Найкращі IT курси в Україні

В процесі навчання весь матеріал підкріплюється і розглядається в ході вирішення практичних завдань. В кінці курсу учні презентують власні міні-проєкти, робота над якими проходить протягом всього навчання.

План курсу

Основні теми курсу

• Типи даних, змінні
• Арифметичні оператори
• Умовні оператори
• Цикли
• Одномірні списки
• Багатовимірні списки
• Рядки
• Словники
• Кортежі
• Функції
• Рекурсія
• Винятки
• Базові сортування
• Лямбда
• Функції з невизначеною кількістю аргументів
• Робота з файлами
• Регулярні вирази
• Основи ООП
• Спадкування інкапсуляція
• Магічні методи
• Декоратори
• Перевантаження операторів

Результати навчання:

• Розуміння принципів програмування
• Проєктування програм
• Створення програм середнього рівня складності на мові Python
• Створювати прості модульні програми: від консольних скриптів до чат-ботів
• Розуміти місце Django/Flask в сімействі веб-фреймворків
• Використовувати промислові засоби розробки: Git, PyCharm

Необхідна попередня підготовка

• Вміння користуватися комп'ютерною мишкою або тач-падом
• Вміння читати
• Знайомство з англійською мовою

Особливості курсу

• Для дітей від 12 років
• Групові заняття в Zoom
• Зручний графік занять
• Не витрачаєте час на дорогу
• Можливість індивідуального навчання

Викладачі курсу

• Ганна - Python, IT Start
• Сергій - Python, Front End
• Максим - Java, Python, C/C++
• Віталій - Python
• Люба - Python Poblox Studio
• Артем - Python

Навчання проходить у групі 15-20 осіб, поєднує самостійні заняття на LMS-платформі, онлайн-сесії з тренером та практичні завдання. Учасники працюють над реальними кейсами, отримують поради й рішення, які можна одразу впроваджувати в роботу.

Програма курсу

Сучасні тенденції корпоративного управління

Адаптивне лідерство у динамічних середовищах (VUCA i BANI)

Ця тема присвячена еволюції підходів до управління у мінливих умовах. Ви дізнаєтесь, як ефективно діяти у нестабільному, складному та неоднозначному середовищі (VUCA), а також у контексті крихкості, тривожності, нелінійності й незрозумілості (BANI). Ми навчимо вас розвивати адаптивне лідерство, щоб забезпечувати стабільність і успішність вашої команди.

Стратегічне управління проєктами для корпоративних цілей

Основи корпоративного управління проєктами

Ви дізнаєтесь про ключові методології та моделі управління проєктами, які допоможуть узгоджувати корпоративні ініціативи з бізнес-цілями вашої компанії.

Життєвий цикл проєкту та його фази

Ми розглянемо всі етапи життєвого циклу проєкту - від початкового планування до реалізації та успішного завершення, акцентуючи увагу на критичних моментах кожного етапу.

Управління ризиками та зацікавленими сторонами

Ви навчитесь використовувати перевірені техніки для управління ризиками та залучення ключових зацікавлених сторін  у процес реалізації проєкту, щоб мінімізувати проблеми та досягти максимальних результатів.

Управління продуктивністю в корпоративних командах

Огляд управління продуктивністю

У цьому розділі ви зрозумієте, як узгодити роботу команди та окремих співробітників із загальними стратегічними цілями компанії.

Побудова систем, орієнтованих на досягнення цілей

Ви опануєте розробку і впровадження систем, таких як OKR та Balanced Scorecards, які допомагають вимірювати результати діяльності та покращувати продуктивність.

Ефективні огляди продуктивності

Ми розглянемо найкращі практики оглядів результатів роботи команди, а також методи підвищення ефективності співробітників через зворотний зв'язок та мотивацію.

Управління талантами та розвиток співробітників

Унікальна ціннісна пропозиція для співробітників (EVP) та стратегії утримання

У цьому розділі ми розглянемо, як створювати EVP, яке привертає увагу найкращих талантів на ринку, допомагає утримувати співробітників і підвищувати їхню залученість. Ви дізнаєтесь, які інструменти використовуються для формування пропозицій, що резонують із цінностями працівників.

Стратегічний онбординг та офбординг

Ми детально зупинимось на розробці програм онбордингу та офбордингу, які сприяють кращій адаптації нових співробітників і поліпшенню досвіду тих, хто залишає компанію. Ці знання дозволять вам побудувати прозорі й ефективні процеси, що позитивно впливають на корпоративну культуру.

Управління комунікацією та переговорами

Ефективна корпоративна комунікація

Ви освоїте техніки надання конструктивного зворотного зв'язку, який мотивує співробітників і сприяє досягненню результатів. Також ми навчимо вас проводити переговори в умовах високої відповідальності, що допоможе вирішувати складні питання з мінімальними втратами для команди.

Управління конфліктами у командах

Ця тема зосереджена на навичках розв'язання конфліктів, які можуть виникати в колективі. Ви дізнаєтесь, як своєчасно і результативно вирішувати такі ситуації, зберігаючи продуктивність і мотивацію співробітників.

Лідерство в умовах змін

Основи управління змінами для корпоративного успіху

Ми надамо вам інструменти для ефективного лідерства в періоди змін. Ви навчитесь розробляти стратегії управління змінами, долати опір команди та успішно впроваджувати інновації у своїй організації.

Досконалість у лідерстві

Лідерські компетенції для корпоративного зростання

Ви зможете дослідити ключові моделі лідерства, які допоможуть вам надихати команду та досягати високих результатів. Ми розглянемо практичні підходи, які сприяють розвитку вашого стилю управління.

Інклюзивне лідерство

Ця тема навчить вас створювати середовище, що сприяє різноманітності, рівності та інклюзивності, що позитивно впливає на продуктивність команди та результати бізнесу.

Стратегічне прийняття рішень

Ви освоїте фреймворки для прийняття стратегічних рішень у складних бізнес-середовищах, які дозволять ефективно вирішувати проблеми й забезпечувати стійкий розвиток вашої компанії.

Інструменти штучного інтелекту для продуктивного корпоративного управління

Використання ШІ в управлінні та розвитку талантів

Цей розділ навчить вас використовувати ШІ-інструменти для оптимізації процесів рекрутингу, управління продуктивністю співробітників і їхньої взаємодії.

ШІ для стратегічного прийняття рішень

Ми розглянемо, як ШІ-аналітика може допомогти у прийнятті ефективних бізнес-рішень, знижуючи ризики та підвищуючи точність планування.

Оптимізація корпоративних операцій за допомогою ШІ

Дізнайтесь, як інтегрувати ШІ-рішення у повсякденну діяльність компанії для підвищення ефективності процесів та впровадження інновацій.

Фінальна зустріч

Це підсумкова сесія курсу, де учасники обмінюються досвідом, отриманими знаннями та практичними інсайтами. Ми обговоримо результати навчання, розглянемо застосування інструментів у реальних робочих ситуаціях та надамо зворотний зв’язок для подальшого розвитку.

Після курсу ви зможете

• Розширити свої знання та опанувати методи й інструменти, які можна ефективно застосовувати у щоденній роботі для підтримки бізнесу та співробітників компанії в кризових умовах
• Зрозуміти сучасні управлінські моделі та дії, яких очікують від керівників в умовах нестабільного середовища
• Впроваджувати найкращі практики та техніки на всіх етапах життєвого циклу проєкту та шляху співробітників, покращуючи загальну інженерну та управлінську культуру у вашій компанії

Вимоги до учасників курсу

• Володіння англійською мовою на рівні Pre-Intermediate і вище, оскільки матеріали курсу надаються англійською мовою
• Досвід роботи на керівній посаді буде перевагою
• Готовність виділити час для навчання (до 3 годин на тиждень)

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Максим Почебут - Chief Learning Officer at Sigma Software

Курс "Штучний Інтелект для дітей" - це захоплююча подорож у світ сучасних технологій, що змінюють наше життя. Ми створили програму, яка допоможе дітям віком від 12 до 16 років не лише зрозуміти основи штучного інтелекту, а й на практиці навчитися використовувати найсучасніші інструменти.

Програма курсу

Вступ до ШІ: Що це таке?

Цей розділ розкриває основи штучного інтелекту: що таке ШІ, як він працює, які алгоритми та нейронні мережі лежать в його основі, і як машини навчаються виконувати завдання.

Як працюють алгоритми

У цьому розділі ви дізнаєтеся, як алгоритми використовуються для розв'язання різних задач у світі ШІ. Ми пояснимо, як алгоритми обробляють дані, виявляють патерни та приймають рішення на основі аналізу. Ви ознайомитеся з різними типами алгоритмів, такими як алгоритми для машинного навчання, нейронні мережі та інші, і побачите, як вони застосовуються для розпізнавання зображень, прогнозування та інших завдань.

Вступ до Python для ШІ

У цьому розділі ви ознайомитеся з основами програмування на Python, однієї з найпопулярніших мов для розробки ШІ. Ви навчитеся працювати з базовими конструкціями мови, такими як змінні, цикли та функції, а також освоїте основи роботи з бібліотеками Python, що використовуються в ШІ, такими як NumPy, Pandas та Matplotlib. Це стане фундаментом для створення власних проєктів і вирішення задач із використанням штучного інтелекту.

Робота з даними: таблиці та графіки

У цьому розділі ви навчитеся працювати з даними, використовуючи таблиці та графіки для їх аналізу та візуалізації. Ви ознайомитесь з основними бібліотеками Python, такими як Pandas для обробки даних і Matplotlib для побудови графіків. Ви навчитесь створювати таблиці для збереження та маніпулювання даними, а також будувати графіки, щоб краще розуміти і презентувати результати аналізу. Це важливий етап у роботі з великими обсягами інформації, необхідними для ШІ.

Основи нейронних мереж

У цьому розділі ви дізнаєтеся про нейронні мережі - ключову технологію в штучному інтелекті. Ви ознайомитеся з їхньою будовою та принципами роботи, включаючи поняття нейронів, шарів, активаційних функцій та ваг. Також ви навчитесь, як нейронні мережі використовуються для розпізнавання зображень, обробки тексту та інших завдань. Ми розглянемо, як вони "навчаються" на прикладі алгоритмів навчання з підкріпленням і зворотного поширення помилки.

Як ШІ вчиться: класифікація

У цьому розділі ви дізнаєтеся, як штучний інтелект використовує методи класифікації для навчання та прийняття рішень. Класифікація - це процес, при якому ШІ вчиться відносити об'єкти до певних категорій на основі вхідних даних. Ви ознайомитесь з алгоритмами класифікації, такими як методи опорних векторів, дерева рішень і логістична регресія. Ми також розглянемо, як ці алгоритми використовуються в реальних задачах, наприклад, для розпізнавання зображень чи прогнозування.

Створюємо чат-бота

У цьому розділі ви навчитесь, як створювати свого власного чат-бота, використовуючи технології штучного інтелекту. Ви ознайомитеся з основами розробки чат-ботів, їх архітектурою та принципами роботи. Використовуючи бібліотеки Python, такі як NLTK та TensorFlow, ви навчитеся обробляти текст, розпізнавати запити користувачів і генерувати відповідь. Ми також розглянемо різні типи чат-ботів, від простих до більш складних, і як їх можна застосовувати в реальних проєктах.

Комп'ютерний зір: як "бачить" ШІ

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовує комп'ютерний зір для розпізнавання та аналізу зображень. Ви ознайомитесь з основними техніками, такими як обробка зображень, виявлення об'єктів і розпізнавання образів. Використовуючи бібліотеки Python, наприклад OpenCV і TensorFlow, ви навчитесь навчаючи модель розпізнавати зображення, виявляти об'єкти та класифікувати їх. Це важливий аспект ШІ, що застосовується у багатьох сферах, від медицини до автомобільної промисловості.

Розпізнавання тексту: OCR

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовує технологію оптичного розпізнавання символів (OCR) для перетворення тексту з зображень у редагований формат. Ви навчитеся працювати з бібліотеками Python, такими як Tesseract, для обробки та аналізу зображень, що містять текст. Зрозумієте, як налаштовувати моделі OCR для точного розпізнавання тексту в різних умовах і застосовувати цю технологію для автоматизації процесів, наприклад, в документах або на сканованих зображеннях.

Вивчення голосових команд

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовує технології розпізнавання мови для обробки голосових команд. Ви навчитеся працювати з бібліотеками Python, такими як SpeechRecognition, для перетворення голосових повідомлень у текст. Також ви ознайомитесь з принципами побудови голосових асистентів, налаштуєте їх для виконання простих команд, таких як управління додатками або запити до баз даних. Це дозволить вам створювати інтерактивні голосові інтерфейси для різних проєктів.

Генерація тексту: створюємо історії

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект може генерувати текст, створюючи історії, вірші або інші творчі тексти. Ви навчитесь працювати з бібліотеками, такими як GPT або RNN, для навчання моделей на великому обсязі тексту. Розглянете, як налаштовувати ці моделі для генерації цікавих і змістовних історій, що відповідають заданим параметрам. Це дозволить вам створювати творчі проєкти, від генерації казок до написання сценаріїв для ігор чи відео.

Аналіз емоцій у тексті

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект може аналізувати емоційний тон тексту, визначаючи настрої, такі як радість, сум, гнів чи страх. Ви навчитесь працювати з бібліотеками Python, такими як TextBlob і VADER, для виявлення емоцій у текстах та коментарях. Розглянете, як ці технології застосовуються для автоматичного аналізу відгуків, соціальних мереж або чату, щоб зрозуміти, як люди реагують на різні події чи продукти. Це допоможе створювати додатки для моніторингу настроїв або покращення взаємодії з користувачами.

Робота з великими даними

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як працювати з великими обсягами даних, які зазвичай неможливо обробити традиційними методами. Ви навчитесь використовувати інструменти та бібліотеки Python, такі як Pandas, Dask та PySpark, для ефективної обробки та аналізу великих наборів даних. Розглянете основи зберігання, обробки і візуалізації даних, а також техніки оптимізації роботи з великими даними. Це дозволить вам вирішувати складні задачі, пов'язані з аналізом інформації, що надходить у реальному часі, або великих баз даних.

Прогнозування трендів

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект може допомогти у прогнозуванні майбутніх трендів на основі аналізу даних. Ви навчитесь використовувати алгоритми машинного навчання, такі як регресія, деревоподібні моделі та нейронні мережі, для прогнозування змін у різних сферах, від фінансів до соціальних мереж. Розглянете, як збирати, обробляти та аналізувати дані для побудови точних моделей, які допомагають передбачити майбутні події або тренди. Це корисний навик для створення стратегій розвитку бізнесу чи аналізу популярних тем в Інтернеті.

Створюємо систему рекомендацій

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створювати систему рекомендацій, яка допомагає користувачам знаходити найбільш релевантний контент, продукти чи послуги на основі їхніх уподобань. Ви навчитесь використовувати алгоритми, такі як фільтрація за змістом і колаборативна фільтрація, для аналізу даних про користувачів та їхні вподобання. Розглянете, як працюють системи рекомендацій на практиці в таких платформах, як Netflix, Amazon та Spotify, і навчитесь створювати свої власні системи для рекомендації фільмів, музики чи товарів.

Автоматизація рутинних завдань

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як за допомогою штучного інтелекту та програмування можна автоматизувати рутинні завдання, що зазвичай займають багато часу. Ви навчитесь створювати скрипти на Python для автоматизації процесів, таких як обробка даних, організація файлів, відправка електронних листів або управління соціальними мережами. Опануєте інструменти, які дозволяють спростити роботу та зекономити час, застосовуючи їх для виконання повторюваних операцій без людської участі.

Використання АІ у дизайні

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект допомагає створювати інноваційний дизайн у різних сферах - від графічного дизайну до веб-дизайну та розробки продуктів. Ви навчитесь використовувати інструменти ШІ для автоматизації процесів дизайну, таких як генерація графічних елементів, адаптивний дизайн, або навіть створення унікальних візуальних стилів. Опануєте методи роботи з AI для розпізнавання патернів у зображеннях, оптимізації дизайну користувацьких інтерфейсів і створення креативних рішень, що змінюють підхід до творчих процесів.

Ігровий ШІ: створюємо бота для гри

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створювати штучний інтелект для відеоігор, розробляючи бота, який може самостійно грати і приймати рішення. Ви навчитесь використовувати алгоритми машинного навчання та методи штучного інтелекту, такі як алгоритм мінімакса або навчання з підкріпленням, для створення бота, який може адаптуватися до змінних умов гри. Ви також розглянете, як покращити взаємодію з користувачем і зробити гру цікавішою завдяки інтелектуальним суперникам.

Пошукові системи

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як працюють сучасні пошукові системи, використовуючи Elasticsearch та Whoosh для ефективного пошуку та обробки великих обсягів даних. Ви навчитесь налаштовувати ці інструменти для індексації текстової інформації та швидкого пошуку за ключовими словами. Розглянете, як створювати та оптимізувати пошукові запити, використовувати фільтрацію, агрегацію та інші методи для покращення результатів пошуку, що дозволяє створювати потужні й точні пошукові системи для ваших додатків.

Перевірка зображень на фейки

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовується для виявлення фальшивих зображень та відео, створених за допомогою технологій Deepfake. Ви ознайомитесь з алгоритмами машинного навчання та нейронними мережами, які дозволяють визначати маніпульовані медіа, аналізуючи їхні особливості. Ви навчитесь використовувати інструменти для виявлення підроблених зображень, розпізнавання ознак фальсифікації та застосовувати ці технології для боротьби з дезінформацією та забезпечення правдивості контенту в Інтернеті.

ШІ у кіно: аналіз фільмів

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовується для аналізу фільмів і відгуків про них, зокрема через техніки аналізу емоцій (sentiment analysis). Ви навчитесь застосовувати алгоритми для виявлення емоційного тону в рецензіях, відгуках або навіть у самому сценарії фільму. Розглянете, як за допомогою аналізу настроїв можна визначити, чи є фільм позитивним, негативним або нейтральним для глядачів, а також як це застосовується в маркетингу, рекомендаційних системах та аналізі популярності фільмів.

Навчання гри "Тік-так-то"

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створювати штучний інтелект для гри в "Тік-так-то" за допомогою алгоритму мінімакс. Алгоритм мінімакс використовується для побудови ідеальних стратегій в іграх з нульовою сумою, де два гравці мають протилежні цілі. Ви навчитесь реалізовувати цей алгоритм, який перебирає всі можливі ходи, оцінює їх та вибирає оптимальний для кожного гравця. Розглянете, як ШІ може приймати рішення на основі поточної ситуації на дошці, забезпечуючи виграш або нічию, і як цей алгоритм застосовується до різних ігор.

Автопілот: моделюємо рух авто

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створити просту модель автопілота, який може рухатися по трасі, використовуючи бібліотеки SimPy та OpenCV. Ви навчитесь моделювати рух автомобіля в реальному часі, використовуючи симуляцію та алгоритми для управління шляхом, виявлення об'єктів та реагування на зміни в оточенні. SimPy дозволяє моделювати різні аспекти роботи системи, а OpenCV - здійснювати розпізнавання зображень і допомагати автопілоту реагувати на перешкоди, знаки або інші важливі елементи. Це дозволить вам зрозуміти основи автоматичного управління та комп'ютерного зору в контексті автономних транспортних засобів.

Моделювання погоди

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як використовувати штучний інтелект для моделювання та прогнозування погодних умов, застосовуючи бібліотеки TensorFlow та NumPy. Ви навчитесь працювати з даними про погоду, такими як температура, вологість, швидкість вітру, для створення моделей, які можуть прогнозувати майбутні погодні умови. За допомогою TensorFlow ви навчитесь розробляти нейронні мережі для прогнозування, а NumPy допоможе в обробці та аналізі даних. Це дозволить вам створювати потужні моделі для передбачення змін у погоді на основі історичних даних.

Створення власного голосового асистента

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створити власного голосового асистента, використовуючи бібліотеки SpeechRecognition та GPT. Ви навчитесь обробляти голосові команди, записуючи звук за допомогою мікрофона та перетворюючи його в текст за допомогою SpeechRecognition. Потім ви використаєте GPT або інші моделі для генерації відповідей на основі отриманого тексту. Ви навчитесь налаштовувати свого асистента для виконання різних дій, таких як пошук інформації в Інтернеті, управління пристроями або надання простих відповідей на питання. Це дозволить створити інтерактивний голосовий інтерфейс для ваших проєктів.

Етика ШІ: як з ним дружити?

У цьому розділі ви дізнаєтесь про етичні питання, які виникають при розробці та використанні штучного інтелекту. Ми розглянемо, як забезпечити прозорість, справедливість і відповідальність при створенні та застосуванні ШІ, а також важливість захисту приватності та безпеки даних. Ви дізнаєтесь, як уникати упередженості в алгоритмах і як забезпечити, щоб технології ШІ служили на благо суспільству. Цей розділ допоможе вам зрозуміти, як працювати з ШІ етично та відповідально, підтримуючи баланс між інноваціями та моральними принципами.

Використання ШІ в медицині

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект застосовується в медицині для аналізу медичних зображень, таких як рентгенівські знімки, МРТ, УЗД та інші. Ви навчитесь використовувати технології комп'ютерного зору, зокрема методи розпізнавання зображень, для автоматичного виявлення ознак захворювань, таких як пухлини, переломи чи інші патології. Використовуючи бібліотеки, як TensorFlow та Keras, ви створите моделі, які здатні класифікувати та оцінювати медичні зображення, допомагаючи лікарям у швидкому та точному діагностуванні.

Інтеграція з ІоТ

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як інтегрувати штучний інтелект з Інтернетом речей (IoT) за допомогою Raspberry Pi та OpenCV. Ви навчитесь підключати датчики та камери до Raspberry Pi, збирати дані з реального світу та обробляти зображення в реальному часі за допомогою OpenCV. Це дозволить створювати смарт-пристрої, які можуть виконувати завдання, такі як розпізнавання об'єктів, виявлення руху або аналіз оточення. Розглянете, як використовувати цю інтеграцію для створення розумних систем безпеки, автоматизації дому чи інших IoT рішень, що використовують комп'ютерний зір і ШІ.

Робота над власними проєктами

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу
• Проєкт в портфоліо
• Використання сучасних технологій ШІ
• Інтерактивність

Викладачі курсу

Сергій - Python, Front End

У цьому курсі розглядаються основні завдання налаштування продуктивності, що вимагаються від адміністратора баз даних: випереджаюче управління через вбудовані функції аналізу продуктивності та інструментів, діагностика і налаштування компонентів бази даних Oracle і діагностика і налаштування проблем з продуктивністю SQL.

Програма курсу

Вступ

• Завдання курсу
• Програма курсу
• Теми, що не розглядаються в цьому курсі
• Хто налаштовує?
• Що налаштовується?
• Способи налаштування продуктивності
• Методологія налаштування продуктивності

Основи налаштування продуктивності

• Performance Tuning Diagnostics, Features, and Tools
• Час бази даних
• CPU and Wait Time Tuning Dimensions
• Тимчасова модель
• Динамічні подання продуктивності
• Кумулятивні системні статистики
• Події очікування
• Журнальні та файли трасувань

Використання Automatic Workload Repository

• Огляд Automatic Workload Repository
• Дані Automatic Workload Repository
• Enterprise Manager Cloud Control і AWR
• Знімки
• Звіти
• Порівняння звітів

Ідентифікація проблем продуктивності

• Ідентифікація проблем продуктивності
• Встановлення пріоритетів
• Звіти про оператори SQL, які споживають максимальну кількість ресурсів
• Основні проблеми налаштування продуктивності
• Налаштування продуктивності протягом життєвого циклу
• Сеанс налаштування за допомогою ADDM
• Ресурси налаштування продуктивності
• Огляд інструментів моніторингу та налаштування

Використання метрик і попереджень

• Огляд метрик і попереджень
• Обмеження базових статистик
• Переваги метрик
• Перегляд історії значень метрик
• Перегляд гістограм
• Попередження, які генеруються сервером
• Встановлення порогів
• Динамічні подання для метрик і попереджень

Базові діапазони

• Робота з використанням базового діапазону метрик
• Базові діапазони типу "ковзне вікно"
• Шаблони базових діапазонів
• Створення базових діапазонів
• Динамічні подання для базових діапазонів
• Моніторинг продуктивності і базові діапазони
• Конфігурація порогів попереджень з використанням статичних базових діапазонів
• Конфігурація адаптивних порогів

Використання інструментів, заснованих на AWR

• Автоматичні завдання супроводу
• Моніторинг продуктивності за допомогою ADDM
• Історія активних сеансів

Моніторинг баз даних в реальному часі

• Огляд і передбачуване використання
• Визначення операцій бази даних
• Концепції операцій бази даних
• Включення моніторингу операцій бази даних
• Ідентифікація, запуск і завершення операції бази даних
• Моніторинг виконання операції бази даних
• Динамічні подання операцій бази даних
• Налаштування операцій бази даних

Моніторинг додатків

• Атрибути і типи сервісів
• Створення сервісів
• Використання сервісів для клієнтських додатків
• Сервіси і менеджер ресурсів
• Сервіси і планувальник пакетних завдань
• Сервіси і пороги метрик
• Агрегація і трасування сервісів

Ідентифікація проблемних операторів SQL

• Етапи виконання команд SQL
• Моніторинг SQL
• Плани виконання
• Пакет DBMS_XPLAN
• Команда EXPLAIN PLAN
• Інтерпретація плану виконання
• Використання трасування SQL
• Генерація трасування оптимізатора

Вплив на оптимізатор

• Завдання оптимізатора запитів
• Управління статистиками оптимізатора
• Параметри ініціалізації, що впливають на поведінку оптимізатора
• Включення можливостей оптимізатора
• Використання посібника оптимізатора
• Шляхи доступу до даних
• Операції з'єднання
• Операції сортування

Зменшення ціни операторів SQL

• Супровід індексів
• Консультант по оптимізації шляхів доступу (SQL Access Advisor)
• Супровід і реорганізація таблиць
• Управління екстентами
• Збереження даних
• Мігруючі і зчеплені рядки
• Скорочення сегментів
• Стиснення таблиць

Використання SQL Performance Analyzer

• Огляд SQL Performance Analyzer
• Огляд і передбачуване використання Real Application Testing
• Захоплення навантаження
• Створення завдання SQL Performance Analyzer
• Порівняльні звіти
• Налаштування регресованих операторів
• Динамічні подання SQL Performance Analyzer

Управління продуктивністю SQL

• Супровід статистики оптимізатора
• Автоматизовані завдання супроводу
• Перегляд параметрів сбору статистики
• Відкладений збір статистики
• Автоматичне налаштування SQL
• Консультант з налаштування SQL (SQL Tuning Advisor)
• Консультант по оптимізації шляхів доступу (SQL Access Advisor)
• Управління планами виконання

Використання Database Replay

• Архітектура Database Replay
• Особливості захоплення навантаження
• Опції відтворення
• Аналіз відтворення
• Database Replay в Enterprise Manager
• Пакети та процедури Database Replay
• Динамічні подання для відтворення навантаження
• Калібрування клієнтів відтворення навантаження

Налаштування розділюваного пулу

• Архітектура розділюваного пулу
• Засувки та м'ютекси
• Інструменти для діагностики розділюваного пулу
• М’які і жорсткі розбори
• Зміна розміру розділюваного пулу
• Фрагментація розділюваного пулу
• Кеш словника даних
• Кеш результатів запитів

Налаштування кешу буферів

• Архітектура кеша буферів
• Робочі набори
• Цілі і техніки налаштування продуктивності кеша буферів
• Симптоми проблем продуктивності кеша буферів
• Вирішення проблем продуктивності кеша буферів
• Database Smart Flash Cache
• Скидання кеша буферів

Налаштування PGA і тимчасового табличного простору

• Використання пам'яті операторами SQL
• Конфігурація автоматичного розподілу PGA
• Гістограми і статистики автоматичного розподілу PGA
• Частина звіту AWR, що стосується автоматичного розподілу PGA
• Управління тимчасовими табличними просторами
• Групи тимчасових табличних просторів
• Моніторинг тимчасових табличних просторів
• Зменшення розміру тимчасового табличного простору

Автоматичне управління пам'яттю

• Динамічна системна глобальна область
• Огляд автоматичного управління системної глобальної областю
• Параметри ініціалізації, що впливають на розмір SGA
• Вмикання і вимикання автоматичного управління системною глобальною областю
• Консультант за розміром системної глобальної області
• Огляд автоматичного управління пам'яттю
• Вмикання автоматичного управління пам'яттю
• Моніторинг автоматичного управління пам'яттю

Налаштування введення/виведення

• Архітектура введення/виведення
• Режими введення/виведення
• Важливі для бази даних метрики введення/виведення
• Калібрування введення/виведення
• Статистики введення/виведення
• Діагностика введення/виведення
• Налаштування введення/виведення бази даних
• Automatic Storage Management (ASM)

Підсумки налаштування продуктивності

• Параметри ініціалізації і їх вплив на продуктивність
• Початкові розміри структур пам'яті
• Налаштування великого пулу
• Кращі практики для різних видів табличних просторів
• Розміри блоку
• Налаштування розміру буфера оперативного журналу та файлів оперативного журналу
• Автоматичний збір статистики
• Події очікування, що спостерігаються найчастіше

На курсі ви дізнаєтесь про:

• Методологію налаштування Oracle
• Використання інструментів, що поставляються Oracle для моніторингу і діагностики проблем продуктивності SQL і примірника баз даних
• Використання консультантів баз даних для виявлення проблем продуктивності
• Налаштування проблемних операторів SQL
• Моніторинг продуктивності примірника за допомогою Enterprise Manager
• Налаштування продуктивності примірника баз даних

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Програма курсу

Введення та редагування даних

• Використання функції автозаповнення для числових даних, комбінації тексту та чисел, дат
• Списки автозаповнення
• Вміст і формат клітинок
• Що може бути в клітинці?
• Додавання, видалення, переміщення та копіювання елементів аркуша
• Спеціальна вставка з динамічним переглядом
• Комбінації клавіш для прискорення роботи - обов'язкові і бажані

Книги

• Швидке переміщення по книзі
• Перейменування аркушів
• Переміщення та копіювання аркушів
• Вставлення та видалення аркушів
• Групування аркушів
• Робота зі згрупованими аркушами
• Переміщення та копіювання аркушів між файлами

Оформлення документа

• Числові формати - основні і користувацькі
• Особливості використання різних форматів відображення дат для подальшого аналізу
• Форматування клітинок та діапазонів за допомогою стилів
• Копіювання форматів до інших клітинок

Поняття таблиці в Excel: форматування таблиць

• Просте і ефективне оформлення діапазонів в об'єкти таблиці
• Вбудовані шаблони для проєктування таблиць
• Застосування стилів до оформлення таблиць
• Перетворення таблиці на діапазон

Робота з формулами

• Введення та редагування формул
• Оператори посилань
• Пріоритет операторів
• Складання елементарних формул
• Відображення та редагування формул
• Поняття відносних, абсолютних і змішаних посилань на клітинки і діапазони в формулах
• Майстер функцій
• Використання математичних, статистичних функції, функції дати і часу, логічні функції у формулах (ROUND, TODAY, NETWORKDAYS, IF, SUMIF, SUMIFS, COUNTIF COUNTIFS, VLOOKUP, HLOOKUP)
• Вкладені функції
• Копіювання та переміщення формул
• Формули, які посилаються на клітинки інших аркушів та інших робочих книг
• Робота зі зв'язками

Бази даних і таблиці

• Способи швидкого внесення даних в бази даних і таблиці
• Сортування і фільтрація
• Особливості використання фільтрів для полів різних типів даних
• Обчислення за відфільтрованими даними
• Створення таблиць
• Робота рядком підсумків
• Особливості написання формул в таблицях
• Проміжні підсумки прості та вкладені
• Додавання групи та структурного критерію у діапазонах
• Особливості копіювання відфільтрованих та структурованих даних

Об'єднання даних на різних аркушах

• Тривимірні посилання
• Інструмент консолідація
• Консолідація даних без зв'язків та зі зв'язками

Упорядкування даних у книзі

• Видалення повторюваних значень
• Використання надбудови Inquire, для очищення форматування за межами таблиць
• Порівняння інформації в двох версіях однієї і тієї ж книги - візуальне та документальне

Самостійні контрольні вправи в процесі тренувань

Особливості курсу

• Підтримка ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Спочатку на курсі ви вивчите синтаксис мови, зрозумієте, як працювати зі збірками, просторами імен і рефлексією, дізнаєтеся про серіалізацію та колекції, обмеження в узагальненні. Далі ви навчитеся створювати додатки на C#, використовуючи всі можливості мови, обробку винятків, делегатів, роботу з потоками й багато іншого.

Програма курсу

Знайомство з платформою .NET і мовою програмування C#

• Огляд платформи .NET Framework
• Знайомство з мовою C#
• Огляд можливостей мови
• Знайомство c IDE Visual Studio
• Структура програми
• Компіляція програми
• Написання першої програми
• Типи проєктів

Типи даних

• Пристрій пам'яті в комп'ютері
• Системи числення
• Як зберігаються дані в пам'яті
• Поняття змінної
• Типи змінних
• Створення і ініціалізація змінних
• Область видимості
• Константи
• Операції над базовими типами

Умовні конструкції

• Поняття умовних конструкцій
• Умовна конструкція if
• Оператор багатозначного вибору switch … case

Основи роботи з системою контролю версій

Циклічні конструкції

• Знайомство з циклами
• Цикл з передумовою while
• Цикл з умовою поста do … while
• Цикл з лічильником for

Методи

• Поняття методу
• Створення методу
• Виклик методу
• Види методів з параметрами і без
• Модифікатори out і ref
• Рекурсія
• Метод Main

Масиви

• Поняття масивів і необхідність їх використання
• Способи створення масивів
• Робота з масивами
• Багатовимірні масиви
• Зубчасті масиви

Вступ в ООП. Поняття класів і об'єктів

• Поняття класу та об'єкта
• Створення класів, їх вміст
• Створення об'єктів за допомогою класів
• Модифікатори доступу
• Робота з властивостями
• Автоматично реалізовані властивості
• Конструктори, призначені для користувача і за замовчуванням
• Часткові класи і методи

Спадкування і поліморфізм

• Поняття спадкування
• Реалізація спадкування
• Базовий тип Object
• Upcast і DownCast
• Поняття і реалізація поліморфізму
• Віртуальні методи

Абстракція і інтерфейси

• Поняття абстракції
• Створення абстрактних класів
• Робота з абстрактними методами
• Спадкування від абстрактних класів
• Поняття інтерфейсу
• Створення і реалізація інтерфейсів

Статичні класи і методи

• Створення і виклик статичних методів
• Робота зі статичними методами
• Створення статичних класів
• Необхідність в статичних класах
• Розширюючі методи

Структури. Перерахування

• Поняття структур і необхідність в них
• Створення структур і робота з ними
• Відмінності структур від класів
• Поняття перерахувань
• Область застосування перерахувань

Виняткові ситуації

• Поняття виняткових ситуацій
• Обробка винятків, конструкція try, catch, finally
• Створення своїх класів винятків
• Множинна обробка винятків

Збиральник сміття

Колекції

• Основні типи складних структур даних:
  • список
  • черга
  • стек
  • словник
• Інтерфейси, які підтримуються різними колекціями
• Ініціалізатор колекцій
• Створення призначених для користувача колекцій

Узагальнення

• Повторне використання коду та значення узагальнень у ньому
• Обмеження в узагальненнях
• Узагальнені інтерфейси
• Коваріантність та контрваріантність

Делегати, події, лямбда-вирази

• Поняття делегату
• Оголошення делегатів
• Анонімні методи
• Лямбда-вирази
• Події

LINQ

• Стандартні операції запитів. Фільтрація. Сортування. Групування
• Анонімні й динамічні типи
• Під'єднання до бази даних
• LINQ to SQL

Введення-виведення. Серіалізація. XML

• Бібліотека System.IO
• Робота з XML
• Поняття серіалізації
• Серіалізація в XML
• Реалізація власних методів для серіалізації

Складання простору імен, атрибути, директиви процесору, рефлексія

• Простір імен
• Складання
• Глобальний кеш збірок
• Директиви препроцесору
• Атрибути
• Створення призначених для користувача атрибутів
• Рефлексія

Потоки, завдання, синхронізація

• Проблема розподілення обчислень, багатоядерності
• Асинхронні делегати
• Класи Thread, Task
• Проблеми, що виникають при паралельних обчисленнях
• Класи, що відповідають за синхронізацію

Огляд можливостей

• Структура проєкту
• Створення додатків
• ASP.NET

Unit-тестування

• Unit Testing Framework
• Тестування закритих і статичних методів
• Тестування коректної роботи бізнес-логіки
• Universal Windows Platform

Здача проєктів

Обговорення результатів.

Чому ви навчитеся

• Освоїти синтаксис мови C#, вміти аналізувати та модифікувати чужий код
• Написати програми на C#, використовуючи найкращі практики мови
• Мати навички роботи з обробкою винятків, делегатами та потоками
• Проєктувати та розробляти інтерфейси
• Створювати продукти, дотримуючись принципів об'єктно-орієнтованого програмування

Особливості курсу

• 24 live-заняття - лише необхідна теорія й багато практики
• Навчання за програмою, створеною фахівцями топових IT-компаній
• Навчання у викладачів-практиків, які поділяться з вами реальним досвідом та актуальними знаннями
• Сертифікат про проходження курсу
• Проєкт в портфоліо

Курс є комплексним навчанням, спрямованим на освоєння методів та інструментів моделювання та оптимізації бізнес-процесів. Учасники даного курсу будуть вивчати концепції BPM (Business Process Management) і BPMN (Business Process Model and Notation), а також основні підходи до аналізу, оцінки та покращення бізнес-процесів.

Програма курсу

Теми

• Процесний підхід в управлінні
• Позиціювання в оточенні інших методологій, обмеження процесного підходу
• Digital + Agile Transformation i пoтeнцiaл пpoцecнoгo yпpaвління
• Передові тренди з використанням ML/AІ
• Архітектура підприємства, нотaцiя Architeсture Views
• Загальні принципи моделювання й опису бізнес-процесів
• Методологія BSC,створення KPfs для процесів
• Зрілість процесів
• Покращення
• Управління вимогами, збір вимог
• Управління змінами
• Гнучкі моделі
• Огляд ВАВОК і роль бізнес-аналітика
• Огляд і позиціювання BPMN 2.0, UML,Sys ML, найбільш популярних діаграм
• BPMN 2.0 Структура і термінологія
• Активності
• Типи задач
• Циклічні задачі
• Вкладені процеси, під процеси
• Шлюзи
• Варіанти організації розгалуження
• Сходження
• Пули й доріжки
• Системна доріжка
• Кращі практики використання
• Інвенти
• Типи інвентів
• Старт інвенти
• Проміжні інвенти.timer, message, error, tracking
• Моделі ескалації
• Оркестровка vs хореографія
• Варіанти моделей розробки бізнес- процесів
• Agile модель плейбеків ІВМ,ВРМ СВОК
• Принципи оптимізації бізнес-процесів
• Практика з Aris Express і експортуванням процесів в системи класу BRMS

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Студенти на курсі будуть вивчати не тільки внутрішні механізми, а й навколишню екосистему, невід'ємну при повноцінної розробки вебдодатків. Слухачі дізнаються, як інтегрувати CI/CD-процеси, як створювати білди, як взаємодіяти з іншими модулями і як будувати легко підтримувані додатки на базі Angular 15.

Програма курсу

Поглиблена робота з RxJS

• Що вирішує RxJS?
• Observables: глибоке розуміння та застосування
• Управління потоками даних (switchMap, mergeMap, concatMap, exhaustMap)
• Subject, BehaviorSubject, ReplaySubject
• Використання операторів для трансформації потоків
• Signal API як альтернатива традиційній реактивності

Маршрутизація та Lazy Loading

• Вкладені маршрути та їхня взаємодія
• Захист маршрутів (Guards, Resolvers, Interceptors)
• Оптимізація завантаження модулів
• Динамічні маршрути та параметри

Управління станом додатка (State Management)

• Чим відрізняються підходи: Signals, Redux, NgRx, Akita, MobX?
• NgRx: Store, Actions, Effects, Selectors
• Використання Signal API для керування станом
• Структурування сховища даних
• Взаємодія з API через ефекти

Авторизація та вутентифікація

• Методи авторизації: OAuth2, JWT, OpenID Connect
• Angular + Node.js + Express.js для безпеки додатка
• Використання Firebase Authentication
• Захист маршрутів та доступ до ресурсів

SSR та SSG

• Angular Universal: що це і навіщо?
• Використання ngExpressEngine
• Оптимізація продуктивності через SSR
• Генерація статичних сторінок (SSG)
• Використання ISR (Incremental Static Regeneration)

Мікрофронтенд-архітектура

• Що таке Micro Frontends і коли їх варто використовувати?
• Webpack Module Federation
• Інтеграція Angular у гібридні рішення

Тестування та оптимізація додатка

• Unit-тестування з Jasmine та Karma
• End-to-end тестування з Cypress
• Оптимізація продуктивності (Change Detection, OnPush, TrackBy)
• Lighthouse-аналіз та покращення швидкодії

Деплой та CI/CD

• Платформи деплою: Vercel, Firebase, Hostiq, GitHub Actions
• Створення автоматичних пайплайнів у CI/CD
• Налаштування Docker-контейнерів для Angular
• Використання серверless-функцій для бекенду

Як залишатись в курсі оновлень Angular

• Де шукати актуальну інформацію про оновлення?
• Огляд офіційної документації та найкращих ресурсів
• Як самостійно навчатися новим можливостям Angular

Мінімальні вимоги

• Впевнене володіння Angular та JavaScript
• Досвід роботи з HTTP-запитами та сервісами
• Розуміння принципів реактивного програмування
• Базове знання Node.js та Express.js

Після курсу ви зможете

• Створювати, підтримувати і деплоїти додаток на базі Angular
• Інтегрувати систему OAuth
• Розуміти різницю між підходами до менеджменту даних
• Створювати повноцінні портовані модулі Angular-екосистеми

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Мета курсу - надати слухачам знання та навички, необхідні для управління широким спектром серверних і клієнтських продуктів. В курсі розглянуті технології, які дозволяють інтегрувати Windows PowerShell з Microsoft Exchange Server, Microsoft Windows Active Directory Domain Services, Microsoft SharePoint Server. Даний курс фокусується на створенні сценаріїв Windows PowerShell, на вивченні понять і методів, необхідних для створення багаторазових професійних інструментів.

Програма курсу

Модуль 1. Підготовка до написання скриптів

• Питання безпеки в середовищі виконання сценарію
• Змінні та оператори
• Скриптові конструкції та області

Модуль 2. Параметризовані команди

• Конструювання параметру
• Використання параметру

Лабораторна робота. Параметризовані команди

• Визначення змінних значень
• Декларація параметрів
• Використання параметрів замість змінних значень
• Тестування сценарію

Модуль 3. Створення скриптового модуля

• Проєктування скриптового модулю
• Реалізація скриптового модулю

Лабораторна робота. Створення скриптового модулю

• Створення скриптового модулю
• Збереження скриптового модулю
• Додавання змінних на рівні модуля
• Управління областю видимості модуля
• Тестування скриптового модулю

Модуль 4. Обробка помилок

• Проєктування обробки помилок
• Впровадження обробки помилок

Лабораторна робота. Обробка помилок

• Використання конструкцій Try … Catch
• Обробка помилок команд
• Обробка помилок поза командами
• Журналювання помилок в файл
• Відображення повідомлень попередження

Модуль 5. Написання команд, що використовують конвеєр для введення і виведення

• Розуміння зв'язків параметрів конвеєру
• Використання параметру конвеєрного введення
• Використання параметру конвеєрного виведення

Лабораторна робота. Написання команд, що використовують конвеєр для введення і виведення

• Додавання можливості конвеєрного введення в параметр
• Робота з конвеєрним введенням
• Створення налаштованого об'єкту виведення
• Виведення об'єктів в конвеєр

Модуль 6. Створення ієрархії команд виведення

• Проєктування складних команд виведення
• Впровадження складних команд виведення
• Використання ієрархії об'єктів

Лабораторна робота. Створення ієрархії команд виведення

• Отримання і обробка даних
• Створення дочірніх об'єктів
• Створення батьківських об'єктів
• Відображення та ієрархія об'єктів
• Збереження ієрархії об'єктів

Модуль 7. Налагодження сценаріїв

• Проєктування налагодження сценарію
• Реалізація налагодження сценарію

Лабораторна робота. Налагодження сценарію

• Використання запису налагоджувальної інформації (Write-Debug)
• Використання PSBreakpoints (точок зупинки PowerShell)

Модуль 8. Налаштування форматування за змовчуванням

• Проєктування параметрів форматування
• Впровадження налаштованого форматування

Лабораторна робота. Налаштування форматування за змовчуванням

• Додавання налаштованого типу імен в об'єкт
• Створення розширення типу Default Display Property Set
• Створення налаштованого виду
• Додавання типів розширень і видів в модуль і створення маніфесту

Модуль 9. Додавання документації атрибутів розширених параметрів і команд

• Впровадження атрибутів розширених параметрів
• Впровадження довідкової документації

Лабораторна робота. Додавання документації атрибутів розширених параметрів і команд

• Додавання псевдонімів і повідомлень довідки
• Визначення перевірки параметрів
• Додавання довідки, заснованої на коментарях
• Написання команд, що використовують -Confirm і -WhatIf

Модуль 10. Створення сценаріїв контролеру

• Проєктування виконання сценарію
• Впровадження сценарію контролеру

Лабораторна робота. Створення сценаріїв контролеру

• Створення сценаріїв контролеру
• Параметризація сценаріїв контролеру
• Тестування сценаріїв контролеру

Модуль 11. Створення html-звітів

• Створення базових html-звітів
• Створення розширених html-звітів

Лабораторна робота. Створення html-звітів

• Створення html-звітів
• Конвертація об'єктів в html-фрагменти
• Використання умовного форматування

Модуль 12. Створення базових робочих потоків

• Розуміння робочих потоків
• Реалізація робочих потоків

Лабораторна робота. Створення базових робочих потоків

• Імпорт модуля PSWorkflow
• Конвертація функції в базовий робочий потік
• Розпаралелювання команд

Модуль 13. Робота з XML-даними

• Розуміння XML
• Маніпуляції XML

Лабораторна робота. Робота з XML-даними

• Завантаження XML
• Маніпуляція XML як ієрархічним об'єктом
• Вибір XML-елементів за допомогою XPath
• Зміна XML
• Збереження XML

Модуль 14. Використання технік розширення сценаріїв

• Використання зовнішніх функцій
• Додавання елементів графічного інтерфейсу

Після закінчення цього модуля слухачі зможуть

• Запускати зовнішні команди з Windows PowerShell
• Описати процес створення графічного інтерфейсу користувача в Windows PowerShell

Модуль 15. Створення проксі-функції

• Проєктування проксі-функції
• Реалізація проксі-функції

Лабораторна робота. Створення проксі-функції

• Створення шаблону проксі-функції
• Зміна шаблону
• Використання проксі-функції
• Обхід проксі-функції

Модуль 16. Засоби конструювання в Windows PowerShell

• Проєктування інструментів
• Впровадження інструментів
• Тестування інструментів

Лабораторна робота. Засоби конструювання в Windows PowerShell

• Проєктування інструментів
• Впровадження інструментів
• Тестування інструментів

Для ефективного навчання на курсі слухачі повинні володіти такими знаннями і навичками:

• Досвід адміністрування клієнтських і серверних систем Windows
• Досвід роботи з інтерактивними командами PowerShell в командному рядку
• Курс 10961 або еквівалентний досвід

Після закінчення курсу слухачі зможуть

• Використовувати засоби проєктування, створювати запити на введення/виведення і функції
• Створювати власні модулі на основі сценаріїв, параметризованих команд, а також модулі для надання докладного виведення
• Налагоджувати модулі і налаштувати внутрішню обробку помилок
• Комбінувати модулі в сценарії та маніфести
• Створювати варіанти налаштованого форматування
• Створювати кошти в ідеології найменувань Windows PowerShell

Особливості курсу

• Практика
• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу