Найкращі IT курси в Україні

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

Курс покаже, як відбувається розробка ігор на різних етапах та яку роль відіграють тестувальники в цих процесах. За 2 місяця вивчите теорію тестування, попрактикуєтеся на прикладі наявних ігор, навчитеся проходити технічне інтерв'ю та зможете стартувати в GameDev.

Програма курсу

Знайомство з ігровою індустрією

• Зрозумієте основи процесу розробки ігор
• Дізнаєтеся, чого очікувати на позиції тестувальника ігор

Практичні види тестування

• Дізнаєтесь, як різні види тестування застосовують на практиці в тестуванні ігор
• Розглянете відмінності між негативним і деструктивним тестуванням

Теоретичні види тестування

• Дізнаєтесь, які види тестування покривають спеціалізовані команди
• Навчитеся розпізнавати, які види тестування можна застосувати в тестуванні гри

Тестування ігрових систем. Part 1

• Набудете базового розуміння, як тестувати інтерфейс, дизайн рівнів, аудіо, фізику гри
• Розглянете відмінності між Level Art i Level Design в грі
• Зрозумієте, чим відрізняються HUD i UI/UX
• Навчитеся створювати позитивні/негативні/деструктивні тести

Тестування ігрових систем. Part 2

• Набудете базового розуміння, як тестувати локалізацію, систему збереження. 3C, мультиплеєр
• Навчитеся створювати позитивні/негативні/деструктивні тести

Тестування платформ

• Дізнаєтеся відмінності між платформами
• Розглянете особливості тестування на різних платформах

Тестування на різних етепах розробки

• Дізнаєтесь, який вигляд має гра на різних етапах розробки
• Зрозумієте, на якому етапі розробки тестувальники заходять на проєкт

Тестова документація

• Дізнаєтеся відмінності між тест-с’ютом, кейсом, планом і раном
• Навчитесь писати тест-кейси
• Зможете використовувати матрицю трасування для тестування

Розбір домашніх завдань

Розберете написані с’юти й часті помилки.

Заведення дефекту

• Вивчите цикл життя багу
• Навчитеся заводити баг за повною структурою
• Зможете виставляти рівень серйозності багу

Розбір зведених дефектів

Побачите приклади з домашніх завдань з розбором частих помилок.

Кар'єра тестувальника

• Дізнаєтеся, чого очікувати на різних етапах відбору на позицію
• Зрозумієте, куди можна просуватися кар'єрними сходами в майбутньому

Технічне інтерв'ю

Навчитеся проходити технічну частину інтерв’ю.

Презентація проєктів

• Представите курсовий проєкт
• Отримаєте коментарі від лектора та інших студентів

Розбір фінальних проєктів

Разом з лектором розглянете проєкти студентів з цікавими кейсами.

Особливості курсу

• Практика тестування
• Проєкт у портфоліо
• Інтерактивне інтерв'ю
• Кар'єра в GameDev

Викладачі курсу

• Аліна Батракова - QC Team Lead at Ubisoft Ukraine Studios
• Марина Буйбарова - QC Project Lead at Ubisoft

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

• Дізнаєтеся, чим машинне навчання відрізняється від класичного програмування, та ознайомитеся з видами задач машинного навчання
• Опануєте інструменти для інтерактивної роботи з Python [IPython, Jupyter Notebook та Google Colaboratory]
• Познайомитеся з бібліотекою NumPy
• Навчитеся працювати з типом даних Array: ініціалізація, характеристики, копіювання, типи даних, reshape, фільтрація, сортування
• Вивчите базові математичні функції Array
• Навчитеся створювати масиви та виконувати базові операції над ними в бібліотеці NumPy

NumPy. Лінійна алгебра і статистика

• Отримаєте коротке введення до лінійної алгебри та розберете на прикладах, як ці математичні функції працюють у бібліотеці NumPy
• Навчитеся використовувати математичні та статистичні функції в NumPy
• Навчитеся вводити та виводити NumPy-матриці та масиви різної величини

Знайомство з Pandas

• Дізнаєтеся, навіщо потрібна бібліотека Pandas і що вона дозволяє робити з даними
• Ознайомитеся зі структурами даних у Pandas (Series та Dataframe) і навчитеся проводити базові операції над ними
• Навчитеся створювати, імпортувати та експортувати табличні дані в Pandas Dataframe
• Навчитеся маніпулювати табличними даними
• Дізнаєтесь, як швидко та зручно працювати з табличними даними за допомогою Pandas

Візуалізація даних

• Ознайомитеся з бібліотекою Matplotlib
• Навчитеся будувати базові візуалізації в Python за допомогою Matplotlib
• Дізнаєтеся про три способи візуалізувати дані в Pandas Data Frame
• Навчитеся будувати просунуті візуалізації: heatmap, box plot, pair plot, cumulative plot
• Навчитеся будувати базові інтерактивні візуалізації

Exploratory Data Analysis (EDA) та очистка даних

• Дізнаєтеся, що таке Exploratory Data Analysis (EDA) та його основні компоненти
• Навчитеся швидко розуміти структуру набору даних будь-якого розміру
• Дізнаєтеся, що робити з пропущеними даними та дублікатами
• Навчитеся проводити EDA за допомогою Pandas, SweetViz, Pandas Profiling

Пошук та видалення пропущених значень

• Дізнаєтеся, що таке пропущені значення та чому їх треба опрацьовувати
• Ознайомитеся з типами пропущених значень (випадкові, наслідки системної помилки тощо)
• Навчитеся виявляти пропущені значення у вибірці даних
• Ознайомитеся з різними способами заповнення пропущених значень і навчитеся використовувати кожен із них

Задача прогнозування. Лінійна регресія. Градієнтний спуск

• Розберете модель простої лінійної регресії та її математичну основу
• Ознайомитеся з методом найменших квадратів і методом градієнтного спуску
• Навчитеся тренувати модель лінійної регресії за допомогою бібліотеки scikit-learn
• Дізнаєтесь, як оцінювати якість моделі лінійної регресії, та навчитеся працювати з метриками MSE і RMSE

Інші типи регресій

• Розберете модель багатовимірної лінійної регресії та навчитеся будувати її за допомогою scikit-learn
• Навчитеся інтерпретувати коефіцієнти лінійної регресії
• Розберете модель поліноміальної регресії
• Дізнаєтесь, як оцінювати якість моделі за допомогою метрик MAE, MAPE, R-squared
• Розберете моделі гребінцевої регресії, регресії за методом LASSO та регресії "еластична мережа"

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 моделлю "дерева рішень" і дізнаєтеся, в чому її відмінність від лінійних моделей
• Навчитеся будувати модель "дерева рішень" у scikit-learn

Ансамблі моделей

• Зрозумієте, як працюють ансамблі моделей і в чому їхні переваги
• Розберете базові (Max Voting, Averaging, Weighted Averaging) та просунуті (Stacking, Bagging, Boosting) техніки побудови ансамблів
• Навчитеся будувати різні типи ансамблів моделей
• Дізнаєтеся, який спосіб ансамблювання потрібно використати у випадку high bias, а який - у випадку high variance

Алгоритми бустингу: адаптивний та градієнтний бустинг. Бібліотеки XGBoost

• Вивчите принципи роботи адаптивного і градієнтного бустингів
• Ознайомитеся з функціями бібліотеки XGBoost, розберете її особливості та переваги

Кластерний аналіз даних

• Розберете модель кластеризації як приклад задачі навчання без учителя
• Розберете моделі кластеризації K-Means, DBSCAN, Agglomerative Clustering, а також їхні особливості побудови та принципи роботи на практиці
• Навчитеся виявляти групи схожих екземплярів даних за допомогою кластеризації

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

Статистичний аналіз даних

• Ознайомитеся з бібліотекою SciPy
• Навчитеся генерувати випадкові величини різних імовірнісних розподілів, проводити тести нормальності та порівнювати розподіли двох випадкових величин
• Вивчите основи перевірки статистичних гіпотез: помилки I та II роду, p-value
• Дізнаєтесь, як проводити А/В-тестування та перевіряти гіпотези

Співбесіди й вимоги до них. Розповсюджені помилки у домашніх завданнях

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

Опануйте кросплатформенну фулстек-розробку та навчіться створювати кастомізовані функціональні застосунки для Android, iOS i web.

Програма курсу

Знайомство з Dart та Flutter

• Зрозумієте, як влаштований курс, та зможете планувати свій навчальний процес
• Дізнаєтеся про перспективи розвитку технології та навіщо її вивчати

Налаштування середовища. Запуск першого застосунку

• Дізнаєтесь, як встановити й налаштувати середовище для розробки на Flutter
• Розберетеся, як запускати застосунки на особистому пристрої чи емуляторі
• Навчитеся тестувати власні застосунки в реальних умовах та перевіряти їхню роботу

Git та GitHub

• Дізнаєтесь, як система контролю версій допомагає відстежувати зміни в коді
• Навчитеся використовувати основні команди Git для керування історією змін у проєкті

Q&A

Розберете всі неточності та отримаєте відповіді на запитання, що виникли під час проходження курсу.

Змінні й типи даних

• Дізнаєтеся про основні типи даних у Dart та їхнє призначення
• Навчитеся оголошувати змінні та визначати їхню змінюваність (van, final, const)
• Набудете навичок тестування і виконання коду в DartPad для швидкого налагодження та перевірки працездатності коду

Оператори та провідні конструктори

• Дізнаєтесь, як працюють основні оператори Dart, і навчитеся використовувати їх для математичних та логічних операцій у коді
• Зрозумієте принципи умовних конструкцій, щоб керувати виконанням програми залежно від заданих умов
• Опануєте створення циклів і навчитеся застосовувати break, continue та return для гнучкого керування повторюваними процесами

Функції та області видимості. Обробка помилок

• Дізнаєтесь, як оголошувати та застосовувати функції в Dart, щоб структурувати код, покращити його повторне використання та спростити логіку програми
• Навчитеся налаштовувати обробку помилок, щоб запобігати збоям і забезпечувати стабільну роботу застосунку

Колекції та робота з даними

• Зрозумієте, як працюють списки, множини та словники у Dart, навчитеся працювати з даними в колекціях для ефективного зберігання та обробки інформації
• Опануєте методи ітерації, фільтрації, сортування та перетворення даних і навчитесь оптимізувати роботу з великими обсягами даних

Основи ООП. Частина 1

• Навчитеся створювати класи та об'єкти для організації коду в логічні блоки, що спростить його масштабування та рефакторинг
• Опануєте роботу з конструкторами різних типів, щоб гнучко ініціалізувати об'єкти й керувати їхніми початковими значеннями
• З'ясуєте, як використовувати приватні поля, методи, гетери та сетери, щоб забезпечити контрольований доступ до даних

Основи ООП. Частина 2

• Опануєте механізм наслідування у Dart, щоб повторно використовувати код і покращувати його масштабованість
• Навчитеся працювати з mixins для розширення функціонала класів без глибокого наслідування
• Розберетеся зі статичними змінними та методами, що дадуть змогу створювати спільний функціонал без прив'язки до об'єкта

Асинхронність

• Зрозумієте відмінність між синхронним та асинхронним виконанням коду, щоб уникати блокування та підвищувати продуктивність застосунків
• Навчитеся працювати з Future, щоб виконувати асинхронні запити, обробляти результати й керувати затримками в коді
• Опануєте Stream для ефективної обробки послідовних асинхронних подій

Q&A

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

Віджети для Flutter. Part 1

• Зрозумієте, як працюють віджети у Flutter та їхню роль у створенні UI для ефективної побудови інтерфейсів
• Дізнаєтесь, у чому відмінність між StatelessWidget та StatefulWidget і коли варто використовувати кожен із них
• Навчитеся працювати з основними структурними віджетами (MaterialApp, CupertinoApp, Scaffold), щоб створювати масштабовані застосунки

Віджети для Flutter. Part 2

• Навчитеся працювати з базовими віджетами Flutter, що дасть змогу створювати прості UI-компоненти
• Дізнаєтеся, як використовувати Row, Column та Stack для гнучкого компонування інтерфейсу
• Опануєте обробку взаємодії користувача за допомогою GestureDetector та InkWell
• Зрозумієте, як ефективно відтворювати списки та сітки даних у ListView та GridView

Взаємодя віджетів і компонування

• Дізнаєтеся, як комбінувати віджети для створення гнучких та адаптивних інтерфейсів
• Зрозумієте найпоширеніші помилки під час роботи з віджетами та навчитеся їх уникати

Основи навігації

Дізнаєтеся, як працює базовий навігатор у Flutter, щоб ефективно керувати переходами між екранами.

Найпопулярніші пакети для навігації

• Дізнаєтеся ключові особливості, переваги та недоліки GoRouter та AutoRouter, щоб обирати оптимальний інструмент для проєкту
• Опануєте роботу з навігаційними пакетами у Flutter, що дасть змогу гнучко керувати переходами між екранами

State Management

• Дізнаєтеся, що таке стан у Flutter та як ефективно керувати оновленнями інтерфейсу
• Опануєте популярні підходи до управління станом, щоб обирати оптимальне рішення для різних завдань
• Навчитеся реалізовувати механізми керування станом, що допоможе структурувати код і підвищити продуктивність застосунку

BLOC/COBIT. Архітектура та основні віджети

• Дізнаєтеся, як працює концепція Business Logic Component (BLoC) та як відокремлювати бізнес-логіку від UI для чистішого та масштабованішого коду
• Розберетеся у відмінностях між BLoC та Cubit, щоб обирати оптимальний підхід до керування станом у проєкт

Використання BLOC

Опрацюєте на практиці набуті знання, реалізуючи BLoC та Cubit у застосунку FlutterLab.

Implicit Animations

• Зрозумієте, як анімації впливають на UI/UX та навчитеся створювати динамічні інтерфейси для покращення користувацького досвіду
• Дізнаєтеся, як працювати з Implicit Animations та анімованими віджетами Flutter, щоб швидко додавати ефекти без складної логіки

Explicit Animations

• Розберетеся в обмеженнях Implicit Animations та навчитеся визначати, коли варто використовувати складніші підходи
• Опануєте роботу з AnimationController, Tween, Curve, AnimatedBuilder для створення гнучких та контрольованих анімацій
• Реалізуєте Explicit Animations у Flutter, що дасть змогу додавати складні та інтерактивні ефекти у застосунок

Обробка помилок і логування

• Розберетеся в обробці помилок у Flutter та Dart, що покращить стабільність застосунку
• Навчитеся працювати з логуванням і глобальними обробниками помилок для швидкого аналізу коду
• Засвоїте найкращі практики, щоб уникати типових помилок і писати надійний код

Layers та "Чиста Архітектура". Побудова застосунку

• Розберетеся з концепцією "чистої архітектури" та принципами поділу коду на шари (Presentation, Domain, Data), що допоможе створювати структуровані та підтримувані застосунки
• Навчитеся ефективно організовувати взаємодію між шарами та керувати залежностями для масштабованості й зручного розширення проєкту

Робота з API у Flutter

Розберетеся з базовими принципами роботи з мережею, що дасть змогу впроваджувати мережеву взаємодію у власні застосунки.

Робота з Rest API

• Розберетеся, як виконувати запити до REST API та обробляти відповіді, що дасть змогу інтегрувати зовнішні сервіси у застосунок
• Навчитеся працювати з JSON-даними, щоб ефективно перетворювати їх на зручний формат для використання у Flutter

Бізнес-логіка та UI

• Дізнаєтесь, як відокремлювати бізнес-логіку від UI, що зробить код чистішим і зрозумілішим
• Навчитеся правильно організовувати роботу з мережею, що допоможе створювати масштабовані та підтримувані застосунки

Sharedpreferences та securestorage. Вступ до баз даних

• Зрозумієте принципи локального збереження даних у Flutter, щоб ефективно працювати з інформацією без запитів до сервера
• Навчитеся використовувати SharedPreferences для збереження простих даних та SecureStorage для безпечної роботи з конфіденційною інформацією

Q&A

Розберете всі неточності та отримаєте відповіді на запитання, що виникли під час проходження Flutter курси.

Підсумок курсу. Як розвиватися Flutter-розробнику

• Отримаєте практичні рекомендації щодо розвитку у Flutter-розробці та вибору проєкту
• Навчитеся складати резюме та готуватися до співбесіди, розбираючи типові запитання
• Дізнаєтесь, які навички, окрім досвіду, найбільше цінують роботодавці

Особливості курсу

• Dart & Flutter
• Мобільна розробка
• Пет-проєкт
• Кар'єра
• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Павло Авдонін - Senior Flutter Developer at Fozzy Group

Опануєте інструменти для дослідження ринку й аудиторії та проведення тестувань. Дізнаєтесь, як оптимізувати поточні рекламні кампанії та будувати форкасти наступних маркетинг-кампаній.

Програма курсу

Заняття 1. Огляд основних каналів та метрик маркетингу

• Marketing levers & funnels (петля McKinsey, воронки тощо)
• Огляд каналів маркетингу: TV, OLV, OOH, Performance Marketing
• Огляд основних метрик діджитал-маркетингу: Impressions, Click-through-rate; Cost per click; Conversion rate, Cost per mile (CPM), Customer Acquisition Cost
• Визначення бізнес-цілей та KPI для побудови правильної маркетингової стратегії
• Покращення взаємодії з користувачем за допомогою маркетингової аналітики
• Практика: визначити основні KPI для різних компаній та рекламних кампаній

Заняття 2. Аналітичні платформи та інструменти для роботи з даними

• Огляд аналітичних платформ (Google Analytics, Semrush, SimilarWeb)
• Використання інструментів візуалізації даних (Tableau, Looker, Power BI)
• Створення інфографіки та графіків для візуалізації й аналізу даних
• Використання дашбордів для моніторингу показників
• Практика: на основі петлі McKinsey побудувати можливий шлях користувача для різних типів бізнесу; робота з Google Analytics - аналіз якості трафіку та його джерел, аналіз структури та відвідування сторінок

Заняття 3. Практика структурування та аналізу масиву маркетингових даних

Впорядкування та перетворення масиву даних на зрозумілі графіки в Excel.

Домашнє завдання: на основі масиву даних побудувати таблиці з графіками для моніторингу показників.

Заняття 4. Дослідження ринку та аудиторії

• Методи та способи дослідження ринку: оверв'ю платних та безоплатних (відносно) інструментів дослідження (Kantar, Nielsen, data.ai, Semrush, SimilarWeb, онлайн-опитування, соціальні мережі тощо)
• Дослідження конкурентів та їхнє позиціювання. SWOT-аналіз. Market Competitiveness, Positioning Matrix
• Цільова аудиторія: її аналіз та сегментація, формування гіпотез щодо аудиторії. Портрет споживача. Інструменти аналізу: 1st party data / 3rd party data
• Аналіз трендів ринку і де шукати натхнення
• Практика: зробити SWOT-аналіз різних категорій компаній та оцінити стан ринку зараз

Домашнє завдання: за допомогою SimilarWeb/Semrush зібрати інсайти щодо конкурентів та аудиторії, наприклад, makeup.com.ua.

Заняття 5. Вимірювання та аналіз трафіку

• Вимірювання трафіку: аналіз джерел (paid, owned, earned), основні інструменти аналітики (Google Analytics, Meta) та огляд Supermetrics, Funnel тощо
• Визначення основних КРІ для аналізу (sessions, unique users, bounce rate, conversion rate тощо), використання UTM-міток
• Аналіз конверсій: як виглядає воронка, точки відтоку трафіку, гіпотези та їхнє тестування
• Оцінювання даних: як правильно робити висновки на основі даних з платформ за допомогою SMART-підходу
• Практика: аналіз датасету для визначення основних джерел трафіку, підбір варіантів поліпшення кожного кроку воронки

Домашнє завдання: проаналізувати датасет та визначити, які джерела трафіку використовує компанія; порахувати конверсію і зробити висновки, який канал найуспішніший, та обґрунтувати, чому саме.

Заняття 6. Продуктова аналітика для мобільних застосунків

• Важливість рісьорчу та розробка go-to-market плану (Pain points, Needs, Journey, Competition, Values)
• Аналіз воронки від встановлення застосунку до здійснення покупки
• Визначення ключових метрик для аналізу: Downloads, Sign Ups, Clicks, Bounce rate, Screens viewed тощо
• Знайомство з когортами - що це та яке їхнє призначення
• Розбір різних когорт користувачів мобільних застосунків
• Практика: аналіз кейсів компаній, які змінювали лендинги/дизайн продукту: які результати та основні KPI були отримані

Домашнє завдання: побудувати можливу воронку для обраного застосунку, знайти та визначити основні блокери, які можуть виникнути на шляху користувача, та запропонувати варіанти їхнього розв'язання.

Заняття 7. Вартість життєвого циклу клієнта

• Поняття та використання LTV
• Розрахунок LTV з різних вихідних даних
• LTV на основі кейсу Netflix
• Використання LTV в ухваленні маркетингових рішень
• Практика: розрахунок LTV з наданих даних - робота у малих групах

Заняття 8. Вимірювання ефективності рекламних кампаній

• Аналіз ефективності рекламних кампаній: CPI, CPA, CTR, ROAS, LTV тощо
• Планування бюджету рекламної кампанії на основі її цілей (ROI, бенчмарки, медіаплани)
• Контроль та оптимізація рекламних кампаній: А/В-тестування, регулярний аналіз результатів, сценарії адаптації
• Практика: розподіл запропонованого бюджету для проведення рекламної кампанії з метою бусту трафіку

Домашнє завдання: розподіл запропонованого бюджету для реалізації медіаплану.

Заняття 9. Аналітика та використання CRM i Marketing Automation

• Що таке CRM та для чого вона потрібна у бізнесі (Salesforce, Zoho)
• Оцінювання показників (open rate, CTR, unsubscribe rate, conversion rate) відкриття email-ів і пуш-повідомлень та конверсії
• Стратегії підвищення показників та автоматизація процесу (персоналізація, тестування та оптимізація стратегії, використання промокодів і пропозицій)
• Створення ланцюжка взаємодії з клієнтом на прикладі SendPulse
• Розгляд кейсів-стратегій брендів щодо вдосконалення роботи каналу комунікації
• Практика: розгляд і аналіз каналів комунікації та ланцюжків взаємодії різних компаній

Домашнє завдання: створити й детально описати ланцюжок взаємодії з клієнтом для свого або для будь-якого обраного студентом проєкту - та оформити його у вигляді майндмепу.

Заняття 10. Побудова форкасту: планування майбутніх періодів

• Маркетингове прогнозування (фокусування на правильних метриках: як їх визначити, вимірювати й візуалізувати)
• Моделювання доходів і витрат (Use the past to understand the future, поєднання історичного тренду з актуальними планами, кейс - поганий прогноз продажів IBM)
• Визначення сезонності й трендів для прогнозу (seasonality index, multiple regressions (TBD), Q5)
• Практика: аналіз прогнозів різних компаній та їхнє порівняння з реальністю

Домашнє завдання: побудувати форкаст із зазначенням бюджету та основних цілей для відділу маркетингу на основі історичних даних або P&L - на вибір.

Заняття 11. Майбутнє маркетингової аналітики та тренди

• Використання штучного інтелекту (АІ) та машинного навчання (ML) для маркетингової аналітики
• Аналіз трендів у використанні Big Data для аналітики
• Перспективи віртуальної та розширеної реальності в маркетингу
• Аналіз: як AI змінив підхід до аналітики
• Практика: брейншторм стосовно майбутнього маркетингової аналітики; порівняння минулого (кінець XX ст.) на основі кейсів реальних компаній із тим, що є зараз

Особливості курсу

• 28 практичних інструментів
• Особистий фідбек від викладачів

Викладачі курсу

• Дмитро Цапій - Product Growth Manager at Universe Group
• Валерія Соломкіна - Former Performance Marketing Lead at Samsung Electronics Nordic

За 17 занять ти навчишся проводити аналіз конкурентів та цільової авдиторії, формувати місію та позиціювання. Розберешся з бюджетами та метриками, зможеш підбирати ефективні канали комунікації. Дізнаєшся, як поєднати цифри та креатив.

Програма курсу

Модуль 1. Інтро в маркетинг

Заняття 1. Маркетинг: що, як, навіщо

• Від базових визначень - до простих (і не дуже) прикладів у житті
• Чи всім бізнесам потрібен маркетинг?
• Індустрія до діджиталу: досвід минулого
• Ера сучасного маркетингу: з чого він складається
• Про українську рекламу
• ДЗ:
  • Дати відповідь на запитання: "чому я на цьому курсі?"
  • Підготувати первинне позиціювання себе або свого продукту/бренду

Заняття 2. Маркетинг у бізнесі

• Як продукт впливає на маркетинг і навпаки
• Продукт і послуга: в чому різниця
• Бренд чи неймінг?
• Глобальна мета і місія бренду
• Персональний бренд
• Позиціюємо себе або проєкт
• ДЗ:
  • Обрати з 7 пар брендів з різних категорій по 1 найкращому
  • Пояснити свій вибір та описати атрибути бренду

Заняття 3. Дизайн та атрибути бренду

• Привіт, дизайн
• Дизайн чи продукт: що перше
• Як дизайн пакування впливає на продажі
• UX для офлайну, UI - для онлайну
• Брендбук та атрибути бренду: неймінг, логотип, колористика, шрифт, ToV
• ДЗ:
  • Розробити бренд дерева/рослини
  • Написати, яким би був логотип, шрифт, комунікація, присутність на ринку (місце проростання), конкурентна перевага твоєї рослини

Заняття 4. Фідбек-сесія

Модуль 2. Наповнення

Заняття 5. Аналіз ЦА

• Хто ти, мій клієнте
• Методи дослідження ЦА
• Болі, потреби, мотиви
• Підхід для пошуку ЦА
• Шлях клієнта

Заняття 6. Аналіз конкурентів

• Навіщо аналізувати конкурентів
• На що звертати увагу
• Платформи для аналізу трафіку
• Сайт конкурента: проходимо шляхом юзера
• Соціальні мережі
• Що робити після аналізу
• ДЗ: Зробити аналіз конкурентів

Заняття 7. Цілі та їхній контроль

• Прибуток - (не) єдина мета бренду
• Як правильно сформулювати цілі
• Головні маркетингові метрики: як контролювати їхнє досягнення
• Вартість та собівартість
• Бюджети на рекламу
• ДЗ: Зробити аналіз ефективності рекламних кампаній та визначити їхню успішність

Заняття 8. Фідбек-сесія

Модуль 3. Маркетингові інструменти

Заняття 9. Комунікація

• Атрибути гігантів
• УТП vs сервіс
• Медіа
• Ментальна доступність
• Основні канали сучасного маркетингу

Заняття 10. Діджитал-маркетинг

• Google та FB: для чого всі ці РРС, SEO, SMM
• Цифри в рекламі
• Таргетинг
• Метрики: як працювати й що враховувати
• Діджитал vs інтернет-маркетинг

Заняття 11. Співпраці, колаби, інфлюенсери

ДЗ: Визначити необхідні маркетингові канали для свого кейса та створити план комунікаційної кампанії.

Заняття 12. Фідбек-сесія

Модуль 4. Позиціювання

Заняття 13. Креатив

• Для кого та як відстежувати
• Як треба та як не треба робити в креативі: раунд тейбл із креативним директором
• Візуальний стиль

Заняття 14. Диференціація та позиціонування

• Диференціація: незвичні рішення та збіги
• Кейс Spotify
• McDonald's і кухня: оптимізація приміщення
• Domino's і швидка доставка

Заняття 15. Маркетинговий план

• Структуруємо курс в єдину систему
• Складаємо позиціювання на основі отриманих знань
• 10 типових помилок маркетолога
• Що далі: куди рухатись та як мати попит на ринку
• ДЗ:
  • Сформувати план для розвитку свого проєкту:
    • визначити ЦА, канали та комунікацію
    • оновити позиціювання себе як маркетолога
  • Скласти план роботи маркетингу на 2 місяці

Заняття 16. Презентація. Раунд 1

Заняття 17. Презентація. Раунд 2

Після курсу ти:

• Аналізуєш ринок, конкурентів, ЦА, сильні/слабкі сторони свого бренду
• Визначаєш адекватні KPI та оцінюєш метрики ефективності
• Переходиш від хаотичних ходів - до стратегії й коригуєш її, якщо ринок змінюється
• Обираєш канали для просування та вмієш їх використовувати, щоб досягати цілей
• Формуєш позиціонування, яке живе не тільки у презі, закохуєш в нього команду та керівництво
• Створюєш кампанії з соціальною місією, які впливають не лише на репутацію, а й на суспільство

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

Іван Вашець - Ex-head of Digital at "Планета Кіно" та PUMPIDUP

На практиці розглянемо, як обговорювати стратегії брендингу та позиціювання бренду на глобальному ринку. Навчимося краще сприймати акценти й зміст розмов іноземних колег та розберемо, як аналізувати досвід клієнта й аргументувати свою думку під час переговорів англійською.

Програма курсу

Module 1. Marketing Basics

• Lesson 1. Key Marketing Terms
• Lesson 2. Career in Marketing: Key Roles and Competencies
• Lesson 3. Marketing Ethics and CSR

Module 2. Products

• Lesson 4. New Product Development
• Lesson 5. Product Life Cycles
• Lesson 6. Budget and Resources
• Lesson 7. Speaking club

Module 3. Marketing Strategies

• Lesson 8. Competitor Analysis
• Lesson 9. Target Audience
• Lesson 10. Marketing Research
• Lesson 11. Key Metrics
• Lesson 12. Marketing Reports: Reading, Interpreting & Writing
• Lesson 13. Holiday-Themed Marketing Strategies

Module 4. Digital Marketing

• Lesson 14. Digital Marketing
• Lesson 15. Influence Marketing and Social Media
• Lesson 16. Revision Lesson

Module 5. Branding

• Lesson 17. Brand Building
• Lesson 18. Brand Reputation Management
• Lesson 19. Speaking club

Module 6. Business Communication

• Lesson 20. Netiquette, Business Correspondence and Digital Workplace Communication
• Lesson 21. Meetings and Negotiations
• Lesson 22. Networking
• Lesson 23. Cross-Cultural Communication
• Lesson 24. Developing Professional Marketing Presentations
• Lesson 25. Final lesson

Особливості курсу

• Багато комунікації для подолання мовного бар'єру
• Повне занурення в community
• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Олена Павлюк - Business English Teacher

Познайомимось з платформою та її основними фреймворками Express.js та NestJS, навчимось працювати з серверами та базами даних: реляційними та NoSQL, зокрема, MongoDB та MySQL. Опануємо асинхронну модель програмування та best practises убезпечення серверних застосунків. Потім вивчимо структуру пайплайну, навчимося розгортати інфраструктуру та тестувати середовище.

Програма курсу

Бонусний блок. JavaScript

• Знайомство з JavaScript. Part 1
• Знайомство з JavaScript. Part 2
• Асинхронність. Part 1
• Асинхронність. Part 2

Node.js: завдання та основні концепції

• Дізнаєтеся про основні переваги Node.js
• Встановите й налаштуєте робоче середовище Node.js за допомогою JetBrains WebStorm

Архітектура програми Node.js. Початок роботи з Node.js

• Зможете покращити код за допомогою лінтерів JSLint та ESLint
• Дізнаєтеся переваги TypeScript у Node.js
• Вмітимете вмотивовано обирати фреймворк для роботи з огляду на особливості й переваги кожного

Основи роботи із сервером

• Дізнаєтеся про роботу з НТТР та статус-коди
• Навчитеся читати, записувати, змінювати й працювати з директоріями у файловій системі за допомогою модуля fs
• З'ясуєте, як компоненти взаємодіють між собою в Even-Driven Architecture

Docker для Node.js

• Дізнаєтесь, як Docker ізолює програми із залежностями та забезпечує стабільну роботу в будь-якому середовищі
• Навчитеся створювати власні Docker-образи за допомогою Dockerfile та запускати контейнери на основі готових шаблонів
• Автоматизуєте розгортання багатоконтейнерних застосунків із Docker Compose, яке спростить налаштування складних середовищ

Express.js

• Дізнаєтесь, у чому особливості Express.js, його переваги та обмеження
• Навчитеся працювати з одним із найпопулярніших фреймворків для Node.js та застосовувати його на практиці
• Створите базову структуру застосунків за допомогою Express.js

Вступ до TypeScript та основи NestJS

• Дізнаєтесь, які можливості відкриває TypeScript, його переваги, обмеження та вплив на якість коду
• Навчитеся працювати зі статичною типізацією та використовувати її для запобігання помилок у коді
• Опануєте інтерфейси, generics, enums, utility types та декоратори для побудови гнучкої архітектури
• Застосуєте TypeScript у реальних проєктах і навчитеся працювати з NestJS для бекенд-розробки

Просунутий Nest.js: архітектура та оптимізація

• Навчитеся будувати модульну архітектуру, організовуючи логіку на модулі, сервіси та контролери
• Автоматизуєте керування залежностями Dependency Injection (DI) та навчитеся використовувати middleware для обробки запитів перед контролерами
• Реалізуєте Guards для контролю доступу (автентифікація, ролі) й Pipes для валідації та трансформації даних

Архетипи проєктування

• Дізнаєтесь, як антипатерни впливають на якість коду та як їх уникати, щоб писати чистий і підтримуваний код
• Навчитеся знаходити типові проблеми серверного програмування, як-от неоптимальна передача параметрів, Nested Hell і надмірна кількість логів
• Автоматизуєте процес оптимізації коду, щоб покращити обробку JSON, циклів, SQL-запитів і помилок
• Застосуєте принципи рефакторингу та навчитеся розпізнавати базові практики, яких варто уникати

Асинхронність

• Дізнаєтеся, що таке асинхронність та в яких випадках варто використовувати асинхронний підхід
• Навчитеся керувати подіями за допомогою EventEmitter для ефективної роботи з потоками даних
• Автоматизуєте асинхронні процеси завдяки best practices і уникатимете поширених помилок у коді

Реактивне програмування: WebSocket, модуль FS та Selenium

• Дізнаєтесь, як працює реактивне програмування та коли його варто застосовувати
• Навчитеся користуватися WebSocket для обміну даними в реальному часі
• Автоматизуєте тестування із Selenium та оптимізуєте роботу з файловою системою через модуль fs
• Зможете ефективно керувати подіями за допомогою EventEmitter та працювати з RxJS

Робота з базами даних. Частина 1

• Дізнаєтесь основи реляційних баз даних (RDBMS) та принципи їхньої роботи
• Навчитеся розрізняти SQL та NoSQL і вибирати оптимальний підхід для проєктів
• Розберетесь у концепціях реляцій та базових принципах побудови баз даних

Робота з базами даних. Частина 2

• Дізнаєтесь, як працюють SQL Joins та їхні види для ефективної роботи з пов'язаними таблицями
• Навчитеся використовувати процедури в базах даних для оптимізації запитів
• Розберетесь у нормалізації даних для побудови логічної та ефективної структури баз даних
• Застоїте принципи ACID-транзакцій, що гарантують надійність роботи з даними

Робота з базами даних. Частина 3

• Дізнаєтесь, як працюють транзакції та рівні їхньої ізоляції (Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read)
• Навчитеся користуватися TypeORM у NestJS для ефективної роботи з базами даних
• Опануєте підхід Code First для створення структур баз даних безпосередньо в коді

Нереляційні бази даних

• Дізнаєтесь, як ефективно використовувати MongoDB, Redis та Cassandra у проєктах на Node.js
• Навчитеся працювати з Mongoose для зручної взаємодії з MongoDB

Message Brokers

• Дізнаєтеся, що таке Message Broker та яку роль він відіграє у системах з високим навантаженням
• Навчитеся працювати з RabbitMQ з використанням обмінників, черг, маршрутизації та підтверджень повідомлень
• Опануєте основи Apache Kafka, зокрема теми, партиції, продюсерів і консумерів
• Зрозумієте, чим відрізняються RabbitMQ та Apache Kafka і де їх варто застосовувати

Розміщення та розгортання програми

• Дізнаєтесь, як влаштований типовий GitHub pipeline і як його налаштувати
• Навчитеся працювати з гілками (branches) і тестувати код у середовищі Node.js
• Опануєте різні методи релізу ПЗ та зрозумієте, який підходить для вашого проєкту

Хмарні технології

• Навчитеся працювати з AWS, зокрема розбиратись у регіонах, зонах доступності та обчислювальних ресурсах
• Опануєте AWS Cognito для управління автентифікацією та авторизацією користувачів, а також AWS для зберігання й обробки файлів
• З'ясуєте, в чому відмінності AWS, GCP та Azure, та зможете обирати правильну платформу для проєкту

Контейнеризація та DevOps

• Дізнаєтесь, як працює оркестрація контейнерів та які ключові можливості надає Kubernetes
• Навчитесь управляти інфраструктурою через майстер-вузли (АРІ-сервер, контролери, etcd) та робочі вузли (kubelet, kube-proxy)
• Опануєте роботу з Pod і ReplicaSet для масштабування та підтримки потрібної кількості контейнерів
• З'ясуєте, як працюють Deployment для безперервних оновлень та Service (ClusterIP, NodePort, LoadBalancer) для з'єднання Pod із користувачами

Логування й тестування

• Дізнаєтесь, які існують типи тестування та коли їх варто застосовувати
• Навчитеся працювати за підходами TDD (Test-Driven Development) та BDD (Behavior-Driven Development) для покращення процесу розробки
• Опануєте best practices у тестуванні та логуванні, уникаючи поширених помилок

Безпека в серверному програмуванні

• Дізнаєтесь, які принципи безпеки є критичними в серверному програмуванні та як уникати вразливостей
• Розберетесь у функціоналі та особливостях JWT
• Опануєте методи автентифікації та авторизації користувачів для захисту доступу до системи
• Зможете гарантувати безпеку sensitive data завдяки найкращим практикам шифрування та управління доступом

Підготовка до технічної співбесіди

• Дізнаєтесь, як відбуваються технічні співбесіди та які запитання найчастіше ставлять
• Навчитесь ефективно розв'язувати типові live-завдання на кшталт LeetCode Easy

Підсумок курсу

• Навчитеся писати ефективний та оптимізований код
• Зрозумієте принципи CI/CD

Захист курсових робіт

Особливості курсу

• Комплексна робота з Node.js
• Best Practices
• Курсовий проєкт
• Бонусний блок
• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Сергій Ващенко - Senior Software Engineer at RBC

Протягом курсу зробиш проєкт для портфоліо з 5 ключовими складовими UX/UI-дизайну. В кінці отримаєш фідбек, лекцію з рекрутером та відгук у Linkedin найкращим студентам від лектора - для твого вдалого старту в геймдеві.

Програма курсу

UX/UI Designer у геймдеві: роль та обов'язки

• UX/UI-дизайн: застосунки/сайти VS ігрові інтерфейси
• Головні етапи розробки гри: пре-, продакшн і пост-
• Пайплайн і зони відповідальності UX/UI-дизайнера
• GAME CHANGER: стадії розробки гри та нові задачі
• TEAM BUILDING: з ким працює UX/UI-дизайнер
• Левел-ап UX/UI в геймдеві - зростання та розвиток

ДЗ: наведи приклади продуктів та сервісів з елементами autotelic activity.

Usability

• Евристики юзабіліті та їхнє застосування у відеоіграх
• 10 евристик Якоба Нільсена - батька UX-дизайну
• Ігрові евристики: баланс, прогресія, управління грою та інші
• Основні елементи юзабіліті для ігрового UX

ДЗ: пошукати неочевидні ігрові евристики й навести приклади їхнього застосування в іграх.

Друга складова UX - Engage-Ability

• Мотивація. Зовнішні чинники: нагороди, оцінки, рейтинги тощо
• Мотивація. Внутрішні чинники: компетенція, автономність, зв'язність/спорідненість
• Теорії мотивації
• Емоція (3Cs: character|control|camera, новизна, сюрпризи та відчуття присутності)
• Стан потоку та умови його виникнення у грі. Як його не зруйнувати

ДЗ: навести по 3 приклади фіч в іграх, що стосуються потреб гравців:

• Компетентність (Competence)
• Автономія (Autonomy)
• Спорідненість (Relatedness)

Design Thinking

• Основні складові та етапи Design Thinking: емпатія, визначення, ідея та прототипування, тестування та оцінка
• UX артефакти (персона, user story, user flow)
• Kano Model
• JTBD JOBS-TO-BE-DONE

ДЗ: провести аналіз конкурентів для інтерфейсів розділу меню серед ігор обраного жанру та зібрати з них мудборд + flow діаграми.

Першому гравцю приготуватись - вступ до ігрового UI

• Складові ігрового UI: меню та HUD
• Типи представлення ігрових інтерфейсів
• Ієрархія та компонування
• Меню-компоненти
• Патерни та навігація
• Гештальт-принципи в UI-дизайні

ДЗ: розробити дизайн головного та пауз-меню в команді та самостійно попрацювати над розділами пауз-меню.

Figma: Tips & Tricks

• Автолейаут, змінні, компоненти та їхні властивості
• Microinteractions
• Smart-анімації
• Плагіни для прототипування з геймпадом, видалення фону, шрифти
• Використання OBS Studio для запису функціонування прототипів

ДЗ: доопрацювати mid-fi вайрфрейми з ДЗ №5 (розробка дизайну меню), відповідно до фідбеку лектора.

Дизайн-системи

Аналіз проблем юзабіліті (UX) та груповий брейнштормінг для фіксу

User Research: методи та інструменти

• Оцінка евристиками
• UX-тести
• Опитування
• Коридорні тести
• Аналітика

ДЗ: провести A/B-тестування / опитування / коридорний тест для оцінки дизайн-рішення.

Командний воркшоп із розробки UX-артефактів на основі міні-брифу

Робота зі стайлгайдом гри

• Типографія
• Колористика
• Розбір стайлгайдів ігор
• Композиція

ДЗ: створити стайлгайд для інтерфейсу гри (на основі наявної гри або ж на основі брифу).

Аналіз та розробка HUD

Adobe Photoshop: Tips & Tricks

• Базові поєднання клавіш
• Швидке видалення фону, маски
• Техніка dodge and burn
• Базові принципи колажування
• Смартоб'єкти, екшени, скрипти
• Пакетна обробка зображень

ДЗ: допрацювати стайлгайд із ДЗ №11, згідно з фідбеком лектора.

Фідбек-сесія

Психологія та робота мозку в іграх

• Сприйняття та пізнання
• Увага
• Пам'ять
• Мотивація
• Емоції: як працюють і на що впливають
• Онбординг гравця: типи та план туторіалів, Learning & Forgetting Curve

ДЗ: розробити онбординг-туторіал для гри, тестування з іншими учасниками.

Розробка UI-дизайну та прототипа на основі брифу від геймдизайнера

ДЗ: виконати прототип із ваєрів попередніх ДЗ + провести юзабіліті-тест протипу з 5 учасниками.

Доступність гри. Accessibility A11Y

• Поняття Disability та його типи
• Що таке інклюзивний дизайн
• "Зрізаний бордюр" та його функція в дизайні
• XAG (Xbox Accessibility Guideline)
• Програмні та апаратні рішення

ДЗ: чек-чек доступності свого дизайну.

Всі етапи дизайн спринту для розробки фічі

Портфоліо та оформлення кейсів

• Як демонструвати всі етапи розробки дизайну
• Інтернет платформи, Figma чи особистий сайт як портфоліо - що краще
• Підготовка до технічного інтерв'ю
• Профіль в Linkedin - як і навіщо розвивати
• Тестове інтерв'ю з рекрутером

ДЗ: оформити портфоліо з виконаних на курсі робіт.

Лекція з HR

• Підготовка CV та створення профілю в LinkedIn
• Аpply for work ресурси: в Україні та за кордоном
• Співбесіда по пунктах: селф-пітч та must Q&A

Business centered design

• Система нагород
• Як потрапити на гачок - Hook Model
• Dark UX patterns та упередження

ДЗ: навести 1-2 приклади Hook Model в іграх або продуктах і розробити власний концепт Hook Model з чотирма фазами.

Фідбек-сесія

Презентація дизайнів

Результат курсу

• Освоюєш базові скіли UX/UI-дизайнера для розробки ігор
• Працюєш із Design Thinking та вмієш нативно залучати юзера до гри
• Розумієш, як працює індустрія геймдеву та зони відповідальності дизайнера ігрових інтерфейсів
• Робиш Player-Centric дизайн інтерфейсів та складаєш зрозумілу навігацію гравця
• Знаєш та без рандому застосовуєш головні фішки Figma та Adobe Photoshop для інтерфейсів ігор
• Оформлюєш кейс у портфоліо, з яким зможеш починати шлях у кар'єрі

Викладачі курсу

Олександр Шпак - Senior UX/UI Designer at Ubisoft