таке доменне тестування і де воно застосовується
• Дізнаєтеся, що таке функціональне тестування. Вивчите його особливості та випадки застосування
• Розберете приклади функціонального та доменного тестування

SQL для тестування

• Ознайомитеся з видами баз даних та структурою SQL-запиту
• Навчитеся оперувати даними в базі SQL та самостійно будувати комплексні SQL-запити
• Опануєте оператори SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOIN
• Навчитеся працювати в PostgreSQL

Mobile-тестування. Part 1. Мобільні пристрої

• Ознайомитесь із сучасним ринком мобільних пристроїв, а також дізнаєтесь, які гаджети найбільш поширені та які операційні системи вони використовують
• Розберете різницю між desktop-, web- і mobile-тестуванням
• Ознайомитеся з основними принципами тестування мобільних пристроїв
• Дізнаєтеся, що таке бета-тестування, пострелізне тестування та моніторинг
• Навчитеся шукати фідбек користувача про програму

Mobile-тестування. Part 2. Види тестування мобільних застосунків

• Ознайомитеся з видами тестування мобільних застосунків
• Навчитеся підбирати тестовий сценарій під мобільний пристрій
• Навчитеся проводити функціональне та UI/UX-тестування навігації програми та різних типів мереж

Естимації

• Дізнаєтеся, що таке естимації та чому вони важливі
• Дізнаєтесь, які активності QA мають міститися в естимаціях
• Навчитеся проводити естимації

Тест-репортинг і базові метрики

• Дізнаєтеся, навіщо потрібен тест-репорт і як його скласти
• Навчитеся перевіряти статус якості продукту та працювати з базовими метриками

Test Automation Basis. CI/CD-процеси

• Дізнаєтеся, що таке автоматизація та тестова піраміда
• Ознайомитеся з перевагами автоматизації
• Ознайомтеся з CI/CD-процесами під час тестової автоматизації

Комунікація в команді та кар'єрний розвиток + Q&A-сесія

• Визначите ролі співробітників у команді розробки
• Повторите усю базову термінологію та дізнаєтесь, як знаходити спільну мову з розробниками
• Отримаєте поради від лектора, які допоможуть правильно комунікувати, розв'язувати спірні моменти та виходити зі складних ситуацій
• Визначите професійні цілі на найближче майбутнє

Розвиток кар'єри в IT

• Ознайомитеся з підходами до розвитку кар'єри
• Знайдете свої сильні та слабкі сторони, визначите зони для розвитку
• Дізнаєтесь, як junior-фахівцю отримати свій перший оффер
• Ознайомитеся з організаційною структурою сучасних ІТ-компаній

Стратегія пошуку роботи

• Отримаєте overview ресурсів для пошуку роботи та замовників
• Дізнаєтесь, як розробити стратегію пошуку роботи під свої скіли
• Зрозумієте, навіщо вам профіль у LinkedIn, і дізнаєтесь, як правильно оформити акаунт у соціальних мережах так, щоби рекрутери його помічали

Резюме та супровідний лист

• Вивчите структуру резюме
• На прикладах розберете найпоширеніші помилки під час складання резюме
• Отримаєте рекомендації щодо написання супровідного листа і дізнаєтеся, чому іноді супровідний лист важливіший за резюме

Інтерв'ю з рекрутером та hiring-менеджером

• Дізнаєтеся, з яких етапів складається процес залучення нових співробітників до компанії
• Ознайомитеся зі структурою інтерв'ю
• Підготуєтеся до інтерв'ю з рекрутером
• Дізнаєтесь, які запитання необхідно поставити рекрутеру та hiring-менеджеру під час інтерв'ю
• Навчитеся вести переговори під час укладання job-оффера

Особливості курсу

• Заняття щовівторка та щочетверга
• Сильний контент
• Інструменти для роботи
• Практика
• Кар'єра

Викладачі курсу

Сергій Сахненко - Lead QA Engineer в EPAM

Дізнайтесь, як взяти фінанси під контроль, оптимізувати витрати й ухвалювати рішення на основі даних, а не інтуїції. Опануєте сучасні підходи до фінансового планування та управління ризиками, щоб ефективно адаптувати компанію до кризових ситуацій, та отримаєте актуальні навички для кар'єрного зростання. Завдяки актуальним фінансовим інструментам скоротите зайві витрати, виведете компанію на новий рівень прибутковості й зможете брати участь у розробці фінансової стратегії на рівні з фінансовим відділом.

Програма курсу

Роль фінансового контролінгу в бізнесі

• Фінансовий контролінг та його вплив на бізнес-рішення
• Ключові завдання фінансового контролінгу
• Інтеграція контролінгу у фінансові процеси компанії
• Ключові аспекти та інструменти інтеграції: ERP-системи, CRM
• Роль фінансового контролера у підтримці прозорості та ефективності управління
• Практика на занятті: визначити ключові точки контролю у фінансових процесах компанії
• Домашнє завдання: проаналізувати фінансові процеси компанії, визначивши три ключові точки контролю, та розробити KPI

Управління витратами як елемент контролінгу

• Аналіз структури витрат
• Методи ідентифікації статей витрат: АВС-аналіз, XYZ-аналіз, відхилення від бюджету
• Практичні підходи до оптимізації витрат без шкоди для бізнесу
• Інструменти для моніторингу витрат: Excel, Power BI
• Практика на занятті: створити план оптимізації витрат для умовної компанії
• Домашнє завдання: провести аналіз витрат компанії, класифікувати витрати компанії, провести АВС-аналіз, запропонувати заходи оптимізації та візуалізувати результати

Бюджетування як стратегічний інструмент

• Види бюджетів: як обрати найкращий формат для бізнесу
• Алгоритм побудови бюджету: від планування до моніторингу виконання
• Управління відхиленнями: аналіз причин і розробка дій
• Практика на занятті: сформувати базовий бюджет з урахуванням реалій вашого бізнесу

Система внутрішнього контролю для компанії

• Як побудувати ефективну систему внутрішнього контролю
• Принципи прозорості та розподілу повноважень у фінансових процесах
• Інтеграція контролю в бізнес-процеси
• Розробка чекліста внутрішнього контролю
• Практика на занятті: створити чекліст внутрішнього контролю вибраного процесу для власного бізнесу

Фінансова звітність: суть, структура та основні показники

• Баланс як відображення положення компанії
• Структура балансу: активи та пасиви
• Звіт про фінансові результати
• Структура звіту P&L та відображення фінансових операцій
• Горизонтальний та вертикальний аналіз звітності
• Звіт про рух грошових коштів
• Значення Cash Flow для компанії
• Взаємозв'язок трьох звітів: кейс інтеграції балансу, P&L та Cash Flow

Контроль Cash Flow для бізнесу

• Як аналізувати грошові потоки: основні індикатори та їхнє значення
• Методи прогнозування Cash Flow та уникнення касових розривів
• Розробка короткострокових і довгострокових прогнозів, важливість сценарного планування
• Практика на занятті: створити Cash Flow прогнозу на місяць з урахуванням змінних факторів
• Домашнє завдання: побудувати прогноз Cash Flow, розробити три сценарії грошових потоків та зробити висновки щодо фінансової стійкості компанії

Аналіз фінансової звітності

• Ключові коефіцієнти: прибутковість, ліквідність та стійкість
• Класифікація фінансових коефіцієнтів
• Групи коефіцієнтів та їхнє призначення
• Вибір релевантних показників для аналізу
• Практика на занятті: розрахувати та інтерпретувати фінансові коефіцієнти для оцінювання ефективності

Онлайн-воркшоп. Розбір кейсів впровадження фінансового контролінгу

• Впровадження фінансового контролінгу у виробничій компанії
• Оптимізація фінансових процесів у сфері послуг
• Фінансовий контролінг у ритейлі
• Домашнє завдання: впровадити фінансовий контролінг для власної компанії

Контроль інвестицій

• Методи оцінювання інвестиційної привабливості проєктів: NPV, IRR, ROI
• Як забезпечити виконання інвестиційних планів
• Вибір інвестиційного проєкту в умовах обмеженого фінансового ресурсу
• Практика на занятті: оцінити ефективність інвестиційного проєкту
• Домашнє завдання: розрахувати ключові показники інвестиційної привабливості та розробити рекомендації щодо доцільності реалізації проєкту

Підсумки, аналіз кейсів та Q&A-сесія

• Розбір кейсів студентів: аналіз і покращення
• Q&A-сесія щодо індивідуальних стратегій для компаній учасників
• Рекомендації для подальшого вдосконалення у фінансовому контролінгу

Особливості курсу

• Програма, що відповідає міжнародним стандартам
• Максимум практики
• Навички пошуку рішень
• Допомога ментора
• Домашні завдання
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Юлія Сохань - Head of Finance Business Department at MHP

Опануйте повний стек інструментів і скілів дата-саєнтиста, а також навчіться будувати моделі прогнозування

Програма курсу

Введення в Data Science

• Зрозумієте, що таке Data Science, а також роль і результати роботи дата-саєнтистів
• Розберетесь у відмінностях між Data Scientist, Data Analyst і Data Engineer
• Зрозумієте, чого навчитеся на цьому курсі

Введення в Python: синтаксис, змінні, операції

• Розберете базові поняття Python: від синтаксису - до логічних операцій
• Зрозумієте переваги Python та Jupyter Notebook у частині інтерактивності й певної незалежності комірок між собою
• Зможете працювати із записниками Python (Jupyter або Google Colab) і виконувати найпростіші обчислення

Введення в Python: типи даних, колекції, умовні конструкції

• Навчитеся працювати з різними структурами даних у Python
• Зможете написати прості програми з умовами
• Навчитеся зберігати й обробляти групи даних (списки, словники тощо)

Введення в Python: цикли, модулі, бібліотеки

• Опануєте основи використання функцій в Python
• Навчитеся писати програми з циклами та функціями
• Зрозумієте, що таке scope змінних, локальні та глобальні змінні
• Дізнаєтеся, що таке рекурсивні функції та в яких випадках їх використовувати
• Зможете підключати бібліотеки Python і використовувати їх у коді
• Розберете принцип повторного використання коду завдяки функціям

Підсумкове заняття з теми Python

Практичне заняття, на якому ви покращите навички написання коду на Python.

Лінійна алгебра для Data Science: вектори

• Зрозумієте базові концепти лінійної алгебри, які знадобляться для більш поглибленого розуміння принципів machine learning
• Вивчите поняття векторного простору та його значення для Data Science
• Навчитеся виконувати операції над векторами, зрозумієте, для чого вони потрібні та як застосовуються

Лінійна алгебра для Data Science: матриці

• Зрозумієте, що таке матриці та як вони діють на вектори
• Навчитеся розв'язувати системи лінійних рівнянь у Python
• Зможете бачити зв'язок між матрицями та відображенням векторних просторів
• Опануєте основні поняття лінійної алгебри

Підсумкове заняття з лінійної алгебри

Практичне заняття, на якому ви покращите навички розв'язання алгоритмічних задач і зможете перевірити їх за допомогою функцій Python.

Теорія ймовірності й математична статистика для Data Science: випадковість та ймовірність

• Зрозумієте базові концепти теорії ймовірності й для чого потрібно поняття випадкової та елементарної події
• Дізнаєтеся, що таке випадкова величина і де вона фігурує
• Розрізнятимете види випадкових величин на практиці
• Навчитеся працювати з випадковими величинами, додавати й множити ймовірності
• Зможете обчислити ймовірності випадкових подій та застосовувати формулу Баєса

Теорія ймовірності й математична статистика для Data Science: розподіл та дисперсія

• Зрозумієте, що таке випадкова величина, і розрізнятимете дискретні та неперервні випадки на прикладах
• Зрозумієте суть математичного сподівання, дисперсії та основних типів розподілів і де вони застосовуються
• Навчитесь інтерпретувати графіки функції розподілу та щільності ймовірності, зокрема властивості нормального розподілу
• Зможете виконати симуляції розподілів у Python для моделювання випадкових процесів до збору реальних даних

Теорія ймовірності й математична статистика: статистика та гіпотези

• Навчитеся рахувати середнє, медіану, моду, середнє відхилення
• Розберете основні методи перевірки статистичних гіпотез
• Розрізнятимете помилки першого та другого роду
• Дізнаєтеся, що таке довірчий інтервал та як його шукати
• Навчитеся користуватися основними функціями пакетів scipy та statsmodels
• Будуватимете довірчі інтервали для середніх значень та перевіряти статистичні гіпотези щодо середніх величин
• Зрозумієте поглиблені поняття з теорії ймовірності, а саме математичної статистики

Підсумкове заняття. A/B-тестування

• Зрозумієте, що таке A/B-тестування та як його використовують у Data Science
• Дізнаєтеся, що таке нульова та альтернативна гіпотези
• Зможете інтерпретувати p-value та помилки I/II роду
• Навчитеся реалізувати просте A/B-тестування в Python і робити висновки з даних

Основи баз даних та SQL

• Встановите першу базу даних у межах Python та навчитеся писати найпростіші запити
• Зможете створити таблички, пов'язати їх та написати перші SELECT-запити для отримання бажаної вибірки зі створених таблиць
• Навчитеся виконувати базові операції з базами даних: з'єднувати таблиці, фільтрувати дані тощо

Розширений Python для Data Science: робота з pandas

• Навчитеся виконувати основні операції з масивами в Python
• Зрозумієте, що таке датафрейми pandas та їхню роль у Data Science
• Зможете імпортувати дані в pandas і робити з ними базові операції
• Опануєте базові перетворення значень рядків та стовпців таблиць (заповнення пустих комірок, конвертація типів, застосування функцій до значень комірок тощо)

Попереднє очищення даних

• Зрозумієте, чому важливо очищувати дані від дублікатів та аутлаєрів
• Навчитеся основ роботи з regex
• Зможете "очистити" задану таблицю та зробити її готовою для подальшої роботи (для описового аналізу даних або побудови моделі)

Описовий аналіз даних (Exploratory Data Analysis)

• Зрозумієте, що таке Exploratory Data Analysis (EDA) та його значення для задач Data Science
• Зможете зробити описовий аналіз даних для заданої таблиці
• Застосовуватимете зведені таблиці для EDA

Візуалізація за допомогою Matplotlib та Seaborn

• Розберете основні типи графіків та візуалізацій
• Зрозумієте, який саме тип візуалізації краще застосовувати залежно від задач Data Science
• Навчитеся створювати візуалізації для кращого унаочнення описового аналізу даних

Побудова дашбордів за допомогою Power BI

• Ознайомитеся з поняттям дашборду і базовими прийомами їхньої побудови
• Навчитеся створювати прості дашборди для інтерактивних візуалізацій
• Опануєте Power BI для побудови дашбордів

Підсумкове заняття з Exploratory Data Analysis

Практичне заняття, на якому ви створите Exploratory Data Analysis на основі датасету.

Основні поняття машинного навчання

• Вивчите основні поняття машинного навчання
• Розрізнятимете основні типи задач машинного навчання
• Зрозумієте, що таке Bias-Variance Tradeoff та як цей баланс визначає, чи буде модель узагальнювати закономірності й працювати добре на нових (невідомих) даних

Лінійна регресія

• Вивчите основні поняття лінійної регресії
• Опануєте основні метрики для оцінки регресійної моделі
• Розрізнятимете регуляризацію, Ridge та Lasso regression
• Навчитеся будувати лінійну регресійну модель та перевіряти моделі (оцінка залишків, значущості коефіцієнтів тощо)

Логістична регресія

• Розберете основні поняття логістичної регресії та задачі класифікації
• Опануєте основні метрики для оцінки бінарного класифікатора
• Розрізнятимете основні стратегії для роботи з незбалансованими даними
• Зрозумієте, які метрики застосовувати для оцінки класифікатора, побудованого на незбалансованих даних
• Зможете використовувати логістичну регресію для задач класифікації та проводити оцінку моделі (правильно використати та інтерпретувати метрики для оцінки моделі, інтерпретувати коефіцієнти моделі тощо)

Дерева рішень

• Зрозумієте, як будуються бінарні дерева рішень і яка відмінність між деревами для регресії та класифікації
• Розберете значення основних гіперпараметрів дерев і те, як вони впливають на модель
• Навчитеся використовувати дерева рішень для розв'язання задач регресії та класифікації

Методи ансамблювання - Bagging

• Зрозумієте, як працює метод бегінгу та чому ансамблеві моделі знижують дисперсію прогнозів
• Розберете значення гіперпараметрів випадкового лісу
• Навчитеся використовувати випадковий ліс для регресії та класифікації

Методи ансамблювання - Boosting

• Зрозумієте відмінності між бегінгом і бустингом
• Розберете основні моделі та зрозумієте, які між ними відмінності
• Навчитеся використовувати для регресії та класифікації основні моделі, побудовані на використанні дерев рішень

Основи часових рядів: компоненти, типи, проблеми

• Зрозумієте, що таке часові ряди та які їхні основні компоненти
• Вивчите основну термінологію часових рядів
• Розберете поняття ковзного середнього та експоненційного згладжування

Основи часових рядів: автокореляція, стаціонарність, прогнозування

• Навчитесь аналізувати ряд, виділяти тренд і сезонність
• Зрозумієте принципи роботи ARIMA, SARIMA та експоненційного згладжування
• Зможете будувати прогнози для часових рядів у Python та оцінювати їхню якість

Основи Explainable AI

• Розрізнятимете основні методи інтерпретації моделей
• Навчитеся користуватися пакетом SHAP і зможете пояснити основні графіки, отримані за допомогою цього пакета
• Зможете інтерпретувати результати моделі та будувати відповідні візуалізації

Задача кластеризації: метрики відстані, метод k-means

• Зрозумієте, що таке кластеризація та які метрики відстані використовуються
• Зможете застосовувати k-means для задач кластеризації
• Навчитесь оцінювати кількість кластерів методами ліктя й силуету

Задача кластеризації: DBSCAN, ієрархічна кластеризація

• Розберете алгоритми DBSCAN та ієрархічної кластеризації
• Зрозумієте відмінності між різними підходами до кластеризації
• Навчитесь оцінювати якість кластеризації різними метриками

Підсумкове заняття з Machine Learning

Практичне заняття, на якому ви навчитеся вирішувати виклики з Machine Learning.

Введення до нейромереж

• Розберете основні поняття нейромереж
• Дізнаєтеся, що відбувається "під капотом" нейромережі
• Зрозумієте, як застосовувати нейромережі для розв'язання задач регресії та класифікації
• Навчитеся будувати просту нейронну мережу за допомогою Pytorch

Сучасні архітектури нейромереж

• Розрізнятимете базові архітектури нейронних мереж (CNN, RNN, LSTM)
• Зрозумієте переваги трансформерів для задач Data Science
• Дізнаєтесь, які задачі розв'язує кожна архітектура

Основи LLM

• Ознайомитеся з основними трансформерами та великими мовними моделями (GPT, BERT, LLaMA, Falcon, Mistral, Gemini)
• Розрізнятимете й навчитеся застосовувати основні стратегії Prompt Engineering
• Опануєте бібліотеку HuggingFace Transformers та зможете завантажити готові моделі

Інструменти для роботи з LLM: LangChain та RAG

• Навчитеся працювати з LLM за допомогою бібліотек HuggingFace та LangChain і зможете створити чат-бота
• Дізнаєтесь, як інтегрувати LLM із зовнішніми даними
• Опануєте LangChain для розв'язання задач з використанням великих мовних моделей
• Зрозумієте структуру та функціонал RAG

Введення в Agentic AI

• Зрозумієте, що таке agentic AI та чим він відрізняється від простої роботи з LLM
• Розберете концепції агентів: планування, пам'ять, інструменти
• Навчитеся створювати простий агентський сценарій з LangChain або CrewAI
• Обговорите перспективи та виклики agentic AI в контексті його застосування для задач Data Science

VSCode і структура Python-проєкту для Data Science

• Зможете встановити VSCode + розширення
• Навчитеся створювати базовий DS-проєкт із правильною структурою
• Опануєте Git у VSCode
• Зможете працювати з віртуальними середовищами в Python

Основи MLOps: загальний огляд деплойменту моделей з Docker та FastAPI

• Навчитеся будувати простий CI/CD-процес для ML-моделей
• Зможете задеплоїти модель у Docker-контейнері
• Дізнаєтесь, як логувати й моніторити моделі в продакшені

Особливості курсу

• Теорія
• Інструменти для роботи
• Практика
• Кар'єра

Викладачі курсу

Василь Лавер - Senior Data Scientist at Dell Technologies

Опануйте AI-інструменти для кожного етапу відеопродакшену: від написання сценарію - до фінального монтажу.

Програма курсу

Як АІ трансформує відеопродакшн: що нового у 2025

• Зрозумієте актуальний стан і структуру ринку AI-інструментів для відео
• Дізнаєтесь про відмінності між комплексними платформами та інструментами-експертами
• Ознайомитеся з трьома основними підходами до роботи з AI у відеопродакшені

Генерація та брейнштормінг ідей. Універсальні LLM і наративні спеціалісти для сценаріїв

• Навчитеся використовувати інструменти-експерти (Gemini, ChatGPT) для генерації креативних ідей
• Зрозумієте їхні сильні та слабкі сторони для завдань відеокреатора

Професійний сценарний процес: від майстер-промпта до фінального тексту

• Навчитеся створювати сценарії, використовуючи повний професійний цикл: від розробки майстер-промпта - до критичного аналізу та фіналізації тексту
• Зрозумієте, що AI - це інструмент для ітерацій, а не "чорна скринька"
• Дізнаєтесь ефективні методи перевірки AI-фідбеку та навчитеся відрізняти корисну пораду від "галюцинації"

AI-сторібординг: від огляду інструментів до стабільного персонажа

• Навчитеся писати промпти для сторібордів, використовуючи кінематографічну лексику
• Дізнаєтесь, як уникати поширених помилок під час генерації та отримувати прогнозований результат
• Навчитеся застосовувати практичні техніки (--cref та аналоги) для створення сторібордів зі стабільним персонажем

Генерація відео: огляд ключових інструментів та майстерня промптингу

• Зрозумієте різницю між креативними (Pika, Luma) та професійними (Runway, Kling) інструментами для генерації відео
• Дізнаєтесь про анатомію професійного промпта й навчитеся застосовувати кінематографічну лексику для керування камерою, світлом і стилем
• Зможете генерувати короткі відеокліпи на основі свого сценарію та сторіборду

AI-монтаж

• Знатимете про ключові функції постпродакшену, вбудовані у відеогенератори (Inpainting, Extend Video, Face Reconstruction)
• Зможете аналізувати згенероване відео на наявність дефектів та обирати відповідний інструмент для їхнього виправлення
• Навчитеся застосовувати базові техніки для покращення та фіналізації згенерованих AI-відеокліпів

Музика та голос: Suno AI проти Udio

• Зможете генерувати музику за текстовим запитом в Suno та Udio
• Зрозумієте різницю між цими інструментами й навчитесь обирати потрібний

Професійна озвучка з ElevenLabs

• Навчитеся генерувати й налаштовувати озвучку в ElevenLabs
• Дізнаєтесь, як використовувати клонування голосу для розвитку бренду

Точкові інструменти для постпродакшену: Firefly і Topaz AI

• Навчитеся покращувати якість відео за допомогою Topaz Video AI
• Зможете генерувати графічні елементи у Firefly

Інтегрований постпродакшн: AI в DaVinci Resolve та Premiere Pro

• Дізнаєтеся про ключові AI-можливості для постпродакшену в сучасних NLE
• Навчитесь аналізувати кожну задачу постпродакшену та обирати між вбудованим інструментом і Topaz AI

AI-кольорокорекція: спеціалізовані плагіни проти інтегрованих інструментів

• Зрозумієте різницю між кольорокорекцією та колірним грейдингом
• Дізнаєтеся про два основних підходи до роботи з кольором: за допомогою спеціалізованих плагінів та інтегрованих інструментів
• Навчитесь аналізувати задачу та обирати оптимальний підхід та інструмент для корекції або стилізації відео

Огляд і порівняння комплексних AI-платформ

• Дізнаєтесь про ключові комплексні AI-платформи (HeyGen, Descript, InVideo AI) та їхніх основних конкурентів
• Зрозумієте їхні сильні сторони та для яких конкретних професійних завдань кожна з них є оптимальним вибором
• Навчитесь аналізувати свою задачу та обирати комплексну платформу, яка може замінити кілька спеціалізованих інструментів для економії бюджету й часу

Автоматична нарізка контенту з OpusClip

• Навчитеся швидко створювати короткі кліпи з довгого відео за допомогою інструмента-експерта OpusClip
• Дізнаєтесь про альтернативний інтегрований інструмент Auto Reframe

Створення фірмового AI-стилю

• Дізнаєтесь, як створювати й підтримувати візуальний стиль у роботі з AI
• Навчитеся використовувати клонування голосу та AI-аватари для розвитку бренду

Побудова власного AI-відеопроцесу та портфоліо

• Матимете власний шаблон робочого процесу для створення AI-відео
• Зрозумієте, як правильно формувати й презентувати портфоліо з AI-роботами

Захист курсових робіт

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Робота з інструментами
• Курсовий проєкт
• Проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Ксенія Виходець - Creative Video Producer at PawChamp (SKELAR)
• Олександр Заболотний - Videographer at The Kyiv Independent

Навчіться використовувати АІ та ML для автоматизації ІТ-операцій - щоб завчасно бачити ризики, оперативно реагувати на збої та автоматизувати відновлення систем.

Програма курсу

Основи AI та машинного навчання

• Зрозумієте поняття AI та ML і відмінності між ними
• Дізнаєтеся про основні види ML (контрольоване, неконтрольоване, підкріплене)
• Ознайомитеся з базовими алгоритмами та нейронними мережами
• Отримаєте базове уявлення про те, як працює АІ (LLM), і зрозумієте алгоритми їхнього навчання
• Зможете розгорнути локально або в хмарі LLM для локального спілкування та порівнювати їхню роботу

Вступ до AIOps

• Зрозумієте, що таке AIOps та його ключові компоненти
• Дізнаєтесь, як AIOps відрізняється від класичних систем моніторингу
• Ознайомитеся з перевагами та викликами впровадження AIOps

Технології та інструменти AIOps

• Зрозумієте, як підбирати інструменти залежно від задач
• Зрозумієте, які технології складають основу AIOps
• Дізнаєтеся про приклади enterprise та open-source інструментів
• Ознайомитеся з критеріями вибору інструментів для різних сценаріїв
• Навчитесь аналізувати відмінності між традиційним та AIOps-підходом

Моніторинг IT-інфраструктури за допомогою AIOps

• Зрозумієте принципи роботи з метриками, подіями та системами сповіщень
• Ознайомитеся з інструментами Prometheus, Grafana, PagerDuty
• Навчитеся налаштовувати процес від збору метрик до алертингу
• Зрозумієте, як ML допомагає зменшити alert fatigue

Логування та управління інцидентами

• Зрозумієте роль логування в аналізі інцидентів
• Дізнаєтеся про різницю між класичним та AIOps-підходами
• Дізнаєтеся про основні інструменти для роботи з логами (Splunk, ELK)
• Навчитеся налаштовувати збір логів з різних джерел
• Зрозумієте відмінності класичного та AIOps-підходів у роботі з інцидентами
• Зрозумієте, як діагностувати збої системи за зібраними логами та автоматизувати створення інцидентів

Збір та аналіз великих обсягів даних в AIOps

• Зрозумієте особливості обробки великих обсягів IT-даних
• Ознайомитеся з технологіями Kafka, Spark, InfluxDB, VictoriaMetrics
• Навчитеся налаштовувати зберігання та виявлення аномалій у великому обсязі метрик
• Дізнаєтеся про підходи до прогнозування проблем (capacity planning, predictive maintenance)

Застосування AI/ML для автоматизації процесів

• Зрозумієте, які рутинні DevOps-завдання можна автоматизувати за допомогою AI/ML
• Ознайомитеся з підходами до класифікації інцидентів та оптимізації пайплайнів
• Навчитеся налаштовувати автоскейлінг та керувати ресурсами за допомогою AI-продуктів
• Зрозумієте, як AI допомагає оптимізувати витрати у хмарі

Інтеграція AIOps з DevOps та CI/CD

• Зрозумієте, як AIOps інтегрується у CI/CD процеси
• Дізнаєтеся про підходи до автоматичного відкочування релізів та Canary/Blue-Green deployment
• Навчитеся налаштовувати інструменти для аналізу та оптимізації пайплайнів

Хмарні технології та AIOps-інструменти

• Зрозумієте роль хмарних сервісів у масштабуванні та автоматизації
• Ознайомитеся з нативними інструментами AIOps в AWS, Azure, GCP
• Навчитеся налаштовувати моніторинг у хмарі за допомогою вбудованих сервісів

Інтеграція AIOps у реальні бізнес-процеси + Q&A

• Ознайомитеся з кейсами впровадження AIOps у компаніях Netflix, Uber, Spotify, Deutsche Bank
• Зрозумієте типові шаблони успіху та виклики впровадження

Побудова стійкої та масштабованої IT-інфраструктури

• Зрозумієте принципи побудови стійкої та масштабованої інфраструктури
• Ознайомитеся з практикою впровадження AIOps для лог-аналізу
• Навчитеся застосовувати автоматизацію для підвищення надійності системи

Управління ризиками та безпека за допомогою AIOps

• Зрозумієте, як AI допомагає у виявленні аномалій та загроз безпеки
• Ознайомитеся з підходами UEBA, SIEM, SOAR у поєднанні з AIOps
• Навчитеся будувати процеси моніторингу та автоматичного реагування на інциденти безпеки

Аналіз ефективності AIOps в управлінні IT-операціями

• Зрозумієте ключові метрики ефективності (MTTR, MTTD, SLA, ROI)
• Ознайомитеся з методами оцінки результатів впровадження AIOps
• Навчитеся визначати, які KPI найбільш важливі для бізнесу

Підсумки та подальші перспективи розвитку AIOps

• Ознайомитеся з актуальними трендами у сфері AIOps
• Зрозумієте напрямки розвитку (AI-асистенти, FinOps, безпека, самонавчання систем)
• Дізнаєтесь, як застосувати знання з курсу для майбутніх проєктів

Q&A

Захист курсових проєктів

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• 25+ інструментів
• Курсовий проєкт
• Проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Віталій Козінський - Senior DevOps Engineer at SoftServe

Протягом 20 занять навчання з кібербезпеки ви дізнаєтесь, як побудувати системний кіберзахист бізнесу: від інвентаризації активів та захисту персональних даних - до управління ризиками, реагування на інциденти й впровадження міжнародних стандартів.

Програма курсу

Кібербезпека для бізнесу: роль, цінність, вигоди

• Дізнаєтесь, як буде проходити навчання
• Дізнаєтесь, які є стандарти інформаційної та кібербезпеки для створення системи кібербезпеки та захисту персональних даних

Управління інформаційними цінностями компанії

• З зрозумієте, які є цінності в кіберпросторі
• Дізнаєтеся про різницю в захисті між ІТ- та ОТ-інфраструктурами

Класифікація та обробка корпоративних і персональних даних

• Зрозумієте, з чого варто починати впровадження системи захисту інформації
• Дізнаєтеся, що таке екосистема кіберпростору

Захист кінцевих пристроїв та облікових даних співробітників

• Дізнаєтеся про основи персональної ІТ-безпеки
• Навчитеся застосовувати їх до своїх облікових записів, зберігання даних, пристроїв
• Дізнаєтеся, що таке правила чистого екрана й чистого робочого столу

Особливості кіберзахисту IoT та виробничих систем

• Зрозумієте складові системи кіберзахисту ОТ-систем
• Дізнаєтеся про ролі обслуговування та підтримки Third-level support

Основні види кібератак на бізнес і методи протидії

• Дізнаєтеся про основний перелік найбільш розповсюджених атак на бізнес
• Вивчите готові механізми/системи захисту від типових атак
• Дізнаєтесь, як протидіяти загальним технологіям соціальної інженерії

Ризики та збитки: методи оцінки загроз для компанії

• Зрозумієте, що таке ризик, вразливість і загроза - і чим вони відрізняються
• Дізнаєтесь, як проводити оцінку ризиків

Реагування на інциденти й управління наслідками

• Зрозумієте етапи обробки інцидентів
• Дізнаєтеся, звідки береться інформація про інцидент
• Зрозумієте, як відокремити інцидент від підозрілої події

Моніторинг безпеки та контроль ІТ-середовища

• Зрозумієте важливість перевірок та розслідувань безпеки
• Дізнаєтесь, що таке перевірка інформації та обробка запитів

Захист персональних даних та клієнтської інформації

• Зрозумієте, що таке персональні дані та клієнтська інформація
• Знатимете свої права та обов'язки щодо захисту власних персональних даних

Навчання працівників та обізнаність з питань безпеки

• Дізнаєтесь, яку роль відіграє програма обізнаності з питань інформаційної та кібербезпеки
• Дізнаєтеся про варіанти використання й розташування системи навчання та обізнаності LMS

Планування безперервності бізнесу та кризовий менеджмент

• Дізнаєтесь, що таке безперервність бізнесу та її основні складові
• Визначите місце Value Stream Management у циклі обробки інцидентів та кризового менеджменту

Комплаєнс та відповідність корпоративним і законодавчим вимогам

• Зрозумієте необхідність підтримки безпеки бізнесу
• Дізнаєтеся про особливості акредитації юридичних та фізичних осіб

Системне керування кіберзахистом: від стратегії до операцій

• З зрозумієте складові системи кіберзахисту на управлінському рівні
• Дізнаєтеся про стандарти й фреймворки кіберзахисту

Робота з персоналом, фізична та екологічна безпека

• Дізнаєтесь про елементи захисту інформації поза межами кіберпростору
• Зрозумієте, як забезпечити захист інформації для своєї компанії
• Дізнаєтесь про свої права та обов'язки на роботі

Ідентифікація, аутентифікація та управління доступами

• Дізнаєтесь про основи контролю доступу, правила надання доступів та цикл життя доступів до інформації
• Дізнаєтесь, що таке матриця доступу

Захист корпоративних мереж і хмарних інфраструктур

• Зрозумієте основні складові мережі компанії
• Дізнаєтесь, що таке Internet of Things та прилади виробничих систем у компанії

Управління кіберзагрозами та інформаційною розвідкою

• Дізнаєтесь про основні загрози, які можуть негативно впливати на бізнес вашої компанії
• Складете перелік загроз на вашому підприємстві

Управління третіми сторонами та обслуговування

• Дізнаєтесь про правила, яких варто дотримуватися для безпечної розробки ПЗ і захисту даних при розробці й тестуванні
• Дізнаєтесь, що таке особливості доступу Third-level support

Побудова периметра кібербезпеки компанії

• Зрозумієте основні складові периметра кібербезпеки
• Навчитеся виконувати адаптацію контролів та процесів/ресурсів на підприємстві

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Фінальний проєкт
• Проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Андрей Дереча - Security Officer у міжнародній організації

На курсі ви навчитеся створювати no-code AI-агентів у Zapier та Make, які виконуватимуть робочі завдання - від збору даних до перевірки та публікації контенту. Далі інтегруєте їх до CRM-систем та інших платформ, а також опануєте налаштування фільтрів, вебхуків та API. У фіналі створите власного АІ-агента - end-to-end пайплайн, готовий до інтеграції в процеси.

Програма курсу

Вступ до АІ-агентів та No-code платформ

• Зрозумієте, що таке AI-агенти та їхню роль у бізнес-процесах
• Ознайомитеся з екосистемою no-code платформ - Zapier, Make, n8n
• Розберете класифікацію агентів: реактивні, з пам'яттю, мультиагентні системи
• Зрозумієте переваги та обмеження no-code підходу

Перший ZAP (Intake - sheets/notion)

• Ознайомитеся з можливостями Zapier та базовими поняттями: тригер, дія, інтеграція
• Навчитеся створювати просту автоматизацію "Форма → Таблиця"
• Зрозумієте, як використовувати Tally для збору заявок та інтегрувати її з Google Sheets
• Налаштуєте автоматичні повідомлення в Slack або на email при кожному новому записі

Фільтри, гілки та formatter

• Зрозумієте принцип роботи фільтрів та умовних гілок у Zapier
• Навчитеся використовувати Formatter для нормалізації текстів, дат і чисел
• Налаштуєте сценарій, в якому дані з форми проходять перевірку через фільтр
• Ознайомитеся з маршрутизацією заявок у різні таблиці
• Дізнаєтесь, як уникати типових помилок у логіці сценаріїв

Webhooks, email/slack-нотифікації

• Зрозумієте, що таке вебхуки та відмінність між ними
• Опануєте принципи безпеки під час роботи з webhook URL
• Навчитеся створювати сценарій з прийомом даних через вебхук та автоматичним записом у Google Sheets
• Налаштуєте нотифікації в Slack та на email
• Ознайомитеся з тестуванням інтеграцій за допомогою HTTP-запитів

Робота з CRM і запобігання дублям

• Дізнаєтесь, як інтегрувати Zapier з CRM, зокрема в Airtable
• Навчитеся використовувати Find or Create для пошуку або створення записів
• Розберете побудову сценаріїв перевірки контактів за унікальними ключами (email, phone)
• Ознайомитеся з методами блокування дубльованих заявок

Мініаналітика й контроль частоти

• Ознайомитеся з базовими метриками для аналітики: кількість подій, успішність, помилки, затримки
• Розберете принцип контролю частоти (throttling, ліміти)
• Навчитеся створювати дашборди в Looker Studio для моніторингу подій
• Налаштуєте обмеження частоти відправки повідомлень
• Дізнаєтеся про вбудовані інструменти аналітики в Zapier

Перенесення сценарію з Zapier y Make

• Ознайомитеся з інтерфейсом і базовими принципами роботи Make
• Зрозумієте ключові відмінності між Zapier і Make
• Навчитеся переносити intake-процеси із Zapier у Make
• Опануєте налаштування модулів та мепінгів даних у Make
• Дізнаєтеся, коли доцільно переходити з Zapier на Make

Умовна логіка, помилки та ретраї

• Навчитеся будувати умовні гілки в Make
• Зрозумієте типові помилки в сценаріях та як їх відстежувати за допомогою error handler
• Опануєте налаштування ретраїв та backoff-політик
• Налаштуєте інтеграцію зі Slack для сповіщень про збої

HTTP-запити та інтеграція з API

• Зрозумієте принцип роботи з HTTP-запитами та їхні основні типи (GET, POST, PUT, DELETE)
• Навчитеся передавати параметри, headers і тіло запиту
• Опануєте налаштування автентифікації через API keys
• Підключите публічні API та зможете зберігати дані в Google Sheets
• Ознайомитеся з поняттям пагінації результатів

Пакетна обробка даних та планування

• Зрозумієте принцип роботи з масивами в Make
• Знаєте різницю між поодинокою та пакетною обробкою даних
• Опануєте налаштування планувальника запуску сценаріїв у Make
• Зможете агрегувати результати у підсумкові таблиці
• Ознайомитеся з підходами до щоденної обробки даних

Моніторинг, алерти й контроль бюджету

• Зрозумієте важливість моніторингу автоматизацій та ключові метрики ефективності
• Навчитеся створювати дашборди в Google Sheets для відстеження виконань
• Налаштуєте алерти в Slack при перевищенні кількості помилок
• Опануєте принципи контролю бюджету й тарифних лімітів
• Ознайомитеся з можливостями автоматичного обмеження бюджету

АІ-генерація контенту

• Ознайомитеся з можливостями інтеграції OpenAI/ChatGPT в Zapier та Make
• Зрозумієте принцип роботи з prompt-шаблонами
• Навчитеся налаштовувати сценарії генерації AI-контенту
• Зможете планувати автоматизовану генерацію контенту
• Дізнаєтеся про обмеження та політики безпеки AI-моделей

Перевірка якості й модерація контенту

• Зрозумієте ризики використання AI-контенту й чому його необхідно перевіряти
• Ознайомитеся з інструментами автоматичної перевірки якості й модерації згенерованого контенту
• Дізнаєтеся про можливості OpenAI Moderation API
• Навчитеся додавати evaluator-кроки для перевірки контенту в сценаріях
• Зможете налаштовувати додаткові етапи перевірки та умови відхилення
• Інтегруєте Slack-сповіщення для швидкого реагування на помилки

Публікація та трекінг контенту

• Ознайомитеся з каналами дистрибуції контенту: соцмережі, блоги, email
• Навчитеся використовувати офіційні інтеграції для публікації контенту
• Зрозумієте принципи безпечної публікації з урахуванням API-лімітів та планування
• Налаштуєте трекінг публікацій за датою, статусом та кількістю спроб
• Опануєте базові метрики ефективності: CTR, охоплення, кількість публікацій

Збірка повного пайплайну

• Ознайомитеся з поняттям наскрізного сценарію (end-to-end pipeline)
• Вмієте об'єднувати intake-форму, AI-генерацію, перевірку та публікацію в єдиний процес
• Знаєте, як додавати контроль бюджету, логування й дашборди
• Зможете тестувати стабільність роботи на реальних кейсах
• Ознайомитеся з принципами документування та візуалізації пайплайнів

Курсовий проєкт

Презентуєте власний end-to-end пайплайн лектору та колегам по курсу.

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Індивідуальний фідбек від лектора
• Курсовий проєкт: власний АІ-агент
• Практика на Zapier i Make
• Доступ до матеріалів назавжди

Викладачі курсу

Владислав Дегтярьов - Team-Lead No-Code Development at Sommo