Найкращі IT курси в Україні

Програма курсу

Модуль 1. Основи професії дата-аналітика

• Хто такий аналітик даних: ролі, компетенції, кар'єрні треки, дата-майндсет
• Типові бізнес-кейси, які вирішують аналітики (маркетинг, продукт, фінанси, операційка)
• Google Sheets як стартовий інструмент ДА: базові формули та логіка, зведені таблиці, агрегації, групування, візуалізація даних
• Основи SQL: створення баз і таблиць, підзапити та віконні функції
• Основи Big Data: оптимізація запитів, вивантаження та обробка великих обсягів

Воркшоп: "Огляд роботи дата-аналітика" + вибір навчального гранд-проєкту, над яким ви будете працювати впродовж навчання.

Модуль 2. Цикл роботи з даними: від збору до рішень

• Збір даних: бази, CRM, Google Analytics, API, відкриті дані, веб-скрейпінг як інструмент збору даних у реальному часі.
• Обробка даних: первинне очищення (дублі, пропуски, некоректні значення), нормалізація та трансформація даних, підготовка датасетів для аналізу (формати CSV, JSON, SQL)
• Візуалізація великих обсягів даних: створення дашбордів у Power BI та Tableau
• Інтерпретація та бізнес-рішення: як "читати" дані та не плутати кореляцію з причинно-наслідковими зв’язками та як перетворити числа в аргументи

Модуль 3. SQL та робота з базами даних

• Вступ у бази даних: де застосовуються БД (CRM, ERP, e-commerce, фінанси), структура (таблиці, записи, поля, ключі), типи даних (числові, текстові, дати, JSON), реляційні vs нереляційні БД
• Основи SQL: SELECT, WHERE, ORDER BY, агрегації (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX), фільтрація та сортування результатів, робота з кількома таблицями (JOIN: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER)
• Просунутий SQL: підзапити та CTE, віконні функції, робота з датами та часовими рядами, оптимізація запитів (індекси, partitioning)
• BigQuery та робота з великими даними: відмінності від класичних SQL-баз, робота з мільйонами рядків, експорт результатів у Looker Studio / Power BI

Воркшопи:

• Воркшоп 1. "Установка MySQL / підключення до BigQuery: створення власної бази даних та написання перших запитів"
• Воркшоп 2. Команди SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

Модуль 4. Візуалізація даних. Power BI + Tableau

• Робота з Power BI. ч.1: огляд інструмента, обмеження, інтерфейс Power BI Desktop, типи джерел, що підтримує Power BI, Excel, SQL Server, вебдані, API, вектори роботи з Power BI
• Робота з Power BI. ч.2:  DAX, основні поняття (вирази, контексти, типи обчислень), синтаксис i порівняння з SQL/Python, створення міри, KPI, дашборду
• Використання DAX для обчислень: розбір поглиблених запитів, як самостійно вивчати DAX
• Tableau для створення інтерактивних звітів: огляд інструмента та відмінності від Power BI, переваги Tableau для інтерактивної аналітики, імпорт і підготовка даних у Tableau, підключення до різних джерел, очищення та трансформація даних, створення звітів у Tableau, побудова графіків, діаграм і карт, інтерактивність у Tableau, фільтри, параметри, дії користувача

Воркшопи:

• Воркшоп 1. Power BI. Розбір практичних кейсів із різних сфер
• Воркшоп 2. Power BI. Формування дашборду для гранд проєкту
• Воркшоп 3. Робота з Tableau. Розбір практичних кейсів із різних сфер

Модуль 5. Python для аналізу даних

• Основи програмування на Python. ч.1: простота та універсальність мови, основні сфери використання, основи синтаксису Python, змінні, типи даних (int, float, str, list, dict), Умовні оператори (if-else), цикли (for, while)
• Основи програмування на Python. ч.2: завдання по мотивах співбесід, задачі, з якими (швидко) не впоратись без Python, робота з ШІ, поради з використання ШІ
• Візуалізація з Matplotlib і Seaborn: побудова лінійних графіків, гістограм, кругових діаграм, форматування графіків, Plotly: бібліотека для візуалізації, побудова heatmap, boxplot, парних графіків, аналіз трендів та взаємозв'язків. Практичні кейси. Інтерактивні графіки

Воркшопи:

• Воркшоп 1. Використання бібліотек (Pandas, NumPy) для роботи з даними
• Воркшоп 2. Робота з проєктом у Python
• Воркшоп 3. Робота з Matplotlib і Seaborn. Розбір практичних кейсів із різних сфер

Модуль 6. Бізнес-аналіз та прийняття рішень

• A/B тестування та проведення експериментів: етапи проведення тесту (від гіпотези до впровадження), метрики (KPI, health/guardrail, learning), методи оцінки А/B тестів, робота з даними, Python-інструменти, аналітичні пастки. Інтерпретація результатів + бізнес-рекомендації
• Аналіз даних для бізнес-цілей: як дані впливають на стратегію бізнесу, приклади впровадження data-driven підходу, типи бізнес-аналізу, етапи бізнес-аналізу даних, постановка бізнес-задачі, визначення джерел даних, аналіз і візуалізація результатів. Приклади бізнес-аналізу. Аналіз поведінки клієнтів
• Побудова метрик і KPI. Маркетинг: CAC, CLV, CTR. Продажі: коефіцієнт конверсії, середній чек. Фінанси: ROI, маржинальність. Моніторинг та оптимізація метрик. Використання дашбордів для відстеження показників. Як коригувати бізнес-стратегію на основі даних
• Практичні кейси з різних галузей: маркетинг, продажі, фінанси
• Створення бізнес-звітів для зацікавлених сторін: цільова аудиторія, етапи створення звіту, визначення потреб зацікавлених сторін, збір і підготовка даних, вибір відповідного формату (дашборд, презентація, PDF), використання простого дизайну та зрозумілої мови, забезпечення точності та актуальності даних

Модуль 7. Фінальний QA

Фінальний гранд-проєкт

• Робота над реальним кейсом з використанням всіх інструментів та навичок курсу
• Завершальний проєкт з рекомендаціями від експертів курсу, який ви додасте в своє портфоліо

Результат: ви завершите курс з реальним бізнес-проєктом у портфоліо, що стане важливим елементом для вашого працевлаштування.

Бонусні лекції

• Лекція 1. Професійний розвиток: теорія ймовірностей, статистика та використання ШІ в роботі дата аналітика
• Лекція 2: Amplitude: composition / segmentation: знайомство з Amplitude: основи, база даних в Amplitude, EVENT SEGMENTATION, USER COMPOSITION + КОГОРТИ, антипатерни
• Лекція 3. Google analytics 4 + LookerStudio: основи GA4, KPI та аналітика в GA4, LOOKER STUDIO: швидкий дашборд

Особливості курсу

• Тривалість навчання 5 місяців
• 32 лайви - 64 години (більша половина - це практика і розбір ваших кейсів)
  • 1 передстартова зустріч
  • 13 лекцій
  • 14 воркшопів
  • 3 Q&A-сесії
  • 1 фінальна зустріч
• 18 записаних уроків - 36 годин
• Перевірка домашніх завдань
• Доступ до матеріалів діє 1 рік
• Практичні гайди, шаблони
• Чат із учасниками, менторами та спікерами
• Особистий куратор на час навчання
• Допомога з підготовкою до пошуку роботи
• Гранд-проєкт за курсом, який можна додати у портфоліо

Викладачі курсу

• Аліна Бабич - Data Analyst at NovaDigital
• Анна Коваленко - Senior Data Analyst at Ornament Soft Solution
• Алла Осипова - Data Analyst / Database admin at Reckitt
• Олена Руденко - Head of Analytics at Djinni
• Ілля Андрєйчик - Senior Data Analyst at Capslock
• Марина Завальна - Data / Product Analyst at Liven by SKELAR
• Арсеній Шрейдер - Senior BI Developer at Akamai
• Олександр Кривошей - Data Analyst в EPAM Systems

На курсі вас чекають десятки практичних завдань різної складності для закріплення теорії. В кінці курсу ви напишете проєкт, який стане частиною портфоліо і його буде не соромно прикласти до резюме.

Програма курсу

Верстка HTML/CSS

• Основні завдання фронтенду. Інструменти розробки
• Введення у HTML. Структура коду
• Основні теги роботи із текстом, зображеннями
• Створення веб-форм
• Робота із таблицями даних
• Списки
• Введення в CSS, поділ змісту та уявлення
• Контейнер CSS. Підключення CSS стилів. Застосування валідатора
• CSS селектори
• Способи розкладки CSS: float, grid, flexbox
• Використання SCSS / LESS / Stylus
• Анімація, трансформація, переходи
• Робота з градієнтами
• Сучасні типи верстки
• Методологія БЕМ та рекомендації щодо назви класів
• CSS-фреймворки: Bootstrap
• CSS media queries
• Нові специфікації HTML5 та CSS3
• Семантичні теги. Теги фізичної та логічної розмітки у HTML5
• Різні види верстки. Адаптивність та оптимізація верстки
• IT-English Speaking Club з викладачем із IT компанії

JavaScript

• JavaScript: історія, роль, синтаксис
• Базові конструкції мови
• Примітивні типи даних, змінні, оператори
• Логічні структури
• Робота з масивами: одновимірними, двовимірними
• Методи та функції
• Класи та об'єкти. Основи ООП
• Конструктори та прототипи
• JavaScript у браузерах: модель W3C DOM
• Форми та регулярні вирази
• Події, опрацювання подій
• Інтерактивні інтерфейси. AJAX, Promise, Fetch
• Сучасні можливості ES.Next
• Архітектура REST
• Вивчення React та/або Vue.js
• Збірка проектів: WebPack
• Робота з npm, npx, yarn
• Основи Node.JS
• Написання дипломного проєкту для портфоліо. Code review від викладача
• Гарантоване стажування у комерційному проєкті за підсумками тестування та захисту дипломного проєкту
• IT-English Speaking Club з викладачем із IT компанії

Java Start

• Введення в Java. Java SE, EE, Android
• Інсталяція JDK
• Середовище розробки Eclipse / IntelliJ IDEA
• Компіляція і запуск додатків
• Введення в синтаксис мови Java
• Типи даних: примітиви, посилання
• Робота зі змінними і операторами
• Побітові операції
• Додаток "Калькулятор"
• Масиви
• Індексна арифметика
• Робота з рядками
• Методи класів і параметри
• Оператори умовного переходу і цикли
• Робота з датою і часом
• Інструменти для відлагодження програм
• IT-English Speaking Club з викладачем з IT компанії

Java ООП

• Основи ООП. Пакети, класи, об'єкти
• Модифікатори доступу
• Інкапсуляція, успадкування
• Поліморфізм. Практичне застосування
• Робота з виключеннями
• Інтерфейси, подійно-орієнтоване програмування
• Потоки введення-виведення
• Робота з файловою системою
• Java 8: Lambda, Stream API
• Нововведення в Java 9-21
• Багатопоточність
• Синхронізація потоків
• Пакет java.util.concurrent.*. Executors
• Особливості java.lang.Object
• Серіалізація
• Колекції: List, Queue, Deque, Map, Set
• Детальний розбір хеш таблиць
• HashMap і HashSet
• Створення мережевих клієнт-серверних додатків на Java
• Проєкт "Чат для локальної мережі"
• IT-English Speaking Club з викладачем з IT компанії

Java Pro

• Reflection API. Анотації
• Робота з XML і JSON
• Огляд патернів проектування
• Протоколи HTTP/HTTPS
• Веб-додатки
• Java EE / Jakarta EE
• Servlets, JSP, JSTL
• Фреймворки SPRING IoC, MVC
• SPRING Boot, SPRING Data, JTA
• SPRING Security для авторизації користувачів
• Реляційні бази даних
• Основи SQL. CRUD operations
• Робота з базами даних. MySQL
• JDBC. Data Access Object (DAO)
• Технології ORM. JPA, Hibernate
• Чат боти. Створення бота для Telegram
• Автоматична збірка проєктів та управління залежностями. Maven
• Розбір понад 100 питань і завдань для проходження співбесід та підготовка до сертифікації від Oracle
• Написання дипломного проекту для портфоліо. Code review від викладача
• IT-English Speaking Club з викладачем з IT компанії

Особливості курсу

• Живі онлайн заняття в групі
• Відео всіх лекцій
• Авторські відеокурси в особистому кабінеті
• Чат з тренером та групою
• Перевірка домашніх завдань
• Безлімітний IT English Speaking Club
• Проєкти для портфоліо
• Стажування в реальному проєкті для отримання досвіду
• Підготовка резюме і профілю на LinkedIn

Викладачі курсу

• Всеволод Євгієнко - CEO та тренер
• Дмитро Міщук - Тренер
• Антон Вальянос - Тренер
• Олександр Цимбалюк - Тренер
• Філіп Севене - Тренер
• Олег Суховеров - Тренер
• Олег Новіков - Тренер
• Олексій Рихлюк - Тренер
• Олексій Васильєв - Тренер
• Максим Сластен - Тренер

Kонвертуй знання у вміння під час інтенсивного онлайн-курсу з кодування на C#

План курсу

Теми:

• Classes, Access modifiers. Class System.Object
• Class design. Inheritance, Polymorphism
• Delegates, events
• Interfaces, Generics
• Collections
• IEnumerable, IEnumerator interfaces
• LINQ to Objects. Serialization
• Multithreading
• Asynchronous programming
• SOLID principles
• Reflection
• Introduction to ASP.Net Core MVC
• Views
• Routing in ASP.Net Core MVC
• Model binding. Model validation
• EntityFramework Core
• Unit Testing
• Authentication and Authorization

Особливості курсу

• Практика насамперед: ти будеш кодувати, використовуючи завдання, схожі на ті, які зустрічаються на реальних проєктах в SoftServe
• Мінімум теорії: курс для того, щоб кодувати. Якщо ж потрібно буде щось підівчити – ми зібрали усі необхідні відео та матеріали, щоб скоротити твій час на пошуки
• 24/7 чат з учасниками в Discord: місце для твоїх опівнічних питань, веселих стікерів та спілкування з ментором
• Усі завдання підготовлені менторами SoftServe Академії, які знають про код все, адже працюють з ним щодня
• Додаткові технічні е-курси
• Розмовні клуби з англійської & селф-стаді
• Короткі курси для розвитку софт навичок
• Спільнота професіоналів однодумців

Викладачі курсу

• Vladyslav Tymoshchuk - Ментор SoftServe Академії
• Oleksandr Piura - Ментор SoftServe Академії
• Ihor Kohut - Ментор SoftServe Академії

Інтенсивний 5-денний курс надає знання і навички з методології DevOps. Розглядаються основні принципи і практики методології, платформи та інструменти й їх установка.

Програма курсу

Принципи та практики DevOps

• Ключові концепції та словник DevOps
• DevOps і ландшафт інших методологій (Agile/Scrum, Lean, ITSM/ITIL4, SIAM). SDLC моделі
• Культура DevOps
• Scrum практики й їх вплив на DevOps
• Організаційні моделі. Автономія і самоорганізуються команди
• SecOps, DevSecOps, SecDevOps. Чому це важливо
• CI/CD практики
• Зони відповідальності DevOps інженера
• Порівняння ролі SRE і DevOps інженера
• Метрики управління DevOps CI/CD в контексті SAFe

Архітектурний погляд. Вибір платформ та інструментів

• Загальний погляд на ефективність DevOps з точки зору використовуваних архітектур додатків і продуктивної середовища
• Огляд архітектурних принципів і платформ максимально підходять для DevOps
• Сучасні тренди та нові технологічні платформи
• Віртуалізація, Контенери, хмарні платформи
• VVmWare, Amazon AWS, Docker+Swarm, Docker+Kubernetes, OpenStack
• Системи збирання, репозиторії, CI/CD - загальний огляд інструментів, плюси/мінуси
• Системи управління конфігураціями Chef, Puppet, Ansible
• Інфраструктура як код. Terraform
• Системи моніторингу

Знайомство з популярними платформами та інструментами DevOps

Екскурсія з предналаштованого середовищія сценарії використання всіх нижче описаних платформ та інструментів.

Встановлення та налаштування платформ та інструментів DevOps

• VMware vSphere, OpenStack, Docker + Swarm, AWS
• Docker Compose. Docker Hub
• Bitbucket + bamboo. Ansible
• Gitlab + Docker + Amazon AWS
• Моніторинг Docker контейнерів. Splunk

Особливості курсу

• LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
• Підбірка матеріалів з теми курсу
• Електронний сертифікат НЦ
• Обід та кава-брейки (очний курс)
• Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу

Навчитеся будувати рішення з використанням моделей машинного навчання з допомогою Python для табличних і текстових даних. Зможете підбирати класну модель для даних і розумієте, як пріоритезувати експерименти в ході дослідження. В кінці ви будете мати оформлене резюме, портфоліо, LinkedIn, пройдете тестову співбесіду та будете розуміти, якими мають бути ваші покрокові дії аби досягнути своєї мети: знайти роботу в IT в напрямку Machine Learning або почати використовувати ML в своєї поточній роботі.

Програма курсу

Модуль 0. Основи Python для Data Science

• Змінні, типи даних та базові операції з числами й рядками
• Структури даних: списки, словники, кортежі та їх практичне застосування
• Умовні конструкції та цикли для автоматизації обробки даних
• Функції: створення, параметри та організація коду
• Ключові бібліотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib для роботи з даними та візуалізацією

Модуль 1. Вступ до Data Science

Світ штучного інтелекту

• Що таке машинне навчання та як навчаються моделі
• Навігація в світі методів машинного навчання
• Процес розв'язку Data Science задач та інструменти для DS рішень

Дослідницький Аналіз Даних

• З чого почати дослідницький аналіз даних
• Обробка відсутніх значень та аналіз викидів
• Аналіз залежностей між категоріальними змінними

Бонусний модуль. Контроль версій коду. Git

• Що таке Git та чому він такий популярний. Встановлення і конфігурація
• Команди: робота з репозиторієм
• Гілки, pull-ріквести, merge та кращі практики коміту коду
• GUI, історія комітів та що не варто комітити

Модуль 2. Навчання з учителем

Лінійна та поліноміальна регресія. Методи оцінки точності прогностичної моделі

• Тестування статистичних гіпотез
• Підведення до задачі лінійної регресії
• Статистичні методи перевірки на гаусовість
• ЦГТ і пошук змінних-кандидатів для побудови лін. регресії
• Поняття лінії та пошук найкращої лінії, яка описує дані
• Вступ до лінійної алгебри. Робота з матрицями і векторами
• Математичне формулювання задачі лінійної регресії
• Припущення лін. регресії. Метод найменших квадратів
• Вимірювання якості регресійної моделі
• Градієнтний спуск для задачі лінійної регресії
• Лінійна регресія багатьох змінних. Виявлення статистичної значущості коефіцієнтів
• Використання категоріальних змінних у моделі машинного навчання
• Удосконалення моделі

Задача класифікації. Логістична регресія. Принцип роботи та методи оцінки якості

• Задачі класифікації. Математичне формулювання логістичної регресії
• Моделювання поліноміальної регресії
• Методи регуляризації в машинному навчанні

Розв'язок ML задачі step-by-step

• Задача класифікації з Scikit-Learn. Завантаження даних з Kaggle. Заповнення пропущених значень
• Масштабування числових ознак
• Навчання логістичної регресії в scikit-learn та оцінка якості класифікатора
• Класифікація нового значення. Збереження і завантаження моделі. Sklearn Pipelines

Стратегії вирішення дисбалансу класів у машинному навчанні

• Проблема дисбалансу класів. Random oversampling, undersampling та метод SMOTE
• Метод Adasyn, зв'язки Томека і комбінування oversampling з undersampling

Мультикласова та мультизначна класифікація

• Ансамблі моделей. Базові техніки
• Задачі мультикласової і мультизначної (multi-label) класифікації
• Вимірювання якості мультикласової класифікації. Приклад мультиклас і мультилейбл класифікації на даних

Дерева прийняття рішень

• Вступ до дерев прийняття рішень
• Принцип побудови дерев прийняття рішень
• Вибір критерія розбиття в процесі побудови дерева
• Умови зупинки в побудові дерева. Prunning. Як витягнути конкретні правила з дерева
• Майстер-клас з перенесення коду з jupyter notebook у Python модуль
• Навчання Decision Trees на практиці

Методи ансамблювання. Кросвалідація

• Метод крос-валідації для покращення якості моделі
• Оптимізація гіперпараметрів
• Класифікатор kNN (k-найближчих сусідів)
• Ансамблі моделей. Базові техніки
• Використання просунутих методів ансамблювання: Stacking та Bagging + MK з аналізом помилок класифікації
• Просунуті методи побудови ансамблів
• Алгоритми бустингу. Adaboost
• Градієнтний бустинг. XGBoost, LightGBM. Вибір алгоритму під задачу
• Демо використання бустингових моделей. Тюнінг гіперпараметрів з hyperopt

Аналіз часових рядів

• Вступ в аналіз часових рядів. Компоненти часових рядів
• Аналіз якості передбачень часових рядів. Автокореляція і часткова автокореляція в часових рядах
• Поняття стаціонарності. Знайомство з базовим функціоналом бібліотеки Darts
• Методи прогнозування часових рядів та їх застосування. Бейзлайн моделі для часових рядів. Exponential smoothing
• Моделі ARIMA/SARIMAX та Theta
• Facebook Prophet, RNN/LSTM, трансформери для прогнозування time series. Розгляд часових рядів з іншою природою
• Backtesting і аналіз помилок в аналізі часових рядів

Модуль 3. Навчання без учителя

Алгоритми кластеризації

• Вступ до алгоритмів кластеризації у Machine Learning
• KMeans: принцип роботи алгоритму та як визначити оптимальну кількість кластерів
• Ієрархічна кластеризація
• Метод кластеризації DBSCAN. Silhouette метрика для оцінки якості кластеризації

Методи пониження розмірності

• Вступ до пониження розмірностей даних у машинному навчанні
• Принцип роботи PCA
• Прикладне використання PCA. Візуалізація, зниження шуму, стиснення зображення та аналіз даних за допомогою PCA
• Побудова PCA вручну. Нелінійний алгоритм t-SNE

Основи побудови рекомендаційних систем

• Collaborative Filtering і принципи побудови рек. систем
• Рек. системи з fastai

Mini-term проєкт після 3-го модуля

Продемонструєте всі набуті навички з EDA, препроцесингу, вибору метрик, моделювання та інтерпретації результатів.

Модуль 4. Deep Learning & NLP

Вступ у NLP

• Вступ до Natural Language Processing
• Основи класифікації тексту
• Попередня обробка тексту та навчання ML моделі для класифікації
• Аналіз якості класифікації тексту
• Векторизація тексту за допомогою TF-IDF

Парсинг та аналіз тексту

• Робота з HTML та веб-сторінками. Парсинг та аналіз вакансій
• Принцип роботи PПобудова WordCloud. Очищення тексту з ChatGPTCA
• N-грами для аналізу мови

Вступ у Deep Learning

• Вступ до нейронних мереж
• Вступ у PyTorch. Backpropagation
• Будуємо першу нейронну мережу з PyTorch
• Feed-forward Neural Networks

Глибоке навчання для моделювання послідовностей

• Моделювання послідовностей. Принцип роботи рекурентних нейронних мереж
• Як влаштована RNN всередині
• Критерії дизайну рекурентних нейронних мереж
• RNN з 0: задача і кодування вхідних даних
• RNN з 0: тренування моделі
• Процес роботи з RNN "по-дорослому": обробка моделі на простих даних і дебаг моделі
• Тренування та аналіз моделі з PyTorch RNN-cell
• Розпаралелювання обробки послідовностей у нейронних мережах. Архітектура трансформера

Модуль 5. Основи деплойменту

• Вступ до MLOps
• Що необхідно врахувати після готовності моделі
• Способи розгортання ML моделі
• Практичний гайд з деплою ML-моделі на Streamlit

Модуль 6. Створення додатків на основі LLMів

• Алгоритм створення додатків з використанням мовних моделей
• Використання LLMів з бібліотекою Langchain: Промпти і ланцюги
• Langchain Agents
• Робота з пам'яттю в Langchain
• Моделі Hugging Face: Порівняння мовних моделей в Langchain
• Побудова додатку з використанням Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Майстер клас "Побудова мультиагентних систем з LangGraph"

Модуль 7. Працевлаштування

• Як створити ексклюзивне резюме
• LinkedIn, який працює на вас
• Оформлення WOW-портфоліо для Data Science спеціаліста
• Огляд платформи для пошуку роботи Djinni. Реєстрація. Пошук вакансій
• Лайфхаки успішного проходження співбесід
• 250+ питань до технічної співбесіди з відповідями
• Гайд "Платформи для пошуку фріланс-проєктів і фултайм роботи в Україні і країнах Європи"

Додатковий модуль SQL

Основи SQL та Реляційних баз даних

• Що таке SQL та реляційна база даних?
• Термінологія, Зв'язки та Діалекти в SQL
• Синтаксис SQL
• Як користуватись SQL Practice. Приклади найпростіших запитів

Практика роботи з даними в SQL

• Запити з однієї бази. Фільтрація
• Робота з рядками та датами
• Домашнє завдання №1 на практику SQL
• Робота з JOINs: Пояснення та перші приклади
• Використання JOIN та CASE WHEN
• Об'єднання за допомогою UNION
• Домашнє завдання №2 на практику SQL

Підключення до бази даних в Python

• Завантаження бази даних локально
• SQL-скрипт та SQL Client
• Підключення до бази в Python: connection, cursor
• Домашнє завдання №3 Python + SQL
• Читання даних за допомогою Pandas
• INSERT, DELETE, UPDATE та close connection
• Classicmodel database (orders)
• Бонус. SQL in Pandas
• Домашнє завдання №4 Pandas + SQL

Фінальний проєкт

• Студенти обирають цікавий для себе набір даних
• Роблять дослідження, візуалізацію даних
• Створюють інтерактивні дашборди
• Використовують SQL, Python, BI-інструмент
• Роблять оформлення за рекомендаціями

Особливості курсу

• Продумана проєктно-орієнтована програма, після якої дійсно можна працевлаштуватись на позицію Machine Learning Engineer в ІТ
• Короткі уроки до 30 хв з практикою після кожного невеликого блоку
• Зручна платформа: всі уроки, домашки, тести і перевірки ДЗ в одному місці
• Супровід на кожному етапі
• Практика на даних як В РЕАЛЬНІЙ РОБОТІ - НЕіграшкові набори даних. Це основний недолік більшості курсів, що люди вчаться на іграшкових даних, а потім в реальному житті нічого не можуть зробити. В мене не так
• 2 рази на тиждень QA зідзвони для обговорення питань та прибирання блокерів
• За курс ви розв'яжете більше 23х повноцінних ML задач в лекціях і в ДЗ й отримаєте ДУЖЕ детальний розбір
• Окремий модуль з працевлаштування - все, що потрібно знати, аби знайти роботу
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Ганна Пилєва - Senior Machine Learning Engineer, Consultant

Досвідчені фахівці навчать, як налаштувати Jira під себе та автоматизувати рутину через плагіни. Під час навчання ви опануєте просунуті можливості Jira та її плагінів, здобудете навички кастомізації проекту під себе та свою команду, навчитесь автоматизувати рутинні процеси, працювати з JQL запитами.

Програма курсу

Управління проєктом: backlog, оцінка, робота з командами

• Завдання: epics, мітки, коментарі, примітки
• Backlog – грамотно плануємо ітерації та релізи
• Estimates: оцінка, бюджет, результат

Пошук задач та кастомізація простору в Jira. Фільтри. Дашборд. JQL

• Завдання: розширений режим пошуку та контроль
• Фільтри: створення, передплата, спільне використання
• JQL запити: функції, оператори, приклади
• Dashboard – зручний перегляд пріоритетних завдань та змін щодо них

Робота з Confluence. Синхронізація з проєктами у Jira

• Артефакти: компоненти та структура
• Шаблони: створення та використання проєктної документації
• Розширення та аддони – що вибрати для маленької та економної команди або для великого Enterprise
• Tips&Tricks по роботі з Confluence

Розширене адміністрування: workflows, screens, custom fields, permissions

• Custom attributes – складні елементи для складних проєктів
• Permissions – налаштовуємо доступи так, щоб кожен користувач бачив лише релевантну інформацію
• Notifications: схеми, emails, команда та клієнт

Планування та моніторинг великих команд у великих компаніях

• Big Gantt – створюйте акуратні гнучкі дорожні карти високого рівня
• Structure – упорядковуйте та переглядайте свої проєкти з гнучкою ієрархією та функціями електронних таблиць
• Робота з кількома командами – як контролювати всіх через Tempo Planner та автоматизація з Timesheet

Найкращі практики використання вбудованої автоматизації та плагінів

• JWT – Вирівняйте свої робочі процеси, щоб позбавитися повторюваної та ручної роботи
• Script Runner – автоматизуйте робочі процеси та завдання, розширюйте можливості Jira та покращуйте UX за допомогою скриптів Groovy та JQL
• Automation – Автоматизуйте будь-яке завдання або процес за пару клацань мишею та отримуйте миттєві нотифікації у Slack

Візуалізуємо стан проєкту у звітах та аналізуємо поточний стан

• EazyBI - Аналізуйте та візуалізуйте, налаштовуєте інтерактивні звіти, налаштовані формули
• XPorter - Експортуйте інформацію про проєкт у PDF, Excel, Word та більше 10 інших форматів
• Rich Filters- Інтерактивні та динамічні інформаційні панелі Jira

Плагін - Structure: планування, візуалізація, аналітика

• Формування roadmap з будь-яких типів задач, а не лише з епіків
• Візуалізація ієрархічної структури робіт будь-якої складності
• Відображення задач на таймлайні. Враховуємо календарі, відпустки, часткову зайнятість та залежності між задачами
• Аналіз навантаження на членів команди та resource leveling

Q&A зі спікерами курсу

Q&A зі спікерами курсу.

Особливості курсу

• Курс для досвідчених менеджерів та бізнес-аналітиків
• Рівень складності – середній
• Підтримка під час навчання та допомога після завершення курсу
• Викладачі мають досвід роботи з Jira у реальних проєктах
• Повернення коштів після першого заняття, якщо не захочете продовжувати

Викладачі курсу

• Олексій Поган - Head of Project Management Department DCNC
• Марина Зайцева - Project Manager
• Віталій Гринчук - Senior Project Manager / Delivery Manager

Курс для проєктних менеджерів, рекрутерів, продакт менеджерів або новачків в IT, які хочуть швидко опанувати теорію та зрозуміти усі процеси розробки.

Програма курсу

Основи розробки: як працюють IT-продукти зсередини

• Як програмісти бачать розробку
• Архітектура вебзастосунку: база даних, сервери, клієнт-серверна взаємодія
• Ключові етапи процесу розробки: SDLC (Software Development Life Cycle), критичні рішення та ризики

Лекція зробить процеси розробки зрозумілими, навіть якщо ви тільки починаєте, а для досвідчених учасників допоможе структурувати знання і підготує до технічної співбесіди.

Практика: побудова схеми SDLC: від ідеї до продакшну.

Що зможете:

• Розбиратися в процесах веб розробки та їх етапах
• Ставити точні питання технічній команді
• Аналізувати, як технічні рішення впливають на бізнес-процеси
• Розуміти, які рішення приймають розробники та чому

Технічний фундамент: термінологія, мови, фреймворки

• Основні мови програмування: коли яку використовувати
• Фреймворки, бібліотеки, API та їх роль у розробці
• Системи управління пакетами та версіями

Менеджери, які гарно розуміють технічну термінологію легше формулюють вимоги, швидше адаптуються до нового проєкту та не роблять помилок, покладаючись на AI у складних технічних питаннях.

Практика: розбір популярних мов програмування на реальних прикладах з web, desktop, mobile-додатків та Gamedev.

Що зможете:

• Вибирати оптимальні технології для проєкту
• Аналізувати архітектуру рішення
• Розбиратися у взаємодії backend і frontend через API
• Коректно використовувати AI для комунікації про технічні питання

Як працює API та дизайн: міст між бізнесом і технологіями

• Як працюють API-запити та їхнє тестування у Postman
• Взаємодія frontend та backend: що таке DOM і як HTML упорядковує роботу з даними
• Вибір мови програмування: як обрати відповідну технологію для проєкту
• Основи UX/UI: як розробники працюють із дизайнерами
• Як передавати дизайн у розробку

Якщо ви вмієте працювати з API - можете самостійно тестувати рішення та знаходити помилки без розробників. Якщо володієте Figma - правильно передаватимете дизайн і уникнете зайвих ітерацій.

Практика: відправка API-запиту в Postman та аналіз відповіді сервера.

Що зможете:

• Правильно ставити технічні завдання
• Розуміти потреби дизайнерів та розробників
• Ефективно тестувати API-запити
• Запобігати помилкам у передачі дизайну та його впровадженні у код

Управління IT-командою: ролі та взаємодія

• Як працюють технічні та нетехнічні команди
• Спілкування з клієнтом та уникнення конфліктів
• Ключові помилки в управлінні технічними командами
• Як оптимізувати роботу з кожним фахівцем

Зайняття дозволить вирішувати конфліктні ситуації, задовольняти потреби замовника та одночасно захищати свою команду.

Що зможете:

• Визначати ролі та відповідальності в команді
• Ефективно працювати з технічною та бізнес-частинами проєкту
• Запобігати критичним помилкам в управлінні

Frontend - складові

• Основи HTML, CSS, JavaScript: структура, синтаксис, основні теги та можливості
• Верстка: адаптивна, гумова, responsive
• CSS: селектори, каскадність, позиціювання, блокова модель
• Browser DevTools: як аналізувати структуру, стилі, анімації та мережеві запити
• Робота з Cookies, Local Storage, Session Storage

З цими знаннями ви можете самостійно тестувати верстку (навіть на чужих проєктах), аналізувати швидкодію сайту та збереження даних.

Практика: аналіз сайту за допомогою Browser DevTools.

Що зможете:

• Розуміти структуру вебсторінки та принципи її стилізації
• Визначати вимоги до фронтенду та контролювати якість верстки
• Використовувати DevTools
• Зрозуміти, як працювати з Cookies для роботи з рекламою, аналітикою та дотриманням юридичних вимог

Front-end - фреймворки і розбір процесу

• Як працюють frontend-фреймворки: React, Angular, Vue
• CSS-фреймворки та їхні переваги: Bootstrap, Tailwind
• Використання JavaScript-бібліотек для покращення UX/UI
• Робота з компонентами та повторне використання коду

Менеджери, які розбираються у фреймворках, можуть ефективно оцінювати складність реалізації UI та контролювати стек технологій.

Практика: Показ на прикладах, як працює код на препроцесорах, підключення бібліотек та відправлення запитів на backend.

Що зможете:

• Вибирати оптимальний стек технологій для розробки інтерфейсу
• Оцінювати складність та вартість реалізації UI-рішень
• Розуміти логіку роботи фронтенд-компонентів і ефективно комунікувати з розробниками
• Знати, які задачі варто делегувати фронтенд-розробникам, а які - передавати іншим спеціалістам

Back-end - вибір мови програмування і баз даних

• Реляційні та нереляційні бази даних
• Як вибирати бекенд-технології
• Робота з серверною частиною
• Як і де найкраще зберігати дані
• Яку інформацію та документацію менеджер має підготувати для бекенду

Глибше розуміння бекенду дозволяє менеджерам приймати зважені рішення щодо архітектури продукту.

Практика: вчимося збирати всю важливу інформацію та ставити правильні запитання клієнту, щоб вірно вибрати мову програмування та технології для backend.

Що зможете:

• Аналізувати вимоги до бекенду
• Обирати бази даних для різних типів застосунків
• Оцінювати масштабованість архітектури

Back-end - розбір процесу проєктування рішень

• Розподіл завдань між Junior, Middle та Senior backend-розробниками
• Яку інформацію та документацію менеджер має підготувати для бекенду
• Основні етапи розробки, рівні кешування даних та їх вплив на продуктивність
• Важливість та правильний підхід до Unit-тестування
• Основи ООП: чим воно відрізняється від процедурного та функціонального програмування
• Архітектура додатків: коли використовувати моноліти, а коли мікросервіси

Менеджер, який розуміє архітектуру та бази даних, уникає технічного боргу, запобігає вузьким місцям у продуктивності та приймає рішення, що зменшують залежності й прискорюють розробку.

Практика: Аналіз бекенд-архітектури: розбір прикладів монолітів та мікросервісів.

Що зможете:

• Визначати зони відповідальності backend-розробників та ефективно планувати їхню роботу
• Розуміти структуру серверного коду та оцінювати складність технічних рішень
• Аналізувати вплив бекенд-архітектури на швидкість, стабільність і масштабованість проєкту
• Запобігати проблемам, які можуть виникнути через неправильну документацію чи тестування

CI, CD, інформаційна безпека

• Що таке CI/CD: Continuous Integration, Continuous Delivery, Continuous Deployment
• Як вибрати хостинг для проєкту та які критерії важливі
• Коли CI/CD пришвидшує роботу, а коли створює зайву складність
• DDoS-атаки: як вони працюють і як захистити продукт
• Як відбувається витік даних і доступів, та як цьому запобігти
• API-уразливості: основні загрози та способи їх усунення

Практика: Вибір оптимального хостингу для різних типів проєктів.

Що зможете:

• Оцінювати, чи потрібен CI/CD у вашому проєкті та контролювати його впровадження
• Розуміти, як захистити продукт від DDoS-атак, витоків даних та API-вразливостей
• Впевнено брати участь в обговоренні вибору хостингу та контролювати заходи з інформаційної безпеки

Контроль версій - Git, GitHub, Sourcetree та найкращі практики

• Які бувають системи контролю версій
• Основи Git, GitHub, Sourcetree
• Гілки, коміти, пул-реквести
• Best practices у роботі з версіями

З цими знаннями ви можете виявити хаос у гілках, великі коміти без деталей, відсутність код-рев’ю, force push без потреби та завислі merge-запити, щоб запобігти технічному боргу, дублюванню роботи та сповільненню розробки.

Практика: Робота з Git: форк, коміт, пул-реквест. Демо по роботі з Git на прикладі GitHub.

Що зможете:

• Ефективно працювати з кодовою базою
• Контролювати внесення змін у проєкт
• Використовувати Git для управління процесами
• Зберігати зміни за допомогою системи контролю версій, щоб нічого не зламалося та не загубилося

DevOps: автоматизація доставки коду клієнту

• Як працюють сервери, планується навантаження та масштабування
• Навантажувальне тестування, CI/CD та їхня роль у стабільності продукту
• Cloud-інфраструктура: вибір сервісів, витрати та оптимізація

Менеджери, які розуміють DevOps прискорюють випуск продукту, скорочують витрати та уникають технічних затримок.

Практика: створення hello-world програми на Python, зв’язок із гілками Git та базовий цикл CI/CD.

Що зможете:

• Вибирати cloud-рішення
• Аналізувати серверне навантаження, працювати з SSH та автоматизовувати деплоймент
• Ефективно комунікувати з DevOps-командою та уникати блокерів у розробці

Документація

• Яка документація потрібна менеджерам, розробникам і тестувальникам
• Як правильно складати технічне завдання (ТЗ) для програмістів
• Які види документації мають бути в коді та навіщо вони потрібні
• Хто має писати документацію, коли це робити та які інструменти використовувати

Лекція зробить документацію більш легкою в створенні та допоможе оптимізувати процеси.

Практика: Створення технічного завдання методом User Story.

Що зможете:

• Писати зрозумілі ТЗ, які програмісти не переосмислюватимуть по-своєму
• Визначати, яка документація критично важлива, а що можна спростити
• Використовувати документацію як інструмент для прискорення роботи команди

Аналітика проєкту: як оцінити ефективність розробки

• Як аналізувати поведінку користувачів у web та mobile-додатках
• Як правильно працювати з Legacy-проєктами, щоб уникнути помилок
• Використання Jira для звітності та контролю ефективності команди
• Як менеджер може сприяти зростанню розробників

Менеджер, який розуміється на аналітиці, не витрачає зайвий час на припущення та приймає обґрунтовані рішення на основі даних.

Практика: Готовий список інструментів, розбитий за категоріями, щоб точково застосовувати те, що вам потрібно на запит клієнта. Google Analytics, Hotjar, Amplitude та Jira Dashboard.

Що зможете:

• Використовувати аналітичні інструменти для оцінки поведінки користувачів
• Працювати з Legacy-кодом без хаосу та ризиків
• Моніторити стан завдань та продуктивність команди в Jira
• Допомагати розробникам зростати через правильний фідбек та постановку завдань

Тестування - основна термінологія, QA, Automation QA

• Ключові терміни тестування, які допоможуть говорити з QA-інженерами однією мовою
• Види тестування: коли використовувати мануальне, автоматизоване та регресійне тестування
• Як тестувати вимоги та запобігати помилкам ще до написання коду
• Чому тестування може затримувати реліз і як правильно планувати час на QA
• Які результати очікувати від тестувальників і як оцінювати якість їхньої роботи

Практика: оцінка часу на тестування: як передбачати потенційні затримки.

Що зможете:

• Ефективно спілкуватися з тестувальниками та розуміти їхню термінологію
• Визначати, які види тестування потрібні у вашому проєкті
• Оцінювати час на тестування та мінімізувати ризики затримок релізу

Тестування - техніки системного підходу

• Артефакти тестування: тест-кейси, чек-листи, звіти про помилки
• Що таке хороший тест-кейс та як його писати
• Основи тест-дизайну: як тестувальники знаходять баги ще до написання коду
• 7 принципів тестування, які допомагають уникати хаосу та створювати якісні тести

Менеджери, які розуміють тест-дизайн, можуть оцінювати якість тестування, уникати повторюваних помилок у продукті та забезпечувати стабільність релізів.

Практика: Розбір технік тест-дизайну та їх застосування в реальних кейсах.

Що зможете:

• Контролювати якість тестування та розуміти, чи воно проведене коректно
• Формувати правильні очікування від тестувальників і керувати їхньою роботою
• Запобігати критичним помилкам, які можуть зірвати реліз

Mobile - процес розробки додатків

• Як правильно збирати вимоги для мобільних додатків
• Які API-обмеження у мобільних платформах і як вони впливають на розробку
• Типи монетизації: що обрати та чому це важливо з самого початку
• Особливості UX/UI у mobile: нативний vs кросплатформений дизайн

Практика: Аналіз вимог до мобільних додатків: що важливо врахувати на старті.

Що зможете:

• Враховувати технічні обмеження та вимоги ще до початку розробки
• Визначати ефективну модель монетизації продукту
• Грамотно ставити завдання розробникам та дизайнерам mobile-додатків

Mobile - розробка додатків, реліз та аналітика

• Основні етапи розробки мобільних додатків: від ідеї до підтримки
• Як ефективно взаємодіяти з mobile-розробниками та уникати помилок
• Як підготувати додаток до релізу в App Store та Google Play
• Аналітика мобільних програм: які метрики важливі та як їх вимірювати
• Тренди мобільної розробки: що буде актуальним у найближчі роки

З цими знаннями ви можете виявити проблеми у вимогах до мобільного додатку, невраховані API-обмеження, неправильний вибір моделі монетизації та помилки в UX/UI, щоб запобігти втратам на доопрацюваннях.

Практика: Покроковий процес підготовки додатку до публікації в App Store та Google Play.

Що зможете:

• Контролювати кожен етап розробки мобільного додатку
• Працювати з mobile-аналітикою та використовувати її для покращення продукту
• Грамотно організовувати реліз та оновлення додатків, зменшуючи ризики відхилення в сторах

AI для менеджерів: що треба знати, щоб працювати з нейромережами

Основи термінології та ключові поняття AI

• Процес розробки AI: етапи та методи
• Структура команди та необхідні навички для створення AI-рішень
• Як AI може приносити користь бізнесу
• Технології AI, які можуть використовувати менеджери для оптимізації процесів

З цими знаннями ви можете ефективно працювати з AI-технологіями, розуміти, як вони відрізняються від звичайної розробки, і використовувати їх для оптимізації бізнес-процесів, залишаючись у тренді.

Практика: Обговорення прикладів використання AI для підвищення ефективності роботи команди.

Що зможете:

• Оцінювати потреби в AI та розуміти, які технології краще впроваджувати
• Розуміти процес розробки AI-рішень та роль кожного члена команди
• Використовувати AI для покращення бізнес-процесів та зростання команди

Онлайн QA

Під час навчання на курсі TechMind у вас буде можливість прийти на дві QA сесії з експертами та спікерами курсу, які будуть відповідати на Ваші питання, допоможуть закріпити знання та отримати додаткові можливості для зросту.

Екзамен

Іспит, відповіді на запитання. Робота студентів із кейсами, що дозволяють перевірити свої знання та визначити слабкі місця.

Особливості курсу

• Технічні знання для нетехнічних спеціалістів
• Для проходження курсу знадобиться знання англійської мови
• Викладачі мають великий досвід роботи у різних компаніях
• Персональні консультації по розвитку кар'єри
• Допомога в пошуку релевантних вакансій

Викладачі курсу

• Павло Устінов - PM Officer at Solar Digital
• Олександра Поштаренко - Project Management Officer
• Роман Михайлишин - Head of Intelligent Automation, Practice Leader в Intellias
• Іванна Івченко - Technical Product Owner, CBAP
• Євген Черьопкін - Front-end developer at Eurobet Italia

Курс для поглиблення навичок в роботі з таблицями. Під час проходження навчання вас навчать аналізувати дані за допомогою діаграм і фільтрів, роботі з функціями та формулами, використанню зведених таблиць і макросів, підключенню до баз даних та їх обробку.

Програма курсу

Основи роботи з Google Sheets

• Google Sheets для чайників - повторення базового матеріалу
• Основи роботи з комірками, діапазонами та аркушами
• Згадаймо, як відображати і сортувати дані
• Розберемо особливості роботи з "розумною таблицею"
• Гарячі кнопки Google таблиці

Які проблеми ми вирішуємо?

• Нерозуміння, як працює Google Sheets, де шукати потрібні іконки
• Робота з багаторівневим сортуванням і розширеною фільтрацією даних
• Базова обробка тексту: автозаповнення, видалення дублікатів, "зачистка" тексту

Використання функцій

• Розберемо основні види функцій
• Опрацюємо функції текстової інформації, аналітики дати та часу
• Розберемо використання математичних, статистичних та інформаційних функцій

Які проблеми ми вирішуємо?

• Створення та застосування функцій у гугл таблицях
• Приберемо складнощі роботи з функціями і зрозуміємо, в яких випадках, які функції повинні застосовуватися
• Як виправити те, що "зламалося"?

Використання функцій "підтягування даних"

• Розбираємо, як використовувати "багатоповерхові" формули, як їх структурувати та форматувати
• Розглядаємо функції "підтягування" даних і нюанси їх використання - VLOOKUP, HLOOKUP, COLUMN, INDEX, INDIRECT, MATCH тощо

Які проблеми ми вирішуємо?

• Нерозуміння принципів роботи складних формул
• Неможливо знайти необхідну інформацію у великому масиві даних
• Недостатнє знання функцій для щоденної роботи та створення кастомних таблиць

Візуалізація даних та інтерактивність

• Розбираємо основи форматування значень, перевірку введення даних, а також умовне форматування
• Проходимося основними видами візуалізації даних, розуміємо їх налаштування, як додавати нові дані

Які проблеми ми вирішуємо?

• Відсутність навички візуалізації отриманих даних
• Складання не дуже красивих звітів для стейкхолдерів і команди
• Візуалізація даних - це довго, незрозуміло і складно
• Невже можна поєднувати різні типи діаграм?

Робота зі зведеними таблицями

• Розбираємо функціонал і налаштування зведених таблиць
• Розуміємо, як використовувати зрізи, часові шкали та зведені діаграми
• Створюємо зведені таблиці на моделі даних Power Pivot

Які проблеми ми вирішуємо?

• Невміння "тягнути" дані зі зведеної таблиці в інші звіти
• Нерозуміння, як використовувати дані з інших таблиць і зовнішніх джерел
• Тривалий аналіз і систематизація великого масиву даних

Робота з даними: зовнішні джерела та інтеграції

• Розбираємо, як підключитися до зовнішніх текстових файлів, сторінок в інтернеті та баз даних
• Як використовувати інструменти Power BI, а також, як інтегрувати гугл таблиці з Jira

Які проблеми ми вирішуємо?

• Невміння вивантажувати дані з інших джерел
• "Ручний" збір і систематизація даних у гугл таблицях
• Незнання принципів інтеграцій і тривала побудова репортів стейкхолдерам

Робота з макросами та доповненнями

• Дізнаємося, як записати і редагувати макроси
• Які доповнення є в гугл таблицях і як прискорити роботу в рази
• Що таке прогнозування і сезонність у гугл таблицях

Які проблеми ми вирішуємо?

• Постійне повторення одних і тих самих дій
• Втрата часу на завдання, які можна зробити в два кліки

Захист даних і часті помилки використання Google таблиць

• Розбираємо, як захистити дані в гугл таблиці
• Як приховати вміст комірки та аркушів
• Розбираємо, чого не варто робити: найпоширеніші помилки користувачів

Які проблеми ми вирішуємо?

• Помилкові дії під час роботи в Google Sheets
• Невміння захистити потрібну інформацію від сторонніх очей

Особливості курсу

• Курс підходить: усім, хто працює з Google Sheets, Business Analyst, Project/Product/Marketing manager
• Рівень складності – середній
• Підтримка під час навчання та допомога після завершення курсу
• Стажування та спеціальні пропозиції від компаній-партнерів
• Рекомендаційний лист від спікерів курсу для найкращих студентів
• Повернення коштів після першого заняття, якщо не захочете продовжувати

Викладачі курсу

• Павло Устинов - PM Officer у компанії Solar Digital
• Дар'я Фастова - PhD in Information Technology
• Анастасія Наконечна - Project Manager, IT product company

Програма курсу

Робота з сервісами AI

• Які сервіси використовують спеціалісти вже сьогодні
• Overview популярних сервісів та способи роботи з ними
• Автоматизація рутини: швидкі ШІ-інструменти для створення презентацій та нотаток із зустрічей
• Робота в браузері: плагіни, які допомагають підсумовувати вебсторінки, перекладати тексти та аналізувати відео

АІ інструменти:

• плагіни Monica
• Addy AI
• Liner
• Asana
• ClickUp
• OpenAI playground
• ChatGPT
• SlidesAI.io
• Gamma
• NotesGPT
• Transkriptor

Результат:

• Зрозумієте, як використовувати вбудований ШІ для аналізу та автоматизації завдань
• Навчитеся налаштовувати OpenAI playground та ChatGPT, керуючи креативністю, довжиною відповідей та унікальністю тексту за допомогою параметрів Temperature, Max length та інших

Основні принципи prompt-інжинірингу

• Що таке промпти та як з ними працювати
• Як спілкуватись із ШІ: створюємо точні запити, вказуючи роль для ШІ та бажаний формат відповіді
• Написання універсальних та shot промптів
• Як працювати з плагіатом та галюцинаціями
• Як отримати контроль: токени, контекст і температура, щоб керувати креативністю та обсягом відповідей

Результат: Навчитеся створювати точні та ефективні промпти за допомогою техніки Chain-of-Thought для вирішення складних задач крок за кроком, що значно підвищить точність відповідей.

Розширені стратегії промптів

• Техніки: Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought, Tree of Thoughts, RAG
• Підказки за ланцюжком думок
• Інтеграція ШІ в роботу за допомогою інструментів без коду
• Додавання контексту: більш складні інтеграції (додавання тексту на картинки, аналітика графіків, робота з таблицями)
• Розширений ToT та Chain-промптінг
• Створення персонального GPTs в 1 промпт

Результат: Навчитеся використовувати технологію RAG (Retrieval-Augmented Generation) та інші методи для роботи з вашими документами, графіками та іншими даними, що перетворить ШІ на персонального помічника.

ChatGPT та його альтернативи

• Ключові конкуренти ChatGPT
• Нішеві моделі, які найкраще підходять для конкретних завдань: від аналізу текстів та написання кодів до роботи з науковими даними
• Що таке Open Source-моделі, де їх знайти та як їх використовувати
• Платформи Poe та OpenRouter, які надають доступ до різних моделей в одному інтерфейсі

АІ інструменти:

• Gemini
• Claude
• Perplexity та You.com
• Elicit
• Phind
• Llama
• Mistral
• Gemma

Результат: Будете працювати лише з найактуальнішими AI інструментами, які використовують спікери-практики у своїх сферах, і отримаєте реальні кейси їх застосування для бізнесу.

Створення контенту

• Написання текстів для соц.мереж, сайтів, презентацій, статей, сценаріїв тощо
• Інструменти для інфографіки
• TОП АІ інструменти для створення презентацій
• Сервіси для досліджень фактів
• Інструменти для "гуманізації" ШІ-тексту
• Стратегії оптимізації (GEO, AEO), щоб ваш контент потрапляв у ШІ-витяги та відповідав на голосові запити

АІ інструменти:

• Jasper
• Copy.ai
• AdText
• Digital First
• Piktochart
• Napkin
• Infogram
• SnapDiagram
• Venngage
• Gamma
• Beautiful
• Decktopus
• Consensus.app
• Elicit.com
• Undetectable AI Rewriter

Результат: Навчитеся використовувати AI-інструменти для швидкого створення контенту, від текстів до інфографіки та презентацій.

Маркетинг - як оптимізувати просування від ідеї до реклами

• Автоматизація аналізу ринку: відстежуйте тренди, конкурентів та збирати інсайти без "шуму"
• Пошук і сегментація цільової аудиторії: персоналізація через дані та AI
• Швидкий моніторинг цін, продуктів і реклами
• Прогнозування попиту та поведінки клієнтів для передбачення продажів і трендів
• Формування УТП та product-market fit
• Розрахунок unit-економіки маркетингової кампанії
• AI-асистенти для текстів, відео та медіапланів

АІ інструменти:

• Brandwatch
• AlphaSense
• Talkwalker
• Julius
• Segment
• Optimove
• Zeta Global
• Crystal Knows
• Personas by Delve AI
• SimilarWeb
• Kompyte
• Owler
• Glimpse
• Amazon Forecast
• Tableau Einstein
• Medallia

Результат: Навчитеся ефективно сегментувати цільову аудиторію, прогнозувати попит та оптимізувати бюджет, що допоможе скоротити витрати на маркетинг до 50% та прискорити запуск маркетингових кампаній.

Робота з продуктом або послугою, стратегічне планування

• Як зібрати і структурувати інформацію з відкритих джерел та за допомогою AI
• Використання AI для брейнштормінгу нових продуктів або концепцій
• Підбір бізнес-моделі на основі ринкових даних
• Розрахунок ціноутворення для прогнозування прибутку
• Аналіз потенційної аудиторії за допомогою кластеризації даних, NLP, та комп'ютерного зору.
• Створення user personas за допомогою AI для точнішої персоналізації

АІ інструменти:

• Google Trends
• Semrush
• Ahrefs
• Perplexity AI
• Brandwatch
• ChatGPT
• Copy.ai
• Jasper AI
• Business Model Navigator
• Lean Canvas AI
• Pricefx
• Competera
• Zilliant

Результат: Навчитесь аналізувати ринок та конкурентів за допомогою AI, підбирати бізнес-моделі та розраховувати ціноутворення.

Робота з проєктами

• Як АІ знімає рутину та звільняє час на стратегію
• Автоматизація завдань: інтеграції з Jira, Teams, Google Sheets, Telegram Bot
• Транскрибація зустрічей: автоматичні нотатки, action items і звіти
• Генерація документації та звітів: створення ТЗ, описів задач, статус-репортів за хвилини
• Чат-боти для команди й клієнтів: швидкі відповіді, навчання новачків, пошук даних (Teams Bot + OpenAI, UniBot)
• Інтеграція в таск-трекери: автогенерація user stories, пріоритезація backlog
• Швидке створення дорожніх карт, mind maps і схем

АІ інструменти:

• ChatGPT
• Copilot
• Gemini
• Make
• Zapier
• Otter.ai
• Fireflies
• Jira AI
• Trello AI
• Miro AI
• FigJam
• Lucidchart

Результат:

• Зможете інтегрувати ШІ у свої таск-трекери, навчитеся швидко створювати документацію, звіти та підсумки зустрічей за допомогою AI-сервісів
• Отримаєте набір інструментів для ефективної роботи з командою й клієнтами через чат-боти та інтеграції

Як підвищити ефективність продажів за допомогою AI

• Робота з лідами: оцінка й пріоритизація, персоналізовані рекомендації по взаємодії
• Аналітика розмов на основі ШІ для успішних продажів
• Підвищення ефективності комунікації в продажах за допомогою чат-ботів на базі ШІ
• Аналітика продажів на основі ШІ для отримання цінних інсайтів
• Синтез голосу для бізнес-комунікації
• Розбір автоматизації роботи процесу продаж (обробка вхідних запитів клієнтів на різних мовах)

Результат:

• Зможете посилити відділ продажів і сфокусувати людський ресурс на заробітку, а не на аналітиці
• Навчитеся аналізувати дзвінки й чати для розвитку сейлз-команди та впровадите AI-чатботи, які підвищують ефективність продажів

Як автоматизувати HR-процеси з ШІ

• Автоматизація рекрутингу: створення вакансій, аналітика анкет, транскрибація інтерв’ю, віртуальні співбесіди, аналіз відгуків кандидатів
• AI-онбординг і навчання: чат-боти для баз знань, створення презентацій, тестів і навчального контенту
• Оцінка співробітників і аналітика: автоматизовані тести, рекомендації, аналіз користування базами знань
• Робота з календарем: призначення інтерв’ю, 1:1 зустрічей, управління графіками та навантаженням команди
• Правила створення ефективних prompt-ів: як правильно формулювати запити для вакансій, резюме, адаптаційних програм

Результат: Опануєте інструменти для аналізу резюме та автоматизації оцінки кандидатів, скорочуючи час найму до 50%.

Робота з документами та юридичні задачі

• Швидкий аналіз бізнес-інформації
• Правила складання та приклади запитів для leagal задач
• Як працювати з інформаціє, fact-checking, fake news, аналітичний пошук
• Що таке Google NotebookLM і Gemini, їхні можливості та ключові відмінності
• Аналіз законодавства

Результат:

• Навчитесь автоматично аналізувати юридичні документи, забезпечуючи їх відповідність регуляторним вимогам
• Опануєте інструменти для пошуку інформації, перевірки її достовірності та автоматизації юридичних процесів

Як оптимізувати фінансову аналітику за допомогою ШІ

• Як автоматизувати аналіз великих масивів даних і документів (CSV, PDF)
• Використання NLP для обробки текстів, резюме, юридичних і фінансових документів.
• Приклади інтеграції: Google Colab + Python для аналізу транзакцій, OCR для розпізнавання PDF, генерація JSON-звітів
• Практичні кейси: створення P&L-репортів, фінансовий аналіз, підсумки з raw-даних, аналітика форм і опитувань

Результат:

• Зможете прогнозувати витрати та створювати фінансові звіти за допомогою ШІ, підвищуючи точність фінансового планування
• Опануєте автоматизацію аналізу та візуалізації даних

Q&A з розробниками: як зрозуміти, коли автоматизації недостатньо і потрібно навчати власну LLM

• Комп’ютерний зір, обробка природної мови
• Яка різниця у впровадженні різних технологій
• Робота з даними для AI-рішень: що потрібно для підготовки
• Коли варто робити власну розробку і як зрозуміти, що no-code-автоматизацій недостатньо
• Як проводити аналіз задачі для впровадження штучного інтелекту

Результат: Дізнаєтеся, коли використання простих автоматизацій не допоможе, як підготувати дані для навчання LLM та чим процес розробки AI-рішень відрізняється від розробки інших software-рішень.

Автоматизація бізнес-процесів та інтеграція ШІ в компанію

• Автоматизація процесів за допомогою Make (або інших No-Code / Low-Code інструментів)
• Вибір технічних рішень та постачальників
• Оцінка ROI від впровадження ШІ
• Інтеграція ШІ з існуючими системами (CRM, ERP)

Результат:

• Під час першої зустрічі ми визначимо процеси, які ви хочете автоматизувати, і реалізуємо це для вас
• Під час другої зустрічі покажемо, як саме ми впровадили автоматизацію, щоб надалі ви могли робити це самостійно й уникати зайвих витрат на підрядників
• Ви навчитеся інтегрувати ШІ з CRM- та ERP-системами, що оптимізує бізнес-процеси та зменшить операційні витрати на 15–20%
• Також отримаєте навички оцінювання ROI від впровадження ШІ для обґрунтованих інвестицій

Особливості курсу

• 8 онлайн лекцій
• Спілкування в чаті зі спікерами та менторами курсу
• Технічна підтримка
• Виконання домашніх завдань (з ментором)
• Шаблони з промптингу та корисні ресурси, чек-листи
• Підписка на бонусні лекції IAMPM
• Доступ до курсу та матеріалів без обмежень
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Максим Мироненко - Product Manager в Universe Group
• Микита Загурдаєв - Product Manager в Universe Group
• Валентин Суляєв - Team Lead, Algorithm and AI Development Department в Globus Bank
• Мері Кірічек - Проводить аудити бізнес-процесів в стартапах та допомогає оптимізувати бізнес-модель
• Анастасія Зеленовська - Digital Marketing Manager та Co-founder Go-Global
• Віталій Гринчук - Senior Project Manager / Delivery Manager
• Олександра Бернацька - Senior Product Manager у Boosta