Найкращі IT курси в Україні

Програма курсу

Java. Hibernate

• Загальна інформація
• Вступ до Hibernate
• Налаштування середовища Hibernate
• Відображення об'єктів та реляційні дані
• HQL (Hibernate Query Language)
• Критерії Hibernate
• Керування транзакціями
• Додаткові функції Hibernate

Springboot

• Загальна інформація
• Введення у Spring Boot
• Налаштування проєкту Spring Boot
• Spring MVC
• Робота з базами даних
• Аспектно-орієнтоване програмування (АОП)
• Безпека Spring Boot
• Аутентифікація через сторонні послуги
• Робота з повідомленнями
• API first design (OpenAPI)
• Spring Cloud Stream
• Тестування Spring Boot
• Розгортання Spring Boot

Особливості курсу

• Зручна LMS система
• Безстроковий доступ до лекцій та матеріалів
• Чат з менторами
• Перевірка завдань
• Живі консультації

Викладачі курсу

• Сергій Журавльов - Засновник BigBird, співзасновник OktenWeb Digital Studio
• Віталій Демчишин - Senior Python Developer
• Мар'ян Стасюк - Senior Java Automation Engineer
• Роман Жеребецький - Senior Developer at EPAM System

Поглиблений курс по пайтону, розробка веб додатків, робота з серверами, робота з API та фреймворками.

Програма курсу

Django

• Загальна інформація
• Вступ до Django REST Framework
• Серіалізація даних
• Класи представлень DRF
• Представлення DRF
• Дозволи DRF
• Вкладені серіалізатори
• Класи фільтрів DRF
• Пагінація DRF
• Throttling DRF
• Автоматизація завдань DRF
• Розширення DRF

Особливості курсу

• Зручна LMS система
• Безстроковий доступ до лекцій та матеріалів
• Чат з менторами
• Перевірка завдань
• Живі консультації

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

Програма курсу

Що таке розробка

На вступній лекції розкладемо на прикладі весь процес розробки ПО. Новачки отримають каркас знань для наступних лекцій, а досвідчені спеціалісти вже можуть задати спікерам питання, які їх цікавлять, структурувати знання й зрозуміти, як будується архітектура софтверних додатків.

З чого складається розробка: термінологія

На лекції розповімо про основні мови програмування, які сьогодні використовують для написання web, desktop, mobile-додатків і Gamedev. Ви дізнаєтесь, на чому пишуть автотести і скрипти для системи. Нарешті розберетесь, чому розробники постійно говорять про API і як часто його насправді використовують.

З чого складається розробка: API, вибір мови програмування і робота з дизайном

В процесі лекції ви побачите, як API працює на практиці: спікер покаже, як відправляти найпопулярніші запити, яких результатів чекати і чому. Також ви отримаєте поради спікера з вибору мов програмування і продуктивної роботи між програмістами і дизайнерами.

Front-end – складові

На оглядовому занятті розберемо технології Front-end розробки. Ви дізнаєтесь, з чого складаються веб-сторінки, яку інформацію про термінологію варто знати менеджеру, щоб правильно задавати уточнюючі питання вебмайстрам і як пояснити замовнику, який тип верстки потрібен його додатку.

Front-end – фреймворки і розбір процесу

На занятті розповімо, як вибирати фреймворк залежно від типу проєкту, покажемо на прикладах, як працює код на препроцесорах, піключаються бібліотеки і відправляються запити на Back-end. Ви зрозумієте, які задачі не варто доручати front-end розробникам, щоб побудувати продуктивний процес взаємодії з цими спеціалістами.

Back-end – вибір мови програмування і баз даних

Після заняття ви зможете визначитися, який Back-end розробник потрібен у вашій команді і не завантажувати Junior-ів Senior-ськими завданнями. Також заглибитеся в тонкощі процесу та дізнаєтесь, як побудувати правильний процес розробки.

Back-end – розбір процесу проєктування рішень

На занятті ви розберетесь у компетенціях Back-end розробників і сформуєте чітке бачення, чого чекати від кожного спеціаліста. Ми пройдемось по основних етапах Back-end розробки і розповімо про основні опорні точки, які важливо і потрібно контролювати менеджеру.

Back-end – підходи в програмуванні і вибір архітектури

Після заняття ви закріпите у домашньому завданні підбір технологій для Back-end частини проєкту.

Artificial Intelligence (AI)

Після заняття будете знати як виглядає процес розробки АI, який склад та досвід має бути у команди. Та дізнаєтесь як і які технології AI може використовувати менеджер.

Як вибрати стек технологій під проєкт

На занятті ви дізнаєтесь, які застосунки можуть замовляти у вашої аутсорсингової компанії, з яких технологій буде вибирати ваша команда. Ви прокачаєте свою експертизу в тонкощах web-, mobile-, machine learning, embedded- і хмарних застосунках і отримаєте практичні поради від спікера.

Розгортання додатків + інформаційна безпека

На лекції ви дізнаєтесь, на яких хостингах можуть зберігатись сайти і отримаєте практичні поради, на що звернути увагу при виборі. Крім цього, розберемо тонкощі CI/CD і яка відмінність між ними з точки зору організації процесу. Поговоримо про основні види вразливостей і дамо поради, як від них захиститись.

Контроль версій. Робота з Git

На лекції ви отримаєте докладний розбір того, що таке контроль версій і як він здійснюється. Ви зрозумієте, чим системи контролю версій відрізняються одна від одної і що варто враховувати при їх виборі. Також розглянемо основи роботи з Git і проведемо демо по роботі з Git на прикладі GitHub.

Q&A

Відповідаємо на питання, що накопичилися, вивчаємо матеріали глибше та розбираємося з домашнім завданням разом.

DevOps: автоматизація доставки коду клієнтам

На лекції ми розберемо типові проблеми і задачі DevOps інженера. Ви зрозумієте, як моніторити навантаження на сервер, на основі чого приймаються рішення про масштабування, за які рішення варто і не варто переплачувати, і головне - зможете вести конструктивний діалог про CI/CD в процесі виконання проєкту.

Документація

На лекції ви проясните, яка документація потрібна вам як менеджеру, і без чого не можуть впоратися розробники. Також дізнаєтесь, як і коли треба писати документацію і які інструменти допоможуть зробити це оптимально. Розберемось у тому, як менеджеру використовувати документацію для більш ефективної роботи.

Аналітика проєкту

На лекції розберемося, як працювати з аналітикою web і mobile додатків: розглянемо основні інструменти для вимірювання трафіку, залученості і конверсій, і дізнаємось, як працювати не тільки з зовнішніми, але й із внутрішніми користувачами. Також ви отримаєте практичні поради з роботи з Legacy-проєктами, звітністю і ростом співробітників.

Тестування – основна термінологія

На лекції ви отримаєте концентровану інформацію з теорії тестування, зрозумієте, як краще проводити тестування на реальних проєктах, дізнаєтесь, які типи тестування підходять для різних запитів клієнта і отримаєте практичні поради з тестування вимог.

Тестування – техніки системного підходу

На занятті ви систематизуєте класифікації підходів тестування і заглибитесь в особливості роботи тестувальника. Розповімо, навіщо спеціалісти будують стільки діаграм і на прикладах розберемось, яка техніка тест-дизайну підходить для різного типу задач.

Mobile – процес розробки застосунків

На занятті ви дізнаєтесь особливості, які має враховувати менеджер при створенні рішень для mobile, а також, які технології і практики в розробці кросплатформенних і нативних додатків є на ринку. Поговоримо про всі підготовчі етапи, без яких не відбудеться продуктивна робота.

Mobile – розробка застосунку, реліз і аналітика

На лекції ви розберете кращі практики розробки, підтримки і аналітики мобільних застосунків і дізнаєтесь, де краще зберігати дані і як забезпечити їхній захист. Розкладемо по поличках процес тестування в mobile і дізнаємось, як і на чому програмуються чат-боти.

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

• Анна Лаврова - Agile Coach at Wemanitu Belgium
• Ірина Марусяк - Senior PM у SoftServe
• Тамара Левіт - Senior Technical Product Manager at Appflow.ai
• Денис Шаматажи - Senior Product Manager at Microsoft
• Євген Черьопкін - Front-end developer at Eurobet Italia
• Денис Ювженко - System Architect at Intellias
• Костянтин Рябушкин - Senior PM at Cirtus
• Павло Устінов - PM Officer at Solar Digital

Опануйте інструменти контейнеризації та оркестрації, щоб прискорити розробку та забезпечити стабільність інфраструктури.

Програма курсу

Основи контейнеризації та віртуалізації

• Розберете концепцію контейнеризації та її переваги
• Дізнаєтеся, яка відмінність між контейнеризацією та віртуалізацією
• Отримаєте загальний огляд інструментів Docker і Kubernetes для роботи з контейнерами
• Розглянете реальне використання контейнерів та віртуальних машин у сучасних проєктах

Основи Docker

• Дізнаєтеся, як працює мережа в Docker
• Вивчите основи мережевої взаємодії та з'ясуєте, як налаштовувати мережі між контейнерами
• Встановите Docker і розглянете основні команди для роботи з контейнерами
• Створите перший контейнер

Створення та управління Docker-образами

• Дізнаєтеся, що таке Dockerfile
• Навчитеся створювати й керувати Docker-образами через Docker Hub
• З'ясуєте, як оптимізувати Docker-образи та підвищувати ефективність

Docker Networking та Volumes

• Розглянете Docker Networking
• Дізнаєтеся, як налаштовувати мережеву взаємодію між контейнерами
• Навчитеся використовувати Volumes для збереження даних

Логування та події в Docker

• Вивчите методи логування в Docker
• Дізнаєтеся, як налаштовувати логування та працювати з подіями в Docker

Docker Compose

• Дізнаєтеся, що таке Docker Compose
• Навчитеся використовувати Docker Compose для управління багатоконтейнерними застосунками

Основи Kubernetes

• Розглянете архітектуру й основні компоненти Kubernetes
• Дізнаєтеся, як налаштувати Kubernetes-кластер
• Навчитеся створювати Pods та Deployments

Масштабування, оркестрація та сервіси в Kubernetes

• Дізнаєтеся, як створювати й налаштовувати ReplicaSets для автоматичного масштабування продів
• Протестуєте Horizontal Pod Autoscaler

Сервіси Kubernetes

• Дізнаєтеся, як налаштовувати балансування навантаження
• З'ясуєте, як створювати сервіси для доступу до застосунків
• Навчитеся використовувати ConfigMaps для управління конфігураціями

Робота з Persistent Storage у Kubernetes

• Розглянете приклади роботи з Persistent Storage
• Навчитеся працювати з Persistent Storage для збереження даних у Kubernetes

Управління ресурсами в Kubernetes. Моніторинг та логування

• Дізнаєтеся, як керувати ресурсами застосунків, налаштовувати моніторинг та логування в Kubernetes
• Налаштуєте обмеження ресурсів для Pods та зможете інтегрувати застосунок із системою моніторингу

Використання Health Checks: Liveness and Readiness Probes у Kubernetes

• Дізнаєтеся, що таке Liveness і Readiness Probes та як їх задіювати для підтримання стабільної роботи застосунків у Kubernetes
• Навчитеся використовувати Health Checks для моніторингу стану контейнерів

Автоматизація розгортання за допомогою Helm

• Дізнаєтеся, що таке Helm і як створювати Helm-чарти
• Навчитеся робити й використовувати Helm-чарти для автоматизації розгортання

Воркшоп: розгортання комплексного застосунку

• Зрозумієте, як комплексно розгортати вебзастосунки
• Спробуєте розгорнути застосунок з використанням Docker і Kubernetes та інтегрувати всі компоненти курсу
• Отримаєте відповіді на запитання на Q&A-сесії

Презентація курсового проєкту

• Розробите комплексний застосунок на мікросервісній архітектурі
• Контейнеризуєте мікросервіси так, щоб кожен взаємодіяв один з одним і отримував зворотний зв'язок щодо їхньої роботи

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Ігор Мартинюк - DevOps Engineer at BlaBlaCar

Протягом курсу розберете реальні кейси з практики лектора. Опануєте метрики та KPI, Risk Management, прокачаєтеся у стратегічному плануванні.

Програма курсу

Хто такий Engineering Manager?

• Зрозумієте суть і значення ролі Engineering Manager
• визначите ключові зони впливу - від команди до продукту та процесів
• Дізнаєтесь, які ментальні зрушення можуть відбутися під час переходу до ролі керівника
• Усвідомите типові помилки та зрозумієте, як їх уникнути

Менеджмент vs Лідерство

• Розпізнаєте типи влади та зрозумієте переваги й недоліки їх використання
• Дізнаєтеся, чим відрізняється лідерство від менеджменту
• Виявите свій тип лідерства
• Зрозумієте, як поєднувати владу, менеджмент і лідерство в ролі Engineering Manager

Розвиток лідерських компетенцій

• Визначите ключові лідерські якості, потрібні Engineering Manager
• Зрозумієте важливість проведення 1:1 і розберетесь у структурі, техніках та підходах
• Дізнаєтесь, як будувати відносини в команді, не зводячи 1:1 до статус-апдейтів

Культура команди та робочі звички

• Зрозумієте, навіщо формувати культуру в команді та як вона впливає на результативність
• Дізнаєтеся, чим відрізняються звички, правила, ритуали й табу в команді та з якою метою їх використовують

Побудова команди: бачення, цілі, фази розвитку

• Розберетесь у типах команд і фазах їхнього розвитку
• Навчитеся узгоджувати цілі команди з цілями організації

Побудова команди: статут, структура та топологія

• Проаналізуєте різні структури команд і зрозумієте їхні відмінності
• Навчитеся застосовувати принципи топології для оптимізації командної роботи
• Створите комплексний статут команди

Найм, адаптація та онбординг

• Створите ефективний job description на позицію Engineering Manager
• Розробите процес найму, навчитеся проводити неупереджені інтерв'ю та ухвалювати обґрунтовані рішення
• Впровадите структурований процес адаптації нових членів команди
• Зрозумієте, як організувати комфортний та прозорий offboarding

Високоефективні команди й артефакти управління

• Розберетесь у ключових характеристиках високоефективних команд і зрозумієте, чому психологічна безпека є основою їхньої ефективності
• Навчитеся налагоджувати delivery-процеси в команді
• Опануєте ефективні артефакти управління для побудови продуктивної команди

Метрики ефективності команди

• Зрозумієте, які бувають ключові engineering-метрики, та зможете вимірювати ефективність і результативність роботи команд
• Дізнаєтеся про типові помилки під час оцінки командної роботи та способи їх уникнення
• Навчитеся презентувати метрики та їхні результати стейкхолдерам

Зворотній зв'язок та культура прозорості

• Навчитеся надавати конструктивний зворотний зв'язок - як позитивний, так і коригувальний
• Розберетесь у техніках ефективного зворотного зв'язку
• Сформуєте цілісну фідбек-систему в команді
• Дізнаєтесь, як працювати зі зворотним зв'язком у складних або незручних ситуаціях

Розвиток через делегування та розширення відповідальності

• Навчитеся будувати карту делегування та чітко визначати, що і на якому рівні передаєте
• Складете індивідуальні плани розвитку для членів команди з фокусом на зони росту
• Зрозумієте важливість коучингу у роботі Engineering Manager
• Дізнаєтесь, як проводити ефективні коуч-сесії з командою

Ефективна комунікація менеджера та команди

• Навчитеся підвищувати прозорість у команді та ефективно комунікувати через різні канали
• Дізнаєтесь, як покращити взаємодію всередині команди та між командами
• Зрозумієте принципи комунікаційної прозорості та зможете впровадити їх у роботі

Побудова партнерських зв'язків в організації

• Налагодите ефективну співпрацю в команді та між командами
• Дізнаєтесь, як працювати з рівнями впливу й залученням ключових стейкхолдерів
• Навчитеся створювати комфортне середовище для партнерської взаємодії
• Розпізнаєте зони недовіри та сформуєте плани дій для їх подолання

Roadmapping та стратегічне планування

• Дізнаєтеся, чим відрізняються roadmap команди, продукту, технічні та особисті
• Навчитеся розробляти й керувати project roadmap
• Опануєте підходи до презентації та впровадження roadmap у роботу команди
• Зрозумієте, як працювати зі стратегічним плануванням для досягнення довгострокових цілей

Управління змінами

• Зрозумієте, на якому етапі змін перебуває команда
• Дізнаєтеся про підходи до управління організаційними та командними змінами
• Навчитеся планувати, очолювати й координувати ініціативи змін
• Визначите ефективні способи інформування та подолання опору в команді

Ухвалення рішень та управління ризиками

• Дізнаєтеся про інструменти для виявлення ризиків
• Навчитеся аналізувати ризики та оцінювати їхній вплив на команди й процеси
• Ухвалюватимете обґрунтовані рішення на основі результатів аналізу ризиків

Метрики, аналітика та інженерні дашборди

• Навчитеся використовувати дані та аналітику для ухвалення рішень
• Визначите й створите метрики для відстеження та оцінювання прогресу
• Опануєте системний підхід до метрик і зрозумієте, чому важливо покращувати те, що вимірюєте

Технічний борг, процеси та якість

• Навчитеся працювати з технічним боргом і керувати міграціями
• Дізнаєтесь, як використовувати інструменти incident review - CAPA та IOPA
• Опануєте процеси Architectural Decision Record і Request for Comments та зможете впроваджувати їх у команді

Масштабування команд і процесів

• Зрозумієте, які точки болю виникають під час масштабування команд
• Дізнаєтесь, як ефективно управляти процесом масштабування
• Навчитеся виявляти й розв'язувати типові проблеми зростання
• Опануєте інструменти для підтримки й організації масштабування команди

Особиста ефективність Engineering Manager

• Дізнаєтеся про техніки особистої та командної продуктивності
• Зрозумієте, як піклуватися про себе та запобігати вигоранню
• Навчитеся керувати власною кар'єрою свідомо й системно

Особливості курсу

• Практика та гейміфікація
• Реальні кейси з практики лектора
• Релевантна теорія
• Курс відповідає стандартам якості міжнародного Інституту управління проєктами
• Софт-скіли
• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Костянтин Кугот - Senior Software Engineering Manager at Oracle

Програма курсу

Основи аналітики великих даних

• Зрозумієте відмінність між сховищами даних, data lakes і lakehouse-архітектурою
• Дізнаєтеся про переваги та недоліки кожного підходу залежно від бізнес-сценарію
• Вивчите патерни обробки даних - пакетну й потокову - та їхній вплив на архітектуру пайплайна

Основи Apache Spark

• Зрозумієте розподілену модель виконання в Spark
• Навчитеся виконувати базові трансформації та дії з DataFrame
• Дізнаєтеся, коли краще використовувати DataFrame API, а коли - Spark SQL

Поглиблене вивчення Spark

• Дізнаєтеся, як виявляти й усувати проблеми з продуктивністю в Spark
• Навчитеся використовувати партиціювання, кешування й broadcast joins для оптимізації
• Зрозумієте, як читати Spark UI для покращення виконання завдань і розв'язання проблем зі skew

Spark на EMR

• Дізнаєтеся, з чого складається AWS EMR та як працюють його компоненти (Hadoop, Spark, Hive тощо)
• Навчитеся налаштовувати EMR-кластери для зручної та масштабованої роботи зі Spark

Основи Databricks

• Навчитеся налаштовувати робоче середовище Databricks в AWS
• Зрозумієте життєвий цикл кластерів і як оптимізувати витрати
• Дізнаєтеся, як підключати Databricks до хмарних сховищ, зокрема ADLS

Databricks SQL для аналітики

• Навчитеся писати й виконувати SQL-запити в Databricks
• Дізнаєтеся, як використовувати Databricks SQL для BI-аналітики
• Зрозумієте, як оптимізувати запити й працювати з продуктивністю

Реалізація Data Governance на прикладі Unity catalog

• Дізнаєтеся, як Unity Catalog централізує управління даними в Databricks
• Навчитеся налаштовувати каталоги, схеми та доступи для безпеки даних
• Зрозумієте можливості аудиту й відстеження походження даних (data lineage)

Best-практики роботи з Databricks

• Дізнаєтеся, як оцінювати й оптимізувати витрати на Databricks
• Навчитеся покращувати продуктивність ноутбуків і дотримуватися best practices
• Вмітимете швидко знаходити й усувати проблеми з конфігурацією чи продуктивністю

Основи моделювання даних (Data Modeling)

• Зрозумієте відмінність між Star- та Snowflake-схемами
• Навчитеся обирати відповідний підхід для моделювання
• Вмітимете розробляти базові аналітичні схеми "зірка" та "сніжинка"

Знайомство зі Snowflake

• Дізнаєтесь основні принципи роботи Snowflake як хмарного DWH
• Навчитеся налаштовувати середовище, створювати таблиці та працювати з Warehouse
• Зможете завантажувати дані у Snowflake та виконувати SQL-запити
• Зрозумієте ключові переваги Snowflake у порівнянні з іншими сховищами

Поглиблене вивчення Snowflake

• Дізнаєтесь, як автоматизувати процеси в Snowflake за допомогою Tasks і Streams
• Навчитеся реалізовувати сценарії ELT/ETL безпосередньо у Snowflake
• Ознайомитеся зі способами шерингу даних і налаштуванням доступів
• Зрозумієте, як використовувати Time Travel та Zero-Copy Cloning у проєктах

Основи моделювання даних за допомогою DBT

• Навчитеся організовувати dbt-проєкт за рекомендованою структурою
• Розберетесь із синтаксисом Jinja та створенням модульних SQL-шаблонів
• Зможете створювати аналітичні моделі у форматі схем зірки або сніжинки за допомогою dbt

Розширені можливості DBT та якість даних

• Навчитеся створювати тести й макроси для перевірки якості та цілісності даних
• Зможете автоматизувати документацію та оповіщення для прозорості процесів
• Розберетесь із розширеним синтаксисом Jinja для скорочення повторюваного коду

Основи Kafka на прикладі AWS MSK

• Навчитеся описувати ключові концепції Kafka - topics, partitions, offsets
• Зрозумієте, як Kafka забезпечує обробку даних у реальному часі
• Зможете інтегрувати Kafka з іншими системами для подієво-орієнтованих архітектур

Spark Structured Streaming

• Дізнаєтесь, як реалізувати інкрементну обробку даних у Spark Structured Streaming
• Навчитеся працювати з невпорядкованими подіями за допомогою watermarking і windowing
• Зможете розгорнути стримінговий конвеєр від Kafka до Delta Lake

Потокова обробка в AWS за допомогою Kafka та Spark

• Зрозумієте переваги Kafka та Spark для real-time і stateful-обробки даних
• Навчитеся створювати та налаштовувати потоки в AWS через Amazon Kinesis Data Analytics
• Зможете реалізувати трансформації потоків: вікна, стани й checkpointing

Основи NoSQL

• Дізнаєтеся про моделі NoSQL: key-value, документну та колонкову
• Навчитеся проєктувати ключі партицій для масштабованості
• Зрозумієте суть CAP-теореми та компроміси між узгодженістю й доступністю

Serverless-обробка за допомогою AWS Athena

• Навчитеся здійснювати SQL-запити до даних у дата-озерах
• Дізнаєтесь, як Athena масштабується та як оцінити її вартість
• Зрозумієте, як партиціювання й зовнішні схеми пришвидшують аналітику

Основи Airflow та інтеграція з CI/CD

• Навчитеся створювати DAG в Airflow для автоматизації ETL
• Зрозумієте, як керувати розгортанням через Git та CI/CD
• Дізнаєтесь, як працювати з розкладами, бекфілами та покращувати надійність

Інтеграція Airflow із Databricks та DBT

• Навчитеся керувати завданнями Databricks через Airflow
• Зможете запускати dbt-команди й налаштовувати змінні середовища
• Дізнаєтесь, як централізувати розклади, логування та обробку помилок

Основи Power BI

• Навчитеся підключатися до джерел, трансформувати й візуалізувати дані в Power BI
• Дізнаєтесь, у чому відмінності між DirectQuery, Import та Live Connection

Інтеграція Power BI з Databricks

• Дізнаєтесь, як підключити Power BI до Databricks Lakehouse для аналітики в реальному часі
• Навчитеся налаштовувати розклади оновлення та працювати з потоковими наборами даних
• Опануєте захист доступу до даних через AWS IAM

Q&A-сесія

Розберете всі неточності й отримаєте відповіді на запитання, що виникли під час проходження курсу Big Data.

Захист курсового проєкту

Реалізуєте та презентуєте data pipeline на базі Lambda-архітектури з використанням Databricks, dbt, Kafka, Snowflake і Power BI.

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

Денис Кулемза - Senior Data Engineer at Intellias

Цей Unity-курс допоможе набути технічних навичок мобільного геймдеву - ви пройдете повний цикл створення власної 3D-гри. Це відкриє подальший шлях до mobile-розробки - включно з напрямом igaming, де попит на якісні продукти та фахівців постійно зростає.

Програма курсу

Бонусний блок. Основи програмування на C#

• Знайомство з мовою C#
• Основи системи контролю версій Git
• Типи даних та основні операції
• Керування ходом виконання програми
• Масиви
• Методи та функції
• Класи
• Структури та простір імен
• Основи об'єктно-орієнтованого програмування
• Абстрактні класи та System: Object

Огляд ігрової індустрії та мобільного геймдеву

• Зрозумієте особливості мобільної розробки на рушії Unity
• Дізнаєтеся, які завдання допомагає розв'язувати Unity Developer
• Зрозумієте, з якими інструментами працюватимете на курсі та для чого вони потрібні

Знайомство з Unity 6

• Навчитеся користуватися базовими функціями Unity Engine
• Отримаєте розуміння орієнтації всередині Scene View
• З'ясуєте, як працює інтеграція асетів через Package Manager

Знайомство з Git

• Навчитеся працювати з Git
• Дізнаєтеся про GUI-інструменти для роботи з Git
• Навчитеся створювати бранчі та використовувати інші підходи в роботі з Git
• З'ясуєте, що таке Merge Request / Pull Request, та навчитеся розв'язувати Merge Conflicts

Спрайти та текстури, матеріали

• Зрозумієте, як імпортувати спрайти та нарізати їх
• Зможете користуватися різними типами Image
• Навчитеся застосовувати Sprite Editor
• Зможете створювати власні матеріали

Цикл Monobehaviour, Coroutines

• Дізнаєтеся, як працюють MonoBehaviour-компоненти всередині Unity
• Зможете використовувати внутрішню API Unity для ініціалізації та виконання бізнес-завдань
• Зрозумієте відмінності між різними функціями циклу MonoBehaviour

Взаємодія з об'єктами через компоненти

• Навчитеся комунікувати між об'єктами, використовуючи вбудовану фізику Unity
• З'ясуєте, чим відрізняється тригер від звичайного колайдера
• Зрозумієте властивості фізичного тіла всередині Unity

Камера та освітлення

• Зможете користуватися Cinemachine
• Навчитеся налаштовувати камеру всередині Unity
• Зрозумієте властивості різних джерел світла
• Дізнаєтеся, як налаштувати світло для конкретної сцени

Побудова ігрового світу, процедура генерація

• Навчитеся працювати з асетом процедурної генерації Forever
• Зможете швидко зробити прототип власного Endless Runner
• Зрозумієте особливості доречності застосування асетів у повсякденній праці розробника
• Дізнаєтеся відмінність між реалізацією вручну та з використанням асетів
• Зможете застосувати знання, набуті на попередніх заняттях, для створення повноцінної мобільної гри

Контролер персонажа

• Дізнаєтеся, як працювати з input-системою в Unity
• Зможете зробити розкладку керування для будь-якого девайса
• Навчитеся мапити input до руху персонажа

Анімація та Animator

• Розберете, як працювати з анімаційною системою в Unity
• Зможете зробити анімацію для об’єктів у грі (персонажів, NPC тощо)
• Навчитеся додавати анімаційні ефекти до руху персонажа й таким чином робити гру реалістичнішою та динамічнішою

Q&A-сесія

Підсумуєте знання, набуті протягом проходження половини курсу.

UI, адаптивний UI

• Навчитеся працювати з UI всередині Unity
• Зможете адаптувати UI під різні розміри мобільних екранів на базовому рівні
• Набудете навичок комунікувати код з графічним інтерфейсом
• Зрозумієте властивості базових UI-елементів

Звук, JSAM

• Навчитеся працювати зі звуком всередині Unity
• Зможете використовувати JSAM

Збереження та налаштування гри

• Навчитеся працювати з PlayerPrefs
• Зрозумієте відмінність між Prefs та прямим збереженням у файл
• Дізнаєтеся, як користуватися збереженням у файл
• Зможете створити систему користувацьких налаштувань

Фідбек, хаптики, Acet Feel

• Навчитеся додавати хаптики для мобільних пристроїв
• Зможете користуватися FEEL та зрозумієте його основні переваги
• З'ясуєте, які покращення хоче бачити юзер, досліджуючи фідбек

Тестування, дебагінг гри

• Навчитеся ефективно знаходити баги та виправляти їх за допомогою логування та автоматичних тестів
• Зможете оптимізувати мобільні ігри, знижуючи вимоги до пам'яті та процесора без втрати якості
• Навчитеся аналізувати продуктивність гри за допомогою Profiler та Frame Debugger для оптимізації частоти кадрів

Scriptable object

• Навчитеся створювати й користуватися Scriptable Object
• Зрозумієте головні переваги та недоліки Scriptable Object

Vcontainer/zenject/dependency injection

• Зрозумієте концепцію Dependency Injection
• Навчитеся користуватися DI-обгортками
• Зрозумієте перевагу DI над патерном Singleton

Navmesh

• Зрозумієте, як працює AI Path finding в Unity
• Навчитеся створювати NavMesh
• Зможете формувати агентів, які здатні оминати будь-які перешкоди самостійно

Видача курсових проєктів / Q&A session

• Навчитеся готувати огляд завдання на курсовий проєкт, чітко визначаючи цілі та вимоги
• Зможете підготувати проєкт до презентації, включно зі структурою демонстрації гри та налаштуванням на запитання
• Структуруєте демонстрацію гри, фокусуючись на геймплеї, основних механіках та релізному потенціалі

Монетизація та аналітика

• Дізнаєтеся, як працює рекламна інтеграція
• Зрозумієте, для чого потрібна аналітика і як її інтегрувати всередину гри
• Знатимете про переваги та необхідність Firebase для мобільної гри

Підготовка, реліз та підтримка

• Зможете аналізувати особливості App Store та Google Play, щоб оптимізувати реліз гри на мобільних платформах
• Створите маркетингові матеріали для гри, зокрема опис, скриншоти й трейлер
• Вмітимете ефективно оновлювати гру після релізу та працювати з відгуками гравців, виправляючи помилки

Презентація курсових проєктів

Презентуєте свій курсовий проєкт.

Після курсу ви:

• Опануєте основи Unity та Git, навчитеся працювати з інтерфейсом і компонентами Unity Engine 6
• Створюватимете візуально привабливі ігри, використовуючи спрайти, матеріали, MonoBehaviour і Coroutines
• Проєктуватимете ігрові світи й персонажів із процедурною генерацією, інпут-системою та анімацією
• Реалізовуватимете адаптивний UI, звук і системи збереження для повноцінного ігрового досвіду
• Оптимізуватимете та публікуватимете свої ігри на App Store і Google Play
• Створите власну мобільну гру для портфоліо та демонстрації навичок

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Проєкт в портфоліо
• Курсовий проєкт
• Бонусний мінікурс із C#
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Іван Волков - Senior Unity Developer at Kevuru Games
• Євген Гаврилюк - Game Designer at Plarium

Протягом навчання з аналізу ігрових даних ви дізнаєтеся, як комплексно працювати з даними в іграх - оцінювати поведінку гравців, створювати дашборди й ухвалювати обґрунтовані рішення для ефективних оновлень і побудови комплексної аналітики. Попрацюєте з SQL, Tableau, Looker Studio та аналітичними метриками.

Програма курсу

Основи ігрової індустрії та аналітики

• Розберетеся в етапах життєвого циклу гри
• Дізнаєтеся, як вивчення аналізу ігрових даних допомагає оптимізувати ігри, покращувати досвід гравців та збільшувати доходи
• Зрозумієте, чим ігрова аналітика відрізняється від продуктової аналітики
• З'ясуєте, чому для мобільних ігор важливо відстежувати сесії, а для консольних - поведінку гравця

Інструменти для ігрової аналітики

• Дізнаєтеся, звідки беруться дані для гри - від ігрових логік (початок/завершення гри, покупки в магазинах) до зовнішніх джерел даних (рекламні кампанії, відгуки тощо)
• Зрозумієте, які інструменти використовують на різних етапах роботи з даними: збору, перетворення, аналізу та візуалізації
• Ознайомитеся зі спеціальними для ігрової індустрії аналітичними інструментами

Практичний воркшоп із Google Sheets

• Підключите й підготуєте до аналізу перші ігрові дані в Google Sheets
• Навчитеся створювати таблиці, використовувати формули, та фільтрувати ігрові дані в Google Sheets
• Зможете розрахувати середній час гри, топпокупок чи інші ігрові події в Google Sheets
• Умітимете створювати діаграми та графіки в Google Sheets для представлення результатів аналізу ігрових даних

Бази даних та SQL в ігровій аналітиці. Part 1

• Зрозумієте основні поняття баз даних, СУБД, SQL
• Налаштуєте PostgreSQL та підключите базу даних
• Навчитеся використовувати базові запити в SQL для пошуку ігрової інформації
• Навчитеся працювати з кількома таблицями даних за допомогою об'єднань JOIN та UNION

Бази даних та SQL в ігровій аналітиці. Part 2

• Дізнаєтеся про розширені можливості SQL для роботи з ігровими даними
• Навчитеся працювати з підзапитами та CTE для складних аналітичних запитів
• Навчитеся працювати з аналізом попередніх значень за допомогою віконних функцій
• Зрозумієте, як покращити швидкість і продуктивність виконання запитів за допомогою SQL-оптимізації

Практичний воркшоп з SQL в ігровій аналітиці

• Вдосконалите навички написання простих і складних запитів
• Зможете працювати з різними типами запитів
• Навчитеся комбінувати типи запитів залежно від аналітичних задач в іграх

Збір даних у гейманалітиці. Part 1

• Зрозумієте процес та етапи збору ігрових даних, як налаштувати SDK для збору даних
• Опануєте методику збору внутрішньоігрових подій, технічних даних та даних із зовнішніх джерел
• Працюватимете з Google Analytics та Amplitude, щоб відстежувати події в іграх
• Будуватимете івент-мапи ігрових застосунків

Збір даних у гейманалітиці. Part 2

• Зрозумієте, що таке API та цілі його використання в аналітиці
• Дізнаєтеся, які бібліотеки Python допоможуть зібрати зовнішні ігрові дані
• З'ясуєте, як обробляти й зберігати дані, отримані через API
• Розберете, що таке парсинг даних та як обробляють дані, зібрані через API

Практичний воркшоп зі збору даних

• Попрактикуєтеся в інтеграції SDK різних інструментів у гру для збору даних
• Удосконалите навички роботи з Google Analytics і Amplitude
• Розглянете, як використовувати інструменти для відстеження складних ігрових подій
• Навчитеся обходити типові помилки під час відстеження ігрових подій

Очищення та підготовка даних до аналізу

• Дізнаєтеся, як "брудні" дані можуть вплинути на формулювання неправильних висновків щодо розвитку та стану гри
• Навчитеся виявляти викиди й аномалії в даних в Google Sheets за допомогою SQL та Python
• Зможете створити нові змінні чи метрики, якщо вони відсутні в оригінальному наборі даних - наприклад, для розрахунку середніх чи загальних ігрових значень

Ігрові метрики. Part 1

• Знатимете, за допомогою яких метрик можна визначити комерційну успішність гри та формули їх розрахунків
• Розрізнятимете продуктові та монетизаційні метрики, які відстежуються в іграх, та формули їх розрахунків
• Розумітиметеся на специфічних для ігрової індустрії метриках
• Вмітимете розраховувати метрики в Google Sheets, а також за допомогою SQL і Python

Ігрові метрики. Part 2

• Знатимете, чому важливо відстежувати час логіну та кількість помилок в іграх
• Розрізнятимете та вмітимете рахувати метрики сегментації гравців, а також розумітимете, чому важливо сегментувати гравців для розвитку ігор
• Розумітимете, які монетизаційні та платіжні метрики важливо відстежувати в іграх, як їх збирати й розраховувати
• Розглянете розрахунок метрик за допомогою Google Sheets, SQL і Python

Визначення та ухвалення рішень на основі метрик

• Дізнаєтеся, як не загубитися в метриках, та навчитеся обирати ключові метрики для відстеження у грі залежно від конкретних аналітичних цілей
• З'ясуєте, в яких ситуаціях варто створювати спеціальні для гри метрики та як їх відстежувати
• Зрозумієте, як аналізувати метрики та ухвалювати обґрунтовані рішення на основі даних
• Навчитеся проводити сегментацію, кореляційний аналіз та аналіз трендів, а також робити базові прогнози показників метрик

Візуалізація даних у гейманалітиці

• Дізнаєтеся, чому важливо вміти якісно візуалізувати отриману з даних інформацію
• Розберетеся в різних типах візуалізацій, опануєте найкращі практики створення аналітичних звітів
• Ознайомитеся з Redash, Google Looker Studio та Tableau для візуалізації даних
• Опануєте функціонал перших інструментів візуалізації даних та створите перші візуалізації

Візуалізація даних в Tableau. Part 1

• Навчитеся підключати ігрові дані до Tableau, налаштовувати з'єднання
• Дізнаєтеся, як можна очистити й перетворити дані за допомогою Tableau
• Створите перші візуалізації даних в Tableau та налаштуєте можливість їх фільтрування

Візуалізація даних в Tableau. Part 2

• Створите складніші візуалізації даних та навчитеся зрозуміло комбінувати візуалізації
• Навчитеся розраховувати нові поля в даних за допомогою Tableau
• Умітимете створювати аналітичні дашборди за допомогою Tableau
• Дізнаєтеся, як зробити звіт інтерактивним

Інтерпретація даних та звітність

• Навчитеся визначати інсайти на основі власного аналізу у звітності колег
• Опануєте найкращі практики побудови аналітичної доповіді та презентації результатів аналізу
• Дізнаєтеся, як зрозуміло комунікувати результати звітності та працювати з командою

Воркшоп: Презентація результатів аналізу

Вдосконалите навички пошуку інсайтів у даних та презентації результатів звітності.

Маркетинг в іграх

• Розберетеся в особливостях маркетингу в іграх та його основних цілях
• Відрізнятимете й працюватимете з результатами різних типів маркетингу в іграх
• Навчитеся аналізувати результати маркетингових кампаній та робити висновки
• Набудете досвіду роботи з маркетинговими ігровими даними та ухвалення рішень на основі аналізу

Монетизація в ігровій індустрії. Part 1

• Дізнаєтеся про особливості монетизації в іграх
• Розрізнятимете типові моделі монетизації в іграх та їхні відмінності відносно інших продуктів
• Розумітимете, яку модель монетизації застосовують до різних типів гри, і знатимете, чому для мобільних ігор часто використовують Free-to-Play та Ad-based
• Навчитеся оцінювати ефективність різних типів монетизації та робити висновки

Монетизація в ігровій індустрії. Part 2

• Навчитеся аналізувати ефективність монетизаційних стратегій та знаходити шляхи їх оптимізації
• Зрозумієте, як балансувати ресурси та витрати для задоволення гравців і збільшення доходу
• Навчитеся аналізувати реальні кейси монетизації (покупки в іграх, дохід від реклами тощо) та робити висновки

A/B-тестування

• Навчитеся планувати, проводити й аналізувати A/B-тести в іграх
• Розділятимете гравців на цільові групи для проведення тестування та визначатимете потрібний розмір вибірки
• Навчитеся обирати й працювати з інструментами для проведення А/В-тестування
• Дізнаєтеся, як інтерпретувати результати тестування та ухвалювати рішення

Unit-економіка

• З'ясуєте, чим юніт-економіка в іграх відрізняється від інших продуктів
• Навчитеся розраховувати юніт-економіку ігор та її ключові метрики
• Дізнаєтеся, як розраховувати LTV, CAC, ARPU, ARPPU
• Зрозумієте можливості прибутковості гри на основі розрахунків юніт-економіки

Презентація фінального проєкту

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Робота з інструментами аналітики
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Влада Басок - former Data Analyst at Wargaming, Data Analyst at Buff App

Навчитеся проєктувати доречну AI-архітектуру з нуля та впроваджувати її в робочі процеси без зайвих витрат і хаосу. Отримаєте чітке розуміння завдань, ролей і типів AI-систем на прикладі відомих продуктів і кейсів. Опануєте підходи до масштабування, MLOps і безпеки, щоб ваші рішення були надійними, захищеними та гнучкими. Навчитесь адаптувати AI-рішення під хмарні та локальні середовища й підключати їх до систем, що вже працюють.

Програма курсу

Основи АІ

• Зрозумієте, що таке AI та які напрями існують у сфері
• Зможете відрізнити неетичне використання AI та з'ясуєте, які законодавчі акти його регулюють
• Розберете тренди й перспективи галузі

АІ-рішення у сучасному бізнесі

• Зрозумієте, які основні типи AI-систем використовують у різних сферах
• Зможете визначити проблеми, які можна розв'язати за допомогою AI
• Знатимете основні компоненти AI рішень

Особливості роботи архітектора на АІ-проєктах

• Навчитеся формулювати бізнес-проблему, яку має розв'язати AI-рішення
• Зможете оцінювати наявність і якість даних для майбутньої системи
• Розберетеся, як визначати доцільність використання AI у конкретному кейсі
• Знатимете, як збирати функціональні й нефункціональні вимоги до AI-систем
• Зможете попередньо оцінювати витрати на розробку та підтримку AI-рішень

Пошукові системи

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти пошукових систем
• Зможете побудувати архітектуру пошукової системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної пошукової системи (інфраструктуру YouTube-пошуку)

Q&A-сесія

Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання.

Рекомендаційні системи

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти рекомендаційних систем
• Зможете побудувати архітектуру рекомендаційної системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної рекомендаційної системи (інфраструктуру YouTube-рекомендацій)

Обробка відео та зображень

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти систем з обробки відео та зображень
• Зможете побудувати архітектуру системи з обробки відео та зображень згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної системи (інфраструктуру Google Street View Blurring)

Системи, що генерують інформацію (GenAI)

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти GenAI-систем
• Зможете побудувати архітектуру GenAI-системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної GenAI-системи (інфраструктуру ChatGPT)

Основи MLOps

• Зрозумієте відмінність між DevOps і MLOps у контексті AI-проєктів
• Ознайомитеся з підходами до оцінювання рівня автоматизації AI-рішень (MLOps maturity)
• Вивчите ключові компоненти MLOps: версіювання моделей, API, feature store, моніторинг
• Навчитеся контейнеризувати моделі для зручного розгортання
• Дізнаєтеся про додаткові інструменти й практики автоматизації в MLOps

MLOps з використанням сервісів AWS

• Зможете побудувати архітектуру MLOps-системи та представити її за допомогою діаграми
• З'ясуєте, які сервіси AWS можна використати для імплементації MLOps
• Дізнаєтеся, як побудувати повноцінний MLOps-процес за допомогою Amazon SageMaker
• Зрозумієте, як зібрати кастомний MLOps-пайплайн з окремих AWS-компонентів

Безпека інформації в АІ-системах

• Зрозумієте принципи захисту даних у стані спокою та під час передачі
• Навчитеся налаштовувати безпечний доступ до даних у сценаріях cross-account
• Дізнаєтеся про типові вектори атак, характерні для AI-рішень, та як їм запобігати

Q&A-сесія

Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання.

Практична реалізація АІ-рішення

• Зрозумієте, що таке архітектурна ката і як вона допомагає покращити навички архітектора
• Зможете скласти архітектурний документ з усіма потрібними компонентами для AI-системи
• Отримаєте рекомендації щодо виконання фінального проєкту

Завершення курсу та фінальний проєкт

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу
• Фінальний проєкт

Викладачі курсу

Анна Пастушко - AWS Solutions Architect at Intellias