Найкращі IT курси в Україні

Ви станете експертом у AI, машинному навчанні та розробці AI-рішень для бізнесу. Опануєте Python, SQL, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MLflow, Google Cloud, Apache Spark, а також методології Deep Learning, Generative AI, MLOps, Responsible AI. Будете навчатись у практиків з топових продуктових та сервісних компаній: Epam, Ciklum, Intellias, Softserve та застосовувати знання на практиці, створюючи AI-моделі, автоматизуючи процеси та розробляючи генеративні системи. Дипломним проєктом стане власний стартап, який ви запітчите перед інвесторами, або AI-проєкт для реального бізнесу.

Програма курсу

Tier 1

Python Programming: Foundations and Best Practies

Ви опануєте Python, навчитеся розробляти програми з використанням структур даних та алгоритмів, а також писати чистий, модульний та ефективний код, дотримуючись найкращих практик програмування.

Mathematics for Computer and Introduction to Problem-Solving Techniques

Ви здобудете теоретичні та практичні компетенції у математичних методах розв'язання інженерних задач, опануєте математичний апарат для роботи з моделями, навчитеся застосовувати основні математичні методи для аналізу, моделювання, оптимізації програмних рішень та обробки експериментальних даних.

Basic Algorithms and Data Structures

Ви оволодієте сучасними алгоритмами та структурами даних для ефективного збереження та обробки великих масивів інформації, навчитеся аналізувати, порівнювати та обирати оптимальні алгоритми, будувати структуровані рішення для програмного забезпечення та оцінювати їхню ефективність у реальних інформаційних системах.

Tier 2

Numerical Programming in Python

Ви навчитеся працювати з чисельними методами, обчислювати математичні моделі та оптимізувати алгоритми для аналітики та машинного навчання.

Relational Databases: Concepts and Techniques in Data Analytics

Ви опануєте роботу з реляційними базами даних, навчитеся створювати запити для аналізу даних та оптимізувати роботу з великими масивами інформації.

Machine Learning: Fundamentals and Applications

Ви опануєте основи машинного навчання, навчитеся будувати та оцінювати ML-моделі, працювати з класифікацією, регресією та кластеризацією, а також застосовувати алгоритми у реальних задачах.

Visual Analytics for Big Data

Ви навчитеся аналізувати та візуалізувати великі обсяги даних, працювати з BI-інструментами, розуміти закономірності та приймати рішення на основі аналітики.

Introduction to Deep Learning

Опануєте основи глибокого навчання, розберетеся в архітектурі нейронних мереж та навчитеся працювати з CNN, RNN, LSTMs та трансформерами.

Generative and Agentic AI

Ви заглибитеся у генеративні моделі та агентний AI, навчитеся працювати з LLM, GANs, Diffusion Models та інтегрувати генеративні алгоритми у продукти.

Applied Machine Learning: Business Cases

Ви навчитеся застосовувати машинне навчання у бізнесі, працювати з реальними кейсами та будувати рішення для автоматизації процесів, прогнозування та аналітики.

Data Engineering

Опануєте принципи роботи з великими обсягами даних, ETL-процеси, оптимізацію збереження даних та обробку інформації у реальному часі.

Product Analytics and Applied Statistics

Ви навчитеся працювати з аналітикою продукту, проводити A/B-тести, будувати статистичні моделі та приймати рішення на основі даних.

Tier 3

Cloud Computing for ML/AI and Data Preprocessing

Ви навчитеся працювати з хмарними платформами, запускати ML-моделі у клауді та автоматизувати обробку великих масивів даних.

MLOps CI/CD

Опануєте принципи безперервної інтеграції та розгортання моделей ML, побудови пайплайнів та автоматизації процесів навчання моделей.

Agile Product Management for Software Development Teams

Навчитеся ефективно керувати IT-продуктами, працювати у гнучких командах та застосовувати Agile-методології у розробці AI-рішень.

Career Strategies and Soft Skills for IT Professionals

Розвинете навички комунікації, переговорів, публічних виступів та ефективної роботи в команді, що критично важливо для успішної кар'єри в AI.

Дипломний проєкт

Applied Computer Science: Capstone Project

Фінальний проєкт, у якому ви розробите реальне AI-рішення або автоматизовану ML-систему, що можна впровадити у бізнес.

Ваш результат після навчання

• Опануєте Numerical Programming in Python, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI та Agentic AI, навчитеся працювати з моделями для аналізу, прогнозування та автоматизації
• Опануєте реляційні бази даних, Data Engineering, Product Analytics та Applied Statistics, навчитеся будувати ефективні data-пайплайни
• Зможете працювати з Applied Machine Learning, використовувати Visual Analytics for Big Data для ухвалення стратегічних рішень
• Навчитесь автоматизувати пайплайни з MLOps CI/CD та забезпечувати ефективність, масштабованість моделей
• Отримаєте навички Agile Product Management, навчитеся ефективно працювати у командах розробки AI-рішень
• Опануєте Numerical Programming in Python, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI та Agentic AI, навчитеся працювати з моделями для аналізу, прогнозування та автоматизації

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Проєкти в портфоліо
• Дипломна робота
• Сертифікат про проходження курсу
• Умови вступу:
  • Без ЄВІ/ЄФВВ
  • Диплом про попередню освіту

Викладачі курсу

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

Програма для тих, хто хоче вміти розробляти, тестувати, впроваджувати та підтримувати програмне забезпечення у різних сферах, від мобільних додатків до корпоративних рішень.

Програма курсу

1 Курс. База ІТ

• Англійська мова
• Українська мова
• Економіка IT-індустрії та підприємництво
• Дискретна математика
• Вступ до універ. студій
• Вступ до цифрових технологій
• Вступ до програмування
• Основи вищої математики
• ШІ у розробці програмного забезпечення
• Основи веб-розробки
• Історія України та культури
• Основи програмування: Java
• Основи аналітики з Python
• Основи прикладної кібербезпеки
• Комп'ютерні системи та їх основи
• Критичне мислення та академічне письмо

Результат:

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

2 Курс. Поглиблення знань

• Теорія ймовірностей та основи статистики
• Комунікації в бізнес-середовищі
• Алгоритми та структури даних
• Вступ до тестування ПЗ
• Основи веб-розробки (JavaScript)
• Бази даних
• Інформаційна безпека
• Операційні системи та системне ПЗ
• Поглиблене програмування на Java
• Основи TypeScript
• Інструменти візуалізації даних
• Вебдизайн: концепції, інструменти, рішення
• Основи продуктового менеджменту
• Теорія та методи дизайну взаємодії людини і комп'ютера
• Базова загальновійськова підготовка (теоретична підготовка)

Результат:

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

3 Курс. Спеціалізація

• Сталий розвиток і антикорупційні практики
• Основи хмарних обчислень
• Комп'ютерні мережі
• Захист веб-застосунків та інформаційна безпека
• Вступ до машинного навчання
• Основи DevOps
• Генеративний штучний інтелект: архітектури, моделі, застосування
• Патерни проєктування
• Розробка веб-застосунків на Java
• React та клієнтська SPA-архітектура
• Back-end розробка з Node.js
• Основи програмування на Dart
• CI/CD для веб‑додатків
• Практикум: веб-розробка з Node.js та React (NextJS)
• Data Engineering
• Розробка застосунків з Flutter
• Основи програмування на Go
• Системне програмування мовою Rust
• Проєктування та розробка комп’ютерних ігор

Результат:

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

4 Курс. Дипломне проєктування

• Хмарно-орієнтована архітектура та розробка застосунків
• Етика та відповідальність штучного інтелекту
• Архітектура програмного забезпечення
• Системний аналіз та проєктування
• Розробка SPA з Angular
• Cross-Platform Mobile App Design and Development with React Native
• Інженерія автоматизованого тестування та забезпечення якості
• Серверless‑архітектури на AWS Lambda
• Розробка мікросервісів (Go)
• System Design
• MLOps CI/CD
• Розробка дипломного проєкту: IT-стартап

Результат:

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

5 кроків подачі документів

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

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

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

На курсі "AI для бізнесу" ви зрозумієте, як серед пропозицій ринку обирати найвигіднішу, складете план впровадження ШІ та навчитесь якісно добирати підрядників. Отримаєте алгоритм аналізу процесів, зрозумієте, де саме можна підключати AI, розберетесь, як правильно обирати готові рішення на ринку або розробляти власні, а також обґрунтовувати свої рішення для стейкхолдерів. Ви зрозумієте, як системно покращувати результати команди за допомогою ШІ та інтегрувати нові технологічні рішення навіть за умов обмеженого бюджету.

Програма курсу

Вступ до штучного інтелекту в бізнесі

• Чому AI - це не просто тренд, а стратегічний інструмент
• Основні тенденції у сфері штучного інтелекту, що впливають на бізнес
• Як AI змінює бізнес і ринок: успішні кейси, які впроваджують конкуренти
• Основи AI та LLM: короткий екскурс про технологію
• Ризики у впровадженні AI в компанії
• Чому "готові рішення" в AI - це ілюзія простоти: що варто знати перед впровадженням
• Практика: скласти карту можливостей впровадження AI

Створення інноваційної культури в компанії

• Розвиток інноваційного мислення у вашій команді
• Роль керівника у впровадженні штучного інтелекту
• "Легалізація AI" та як з цим працювати
• Подолання опору змінам
• Проведення корпоративних хакатонів та системи мотивації впровадження AI
• Як сформувати культуру, в якій не розмовляють про AI, а користуються ним
• Як виключити форвард-менеджмент із ChatGPT
• Домашнє завдання: провести мініаудит інноваційної культури у вашій компанії, визначити точки використання AI, описати bottlenecks та сформувати план AI-сесії

AI в маркетингу та продажах: від лідів до лояльності

• Автоматизація та персоналізація маркетингу: як AI допомагає створювати контент, що продає
• Практичний розбір інструментів для генерації контенту
• Підвищення ефективності реклами: оптимізація рекламних кампаній, A/B-тестування та аналіз аудиторії
• AI в продажах: прогнозування продажів, lead scoring, автоматизація комунікації та персоналізовані пропозиції
• Чат-боти нового покоління: як використовувати AI-чат-ботів для кваліфікації лідів та підтримки клієнтів 24/7
• Аналітика на основі AI: як збирати й аналізувати дані про клієнтів для ухвалення ефективних маркетингових рішень
• AI-Retention: особистий кейс, який реально працює на ринку
• Практика: мастермайнд з генерації рекламного креативу для продукту/послуги

AI в HR: пошук, розвиток та утримання талантів

• Революція в рекрутингу: використання AI для сорсингу кандидатів, автоматичного скринінгу резюме та проведення первинних співбесід
• Адаптація та навчання: як AI допомагає створювати персоналізовані плани онбордингу та розвитку для співробітників
• Оцінка та мотивація: аналіз продуктивності, виявлення ризиків вигорання та розробка систем мотивації на основі даних
• HR-аналітика: як за допомогою AI прогнозувати плинність кадрів та оптимізувати HR-процеси в компанії
• Етичні питання: упередженість алгоритмів у найманні та як її уникнути
• Практика: розбір кейса аналізу знеособленого резюме за допомогою симулятора AI-системи
• Домашнє завдання: обрати ключовий відділ, виявити вузькі місця та підібрати 2–3 AI-інструменти для підвищення його ефективності

AI для фінансів та ефективного управління бізнес-процесами

• Автоматизація бухгалтерського обліку, обробки рахунків та звітів
• Використання AI для комплаєнсу
• AI для фінансового прогнозування
• Управління ризиками та виявлення шахрайства
• Оптимізація логістики та управління ланцюгами постачання
• Інтелектуальний документообіг: автоматичне розпізнавання та класифікація документів
• AI в управлінні проєктами: прогнозування термінів, розподіл ресурсів, ідентифікація ризиків
• Практика: розбір прогнозування грошового потоку для малого бізнесу на основі наданих даних. Запропонувати, які параметри варто врахувати AI-моделі

AI в клієнтському сервісі та для ухвалення рішень

• Інтелектуальні чат-боти й голосові асистенти для миттєвої підтримки
• Аналіз тональності відгуків клієнтів для покращення сервісу
• Персоналізовані рекомендації та пропозиції на основі історії взаємодії.
• Від даних до інсайтів: як AI-інструменти допомагають візуалізувати дані та знаходити приховані закономірності
• Стратегічне прогнозування: аналіз ринкових трендів, поведінки конкурентів та прогнозування попиту
• Інструменти Gemini Deep Research та ParallelAI
• Створення data-driven культури в компанії: як навчити команду ухвалювати рішення на основі даних, а не інтуїції
• Практика: аналізуємо розмову. Визначити тональність і ключові проблеми клієнтів з дзвінків та чатів. Обговорення, як це робить AI
• Домашнє завдання: обрати 1–2 операційних процеси та дослідити AI-рішення для їхньої автоматизації з оцінкою потенційної економії часу/ресурсів

Стратегія впровадження AI: від ідеї до дорожньої карти

• Аудит бізнес-процесів: як знайти процеси, автоматизація яких дасть максимальний ефект
• Критерії вибору між готовими SaaS-рішеннями та розробкою власного AI-продукту
• Переваги та недоліки кожного підходу для МСБ
• Як оцінити потенційну вигоду й термін окупності AI-проєкту: розрахунок ROI та визначення KPI
• Створення roadmap впровадження AI-ініціативи: від пілотного проєкту до масштабування на всю компанію
• Авторська AHEAD методологія, за якою AI впроваджується у великих компаніях на ринку США
• Практика: скласти карту бізнес-процесів для вигаданої компанії та визначення топ 3 кандидатів на AI-автоматизацію за критеріями: вплив на прибуток, складність впровадження, економія часу
• Домашнє завдання: провести мініаудит одного відділу та розрахувати орієнтовний ROI для процесу-кандидата на впровадження AI

Підбір інструментів та управління проєктом впровадження

• Пошук та оцінка підрядників/інструментів
• Типові помилки під час впровадження AI
• Запуск пілотного проєкту для швидкої перевірки гіпотез з мінімальними витратами
• Як використовувати базові інструменти: Google Gemini, ChatGPT, Claude, DeepSeek
• Вайбкодинг як новий інструмент для створення PoC та MVP
• Управління змінами: як підготувати команду до роботи з новими інструментами, подолати опір та інтегрувати AI в щоденну рутину
• Масштабування: як поширити пілотне рішення на всю компанію
• Практика: рольова гра "переговори з підрядником". Метою є узгодити умови пілотного проєкту
• Домашнє завдання: скласти короткий бриф для підрядника на розробку або впровадження AI-рішення у вашій компанії

AI-Augmentation - посилення команди, а не її заміна

• Що таке AI-Augmentation
• Концепція "людина + машина" та її відмінність від повної автоматизації
• Ключові переваги та приклади AI-Augmentation у відділах
• Як впровадити інструменти-помічники в щоденну роботу для підвищення ефективності кожного співробітника
• Метрики для оцінки впливу аугментації на продуктивність і задоволеність команди
• Практика: мозковий штурм. Оберіть одну посаду у вашій компанії. Як AI-асистент міг би зробити роботу цієї людини ефективнішою?
• Домашнє завдання: розробити концепцію AI-augmented ролі для співробітника, вказавши задачі, які передасть AI, та нові функції людини

AI-Native: створення бізнес-моделей майбутнього

• Бізнес, побудований навколо AI як основного конкурентного активу
• Відмінності від традиційного бізнесу: структура, процеси, продукти й культура, що орієнтовані на дані
• Приклади AI-Native продуктів та сервісів: персоналізовані рекомендаційні системи, автономні системи, предиктивна аналітика як послуга
• AI-агенти як фундамент AI-Native бізнесу
• Чи може МСБ стати AI-Native
• Мислити як AI-Native підприємець: пошук проблем, які раніше було неможливо розв’язати, а тепер можливо завдяки AI

Етичні дилеми та юридичні аспекти AI

• Етика AI в бізнесі. Хто несе відповідальність, якщо AI припустився помилки
• Упередженість в AI: як виникає упередженість у даних та алгоритмах і як вона може нашкодити бізнесу
• Захист персональних даних
• Авторське право на контент, згенерований AI
• Правові вимоги до використання AI в різних галузях
• Регулювання AI в Україні та країнах Європи
• Практика: розбір етичних/юридичних кейсів, які призвели до репутаційних або фінансових втрат у компаніях
• Домашнє завдання: проаналізувати обробку чутливих даних у компанії та оцінити ризики, пов’язані з передачею їх AI-сервісам

Кібербезпека та управління ризиками AI

• Нові загрози: як AI створює нові вектори атак
• Як захистити комерційну таємницю та клієнтські дані під час роботи з хмарними AI-сервісами
• "Отруєння даних" та Adversarial Attacks: як зловмисники можуть обманути вашу AI-систему
• Створення політики безпеки: розробка внутрішніх правил та процедур щодо безпечного використання AI-інструментів співробітниками
• Практика: демонстрація прикладів діпфейків та AI-згенерованих фішингових листів

Підвищення особистої ефективності за допомогою AI

• AI як ваш другий мозок: управління знаннями, нотатками та ідеями
• Автоматизація рутини: налаштування автоматичного сортування пошти, планування зустрічей, транскрипції аудіо/відео
• Використання Make.com та n8n для розв'язання базових задач
• Тайм-менеджмент та пріоритизація: використання AI-асистентів для аналізу календаря, завдань та фокусування на головному
• Підготовка до зустрічей: як за допомогою AI швидко аналізувати великі документи, звіти й готувати стислі саммарі
• Digital Twin керівника
• Практика: використовуємо в реальному часі AI-інструмент для аналізу статті або звіту й створення короткого висновку
• Домашнє завдання: визначити 3 рутинні задачі, дослідити AI-інструмент для автоматизації хоча б однієї з них і протестувати його

Генеративний AI для креативу й стратегічного мислення

• ChatGPT та аналоги як партнер для мозкового штурму
• AI для швидкого навчання: використання AI для освоєння нових навичок, вивчення іноземних мов та занурення у нові предметні області
• Аналіз слабких місць у вашій стратегії чи бізнес-моделі за допомогою AI
• Майбутнє AI: короткий огляд перспективних напрямків та як вони можуть вплинути на бізнес у довгостроковій перспективі
• Підбиття підсумків курсу: створення персональної AI-стратегії для свого бізнесу на основі всіх отриманих знань
• Домашнє завдання: доопрацювати й оформити AI-стратегію для бізнесу на 1–2 сторінки з пріоритетами, інструментами, цілями та планом перших дій

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Нові скіли та проєкт в портфоліо
• Готова АІ-стратегія для бізнесу
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Володимир Жуков - Co-Founder & CBO IngestAI.io (Stanford-affiliated Startup)

Навчитеся делегувати рутину АІ: від генерування контент-планів та креативів для соцмереж - до запуску автоворонок і чат-ботів. Зможете легко масштабувати рекламу й відстежувати ключові метрики через AI-звіти. Після курсу - автоматизуєте ключові SMM-процеси.

Програма курсу

Основи AI в SMM

• Зрозумієте, як АІ впливає на ефективність маркетингу і тренди
• Розберете, які задачі в SMM можна делегувати AI, а які - краще залишити людині
• Дізнаєтесь, на які метрики вплине інтеграція АI та як покращувати ефективність кампаній
• Розберете техніку Prompt Engineering для якісних результатів

Побудова рекламної стратегії, контент-план і рубрикатор

• Навчитеся будувати рекламну стратегію, використовуючи AI для аналізу ринку, ніш та конкурентів
• Зможете формувати чіткі цілі та рахувати KPI за допомогою AI-інструментів
• Дізнаєтесь, як створювати портрети цільової аудиторії та сегментувати їх під різні соцмережі завдяки AI
• Опануєте АІ-інструменти для швидкої генерації ідей, автоматизації публікацій та побудови рубрикатора
• Використовуватимете АІ для документування та візуалізації стратегій
• Домашнє завдання: провести аналіз конкурентів

AI для текстів: пости, блоги, email-кампанії

• Навчитеся генерувати пости різних форматів з унікальним Tone of Voice бренду за допомогою AI
• Зможете генерувати структуровані каруселі та сторіс-плани, писати довгі тексти, створювати контентні рубрики та email-сценарії з АІ-інструментами
• Навчитесь оптимізувати блоги під SEO через AI

AI-дизайн: візуали, банери, логотипи

• Навчитеся створювати унікальні концепти для постів, Reels-обкладинок та каруселей за допомогою AI
• Зможете генерувати мудборди й референси в MidJourney / Leonardo / Canva AI для швидкого затвердження з клієнтом
• Опануєте AI-інструменти для створення логотипів, підбору колірної палітри та впізнаваного стилю бренду
• Розберете, як генерувати креативні фото/відео для рекламних кампаній
• Опануєте Canva AI для швидкого дизайну презентацій, слайдів та email-шаблонів
• Навчитеся створювати мокапи для продуктів - від паковання та косметики до книг та інфопродуктів

AI для Reels і TikTok

• Навчитеся генерувати вірусні ідеї для Reels і TikTok та візуальні концепти для відео
• Зможете створювати сценарії відео з AI
• Навчитеся монтувати ролики в CapCut AI / Runway / Veed.io за хвилини
• За допомогою АІ-аналітики розберете, як адаптувати контент під тренди Reels/TikTok
• Зможете оптимізувати підписи, хештеги та опис відео для збільшення охоплень

Відеогенерація, анімація, створення АІ-аватарів

• Опануєте Runway, Kaiber, PikaLabs та Kling AI для генерації коротких рекламних та брендових відео
• Працюєте з відеогенерацією на просунутому рівні: перетворюєте фото на відеосцени, оживляєте статичні зображення, створюєте анімованих персонажів
• Навчитеся створювати АІ-аватарів з озвучкою та синхронізацією голосу, зможете робити персоналізовані розсилки від імені аватара
• З'ясуєте, як генерувати контент, адаптований під конкретну аудиторію, і створите унікальні сценарії з АІ

Сторіс і Threads з AI

• Навчитеся генерувати щоденні інтерактиви за допомогою AI
• З'ясуєте, як створювати storytelling-сторіс, генерувати ідеї для залучення аудиторії завдяки АІ
• Зрозумієте, як використовувати АІ для генерації постів з гумором та експертних думок
• Зможете перетворити контент на серію коротких тредів

Продажі, автоворонки та лендинги з AI

• Дізнаєтесь, як створювати AI-скрипти для сторіс, постів та Reels з високою залученістю аудиторії
• Навчитеся генерувати персоналізовані комерційні пропозиції під різні сегменти клієнтів
• Вмітимете використовувати AI для підбору тригерів, оферів та психологічних "гачків"
• Зрозумієте, як будувати автоматизовані воронки з АІ-текстами
• Зможете тестувати й оптимізувати воронки, змінювати сценарії за допомогою AI-аналітики
• Навчитеся писати тексти для лендингів у стилі copywriting-моделей та створювати візуальні концепти з АІ

AI в таргетованій рекламі

• Вмітимете аналізувати аудиторію та конкурентів за допомогою AI, щоб знаходити "больові точки" та інсайти
• Навчитеся формувати портрети цільової аудиторії через AI для точного таргетингу
• Опануєте MidJourney, Runway та Canva AI для генерації рекламних креативів
• Навчитеся писати рекламні тексти на основі моделей AIDA, PAS, 4U за допомогою ChatGPT
• Зможете прогнозувати результати кампанії за допомогою AI-аналітики
• З'ясуєте, як оптимізувати рекламні кампанії та створювати сценарії автотестів через АІ

AI для аналітики соцмереж та звітності

• Навчитеся використовувати ChatGPT ADA для базового аналізу й візуалізації та інтегруєте його з Google Sheets для простих періодичних звітів
• Розберете важливі метрики для оцінки стратегії та опануєте інструменти для їхнього моніторингу
• Зрозумієте, як AI допомагає знаходити слабкі місця в стратегії та адаптувати звітність під різні аудиторії

Автоматизація рутинної роботи й процесів з AI

• З'ясуєте, які рутинні задачі можна автоматизувати за допомогою AI
• Навчитеся створювати ТЗ за допомогою АІ
• Зможете ефективно будувати робочі процеси для економії часу

SMM-батл

• Розділитеся на групи: кожна створить AI-кампанію з нуля для наданого лекторками проєкту
• Представите результати перед колегами та отримаєте фідбек викладачок

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Зворотній зв'язок
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Вікторія Семенюк - SMM Team Lead at Hashtag (ISD Group)
• Соломія Козак - Owner & Co-founder at Avocado SMM and Elevare AI Creative

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

Програма курсу

Module 1. HR Basics

HR Manager: roles and functions, key competencies

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

Key HR terms

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

Module 2. Recruitment and Selection

The future of recruitment

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

HR planning

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

Job description and candidate specification

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

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

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

Workforce planning and HR role in the recruitment process

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

Asking interview questions

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

Selection 2. Assessment techniques. Approving/rejecting candidates

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

Module 3. Onboarding and Offboarding

Onboarding and adaptation

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

Offboarding and dismissal

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

Speaking club

Module 4. Employer Branding and EVP

Building a solid employer brand

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

Corporate values, mission, and vision

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

Giving presentations

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

Module 5. Talent Management, Performance Review and Appraisal

Talent management strategies and models

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

Employee training

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

Performance review and appraisal

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

Performance and talent management reviews

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

Appraisal meeting

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

Module 6. Total Rewards. Compensation and Benefits

Total Rewards

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

Compensation and benefits

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

Employee relations

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

Total Rewards and Global Mobility (relocation) program

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

Module 7. HR Analytics and Strategy

HR analytics

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

HR strategy

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

Employee engagement and change management

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

Module 8. Managing Across Cultures

Multicultural teams

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

Business correspondence

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

Multinational and multicultural distributed teams

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

Meetings

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

The final lesson, revision

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

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

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

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

Програма курсу

Задачі Data Science. Interactive Python і знайомство з NumPy

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

NumPy. Лінійна алгебра і статистика

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

Знайомство з Pandas

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

Візуалізація даних

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

Exploratory Data Analysis (EDA) та очистка даних

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

Задача прогнозування. Лінійна регресія. Градієнтний спуск

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

Інші типи регресій

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

Вибір найкращої моделі. Техніки валідації. Пошук гіперпараметрів

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

Задача класифікації. Логістична регресія

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

Модель "дерева рішень"

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

Ансамблі моделей, алгоритми бустингу

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

Вибір ознак. Зменшення розмірності даних

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

Кластерний аналіз даних

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

Статистичний аналіз даних

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

Від історії АІ до Prompt Engineering

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

AI Tools for Data & Developers

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

Співбесіди й вимоги до них. Розповсюджені помилки у домашніх завданнях

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

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

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

Навчіться аналізувати потреби клієнтів, створювати переконливі скрипти та працювати із запереченнями, щоб завжди перевиконувати план продажу. Розберіться, як вибудовувати ефективні комунікації з клієнтами, опрацьовувати заперечення та збільшувати конверсію. Опануйте техніки AIDA, SPIN, Challenger Sale та навчіться кваліфікувати лідів за BANT й аналізувати ключові метрики продажів.

Програма курсу

Основи продажу: тренди, головні поняття та специфіка роботи

• Психологічні тригери у продажах
• Емоційний інтелект та вплив на процес продажу
• Роль, функції та ключові навички менеджера з продажу
• Побудова довгострокових відносин з клієнтами

Домашнє завдання: провести аналіз власних навичок з продажу та створити план їхнього покращення.

Стратегія продажу

• Стратегія продажу як інструмент довгострокового успіху
• Аналіз ринку, PEST, аналіз конкурентів, аналіз п'яти сил Портера
• Визначення та сегментація цільової аудиторії
• Поглиблений аналіз потреб та болів цільової аудиторії
• Створення ціннісних пропозицій, що розв'язують проблеми ЦА
• Планування цілей продажу за методологіями SMART та SWOT

Домашнє завдання: виконати поглиблений аналіз потреб та болів цільової аудиторії вашої компанії чи продукту.

Ефективні скрипти продажу

• Структура та зміст скрипту
• Переваги використання скриптів
• Розробка персоналізованих скриптів для різних сегментів клієнтів
• Використання АІ для аналізу та створення скриптів

Практика: рольова гра (клієнт - менеджер) за заданим кейсом з обмеженим часом розмови.

Домашнє завдання: розробити скрипт для конкретного сегмента клієнтів, протестувати його на практиці та проаналізувати результати.

Техніки продажу

• Формула продажу
• Типологія клієнтів
• AIDA-модель у продажах
• Огляд технік продажу: SPIN, Challenger Sale для B2B, DEFT, MEDDIC, BANT
• Методології Consultative Selling та Value-Based Selling

Домашнє завдання: вибрати одну з вивчених технік продажу та використати її для сегмента клієнтів з найнижчою конверсією.

Телефонний продаж

• Аналіз клієнта та підготовка до телефонного дзвінка
• Структура ефективної телефонної розмови
• Створення скрипту для телефонної розмови
• Етика телефонної розмови та листування з клієнтом
• Як передавати впевненість голосом

Домашнє завдання: ознайомитися зі скриптом телефонної розмови з клієнтом та удосконалити його за шаблонами викладача.

Робота із запереченнями

• Що таке заперечення та чому вони виникають
• Типологія клієнтів за методологією DISC та ефективна взаємодія з ними
• Основні види заперечень та етапи роботи з ними
• Ефективні техніки роботи з популярними запереченнями: Feel, Felt, Found
• Робота з негативними відгуками

Практика: відпрацювати комунікацію з конфліктним клієнтом та провести роботу із його запереченнями.

Домашнє завдання:

• Створити список типових заперечень клієнтів з вашої сфери та розробити відповіді на них
• Охарактеризувати найскладніших клієнтів та визначити, як ефективно будувати з ними діалог

Up-sell та Cross-sell у продажі

• Техніка Up-sell
• Техніка Cross-sell
• Різниця між Up-sell та Cross-sell
• Розбір кейсів з використанням технік
• Інтеграція технік у клієнтський сервіс

Домашнє завдання: інтегрувати в скрипт елементи Up-sell та Cross-sell для підвищення загальної вартості продажу.

Воронки в продажі

• Етапи воронки продажу та її вплив на конверсію
• Кваліфікація лідів: BANT (Budget, Authority, Need, Timing)
• Метрики для оцінювання ефективності воронки
• Стратегії залучення та утримання клієнтів
• Оптимізація етапів воронки для підвищення конверсії

Домашнє завдання: виконати аналіз поточної воронки продажів у вашій компанії, використовуючи чек-лист.

Пошук та залучення нових клієнтів

• Методи пошуку клієнтів у різних каналах
• Пошук клієнтів для B2C та B2B
• Робота з особами, які ухвалюють рішення
• Використання соціальних мереж для пошуку клієнтів
• Холодні дзвінки та електронна пошта
• Використання Big Data для знаходження потенційних клієнтів

Робота з B2B-клієнтами

• B2B: бачення, підходи, філософії
• Підготовка до зустрічей
• Як закривати великі угоди
• Як працювати з воронкою продажу
• Переваги CRM

Результативні переговори

• Основи ефективної комунікації
• Підготовка до переговорів
• Вибір стратегії та техніки ведення переговорів
• Техніки подолання заперечень
• Розбір та оцінювання проведених переговорів
• Цінності B2B-клієнта

Домашнє завдання: навести приклади відкритих запитань та обрати стратегію переговорів, які будуть влучними в контексті вашої роботи.

Ключові показники у продажі. Метод OKR

• Показники ефективності в продажі: Revenue, Orders, AOV, CR, Gross Profit
• Аналіз даних та тестування гіпотез
• Методи підвищення продуктивності менеджера з продажу
• OKR як інструмент підвищення ефективності

Домашнє завдання:

• Проаналізувати ваші поточні KPI і їхню динаміку за останні 3 місяці
• Сформувати гіпотези та план дій для підвищення ефективності на найближчий квартал

Q&A-сесія

• Формат: відкрите обговорення запитань та відповідей з пройденого матеріалу
• Мета: закріпити матеріал та розв'язати практичні питання учасників

Особиста ефективність менеджера з продажу

• Подолання страху перед дзвінками та відмовами
• Поширені помилки менеджера та як їх уникати
• Техніки зниження стресу
• Тайм-менеджмент та управління особистою продуктивністю
• Інструменти для керування продуктивністю: Trello, Asana, Pomodoro, GTD

Домашнє завдання:

• Провести серію дзвінків або зустрічей, застосовуючи техніки подолання страху та зниження стресу
• Підготувати та записати відеопрезентацію себе як професіонала

Особистий бренд та професійний розвиток

• Необхідність особистого бренду
• Нетворкінг для менеджера з продажу
• Здорова конкуренція в sales-команді
• Індивідуальний план розвитку менеджера з продажу

Домашнє завдання: розробити індивідуальний план професійного розвитку на рік вперед.

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практичні заняття
• Запрошений експерт
• Індивідуальний фідбек від викладачки
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Ольга Гравченко - Head of Sales at Perla Helsa
• Едуард Бондаренко - Head of Sales at monobank

Курс відмінно підійде маркетологам з досвідом та директорам з маркетингу для розуміння трендів майбутнього маркетингу та підготовки довгострокової стратегії. На заняттях ви розберете принципи та структуру стратегічного маркетингового планування, комплексний маркетинговий аудит, сегментацію ринку та вибір цільової аудиторії, проаналізуєте вашу стратегію позиціювання та стратегії основних конкурентів.

Програма курсу

Введення у маркетинг та аналіз макросередовища

• Визначення маркетингу, потреби та бажання
• Цілі та роль маркетингу в організації: чи на вірному ви шляху?
• У чому відмінності маркетингу між B2B- та В2С-ринками
• Стратегічне маркетингове планування
• Розбір структури якісного маркетингового плану
• Аналіз макросередовища: PESTEL
• Ризики та труднощі застосування ШІ в маркетингу
• Як використовувати ШІ в маркетингу різних індустрій

Онлайн-воркшоп №1: Тренди воєнного часу в Україні

Маркетинговий аудит: аналіз мікросередовища

• Конкурентний аналіз
• Типи поведінки B2B-споживача: від піраміди потреб до decision-making unit
• Фактори, що впливають на купівельну поведінку В2С-споживача
• Які бар'єри бувають у цільової аудиторії та як трансформувати їх у бажання купити

Онлайн-воркшоп №2: Практикум для аналізу бізнесу

Маркетинговий аудит: аналіз внутрішнього середовища

• Матеріальні та нематеріальні ресурси підприємства
• VRIN/VRIO: характеристики та конкурентні переваги
• Інструменти аналізу портфеля продукції: від PLC і матриці McKinsey до Value Chain
• Бренд-аналіз: як оцінити бренд та які є іміджеві індикатори
• Замість тисяч гіпотез - якісний SWOT- і TOWS-аналіз
• Маркетингові дослідження, які дають відповіді та відкривають інсайти

Маркетингові стратегії та сегментація

• Чому важливо визначити місію та бачення компанії
• Бізнес-цілі: ієрархія та критерії SMART
• Види маркетингових стратегій для B2B та B2C
• Запуск нового продукту: ризики, можливості, алгоритм дій
• STP-маркетинг: сегментація ринку та вибір цільових ринків

Позиціювання бренду

• STP-маркетинг: позиціювання бренду
• Value-Based Brand Positioning
• Архітектура бренду та критерії ефективності позиціювання
• Етапи формування позиціювання
• Види стратегій позиціювання

Маркетинговий мікс

• 4P та 4C - мікс для товарів
• 7P та 7C - мікс для послуг
• Комунікаційний мікс: компоненти + стратегія
• Ціноутворення та канали дистрибуції
• Люди, процеси та оточення

Онлайн-воркшоп №3: Маркетинговий мікс під час війни

Впровадження маркетингового плану

• Фактори, що впливають на впровадження маркетингового плану
• Ситуаційне лідерство
• Матриця пріоритезації проєктів для впровадження
• Формування бюджету: методи бюджетування
• Ключові показники маркетингової діяльності
• Етапи маркетингового контролю
• Фінансові показники контролю
• Ключові показники з маркетингового міксу
• Маркетингова панель управління (dashboard)
• Управління ризиками: категорії та стратегії

Особливості курсу

• Курс складається з 30 відеолекцій + онлайн воркшопів
• Закріплення отриманих знань на практиці
• Зворотний зв'язок та рекомендації лектора
• По закінченню курсу ви матимете готовий маркетинговий план, який можна реалізувати у своїй компанії
• Сертифікат після закінчення курсу

Викладачі курсу

Тетяною Лукинюк - Генеральна менеджерка в Google Україна

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