Лучшие IT курсы в Украине

У ході курсу вивчаються сучасні можливості PL/SQL з розробки і налагодження PL/SQL-програм, які найбільш ефективно взаємодіють з базою даних і іншими додатками. Слухачі навчаться використовувати всі функціональні можливості курсорів, пакетів, великих об'єктів, колекцій і методів взаємодії з іншими додатками. Розглядаються питання написання оптимального коду, використання зовнішніх підпрограм, написаних на мовах C і Java, застосування механізму детального контролю доступу, а також захисту коду від SQL-впроваджень.

Програма курсу

Вступ

• Завдання курсу
• Розклад курсу
• Опис середовищ розробки
• Таблиці, дані і інструменти, використовувані в цьому курсі

Огляд концепцій програмування на PL/SQL

• Структура блоку PL/SQL
• Пакети, процедури і функції
• Курсори
• Обробка виключень
• Залежності

Дизайн коду PL/SQL

• Опис зумовлених типів даних
• Створення підтипів на основі наявних в додатку типів
• Використання різних підходів при дизайні курсорів
• Використання змінних курсорів
• Білий список

Огляд колекцій

• Огляд колекцій
• Використання асоціативних масивів
• Навігація за допомогою асоціативних методів
• Використання вкладених таблиць
• Використання масивів змінної довжини
• Порівняння вкладених таблиць і масивів змінної довжини

Використання колекцій

• Написання PL/SQL програм, що використовують колекції
• Ефективне використання колекцій
• Покращення в типах змінних прив'язки в PL/SQL

Маніпулювання великими об'єктами

• Робота з LOB
• Огляд SecureFile LOB

Використання просунутих методів інтерфейсів

• Виклик зовнішніх програм з PL/SQL
• Переваги виклику зовнішніх процедур
• Виклик зовнішніх процедур, написаних на інших мовах програмування
• Виклик з PL/SQL процедур, написаних на мові C
• Виклик з PL/SQL процедур, написаних на мові Java

Налаштування продуктивності коду PL/SQL

• Вплив компілятора
• Налаштування коду PL/SQL
• Управління автоматичним встраиванием підпрограм
• Ідентифікація проблем використання пам'яті і її налаштування
• Мережеві проблеми

Збільшення продуктивності за рахунок кешування

• Опис кешування результатів
• Використання кешу результатів запитів
• Використання кешу функцій PL/SQL
• Огляд особливостей кеша функцій PL/SQL

Аналіз коду PL/SQL

• Інформація про коді
• Області видимості PL/SQL
• Пакет DBMS_METADATA
• Покращення PL/SQL

Профілізація і трасування коду PL/SQL

• Трасування виконання PL/SQL
• Кроки трасування PL/SQL

Впровадження віртуальної приватної бази даних за допомогою детального контролю доступу

• Опис роботи детального контролю доступу
• Опис методів детального контролю доступу
• Опис контексту програми
• Створення контексту програми
• Застосування контексту програми
• Процедури пакету DBMS_RLS
• Застосування політики
• Уявлення словника даних, що містять інформацію про детальний контроль доступу

Захист коду від SQL-впроваджень

• Опис SQL-впроваджень
• Зменшення зон, вразливих для SQL-впроваджень
• Використання DBMS_ASSERT

Цілі курсу

• Створення ефективних пакетів і програмних одиниць PL/SQL
• Написання коду, що взаємодіє з іншими додатками і операційною системою
• Створення додатків, що використовують колекції
• Створення оптимальних з точки зору продуктивності програм
• Застосування механізмів детального контролю доступу
• Написання коду, що взаємодіє з великими об'єктами (LOBs), і використання SecureFile LOBs

Попередні вимоги

• Знання SQL і PL/SQL
• Oracle Database: Розробка програмних модулів на PL/SQL
• Oracle Database: Основи SQL

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Програма курсу

Основи Python

Почнемо з вивчення Python - популярної мови програмування про дані та машинного навчання. Будемо вивчати базові принципи програмування, такі як змінні (типи даних, наприклад, числа, рядки, списки тощо), операції з ними (математичні операції, конкатенація тощо). Окрім того, навчимося працювати з функціями та модулями (як розбивати програму на частини для зручності), та класами (основи об'єктно-орієнтованого програмування).

Обробка даних у Python

Модуль навчить вас працювати з даними, що є основною задачею Data Science, індексувати (звертатися до окремих елементів в списках чи масивах). Також розглянемо обробку файлів (наприклад, CSV, Excel), як зчитувати дані з файлів та обробляти їх. Після цього ви зможете очищати дані від помилок, пропущених значень або непотрібних елементів.

Бібліотека Pandas

Це одна з найпопулярніших бібліотек для роботи з даними. Вона допомагає зберігати дані у табличних структурах, які називаються DataFrame. Познайомимось з методами очищення та попередньої обробки даних.

Matplotlib та Seaborn

Після обробки даних, ми перейдемо до їх візуалізації. Matplotlib - це бібліотека для створення графіків, а Seaborn - її розширення для зручнішого малювання. Візуалізація допомагає зрозуміти, що відбувається з даними.

Математика та статистичний аналіз

Математика та статистика, необхідні для роботи з даними. Ви дізнаєтесь, що таке множення матриць, вектори, середнє, медіана, дисперсія та як прогнозувати ймовірність подій. Це все важливо, тому що для побудови ефективних моделей машинного навчання потрібно розуміти ці концепції.

Введення до машинного навчання

Ми почнемо з життєвого циклу проєкту - від постановки задачі до тренування моделі. Ви дізнаєтесь, як поділити дані на тренувальний і тестовий набори (метод Train-test split, CV), як створювати pipeline - конвеєра машинного навчання.

Лінійна регресія

Лінійна регресія - це основний метод для прогнозування числових значень. Вона працює, припускаючи, що існує лінійний зв'язок між змінними (ознаками).

Логістична регресія

Логістична регресія використовується для задач класифікації. Вона дає ймовірність того, до якого класу належить об'єкт, і працює за принципом, що клас може бути "так" або "ні".

Дерево рішень (Decision Trees)

Дерево рішень розбиває дані на основі простих запитань, що дає уявлення про те, як можна класифікувати об'єкти. Ви вивчите, як використовувати дерево рішень для класифікації та регресії, а також як налаштовувати його для кращої ефективності.

K-Nearest Neighbor, KNN

KNN - алгоритм для класифікації даних, який використовує принцип, що схожі об'єкти знаходяться поруч. Тобто, для визначення, до якого класу належить новий об'єкт, алгоритм дивиться на найближчих сусідів.

Кластеризація даних

Процес поділу даних на групи, де об'єкти в кожній групі схожі між собою. Ми розглянемо K-means та GMM для кластеризації об'єктів за групами.

Метрики

Метрики дозволяють оцінювати, наскільки добре працюють моделі машинного навчання. Вивчите такі метрики, як точність (accuracy), precision (точність), recall (повнота), F1-score (комбінація точності і повноти) та AUC-ROC (криві для порівняння моделей).

Бустинг

Бустинг - це метод покращення точності моделей. Він комбінує слабкі моделі в сильну модель. Це може значно покращити результат.

Завершення розмірності та оптимізація гіперпараметрів

Ефективність моделей машинного навчання підвищується завдяки методам зменшення розмірності. Ми розглянемо методи зменшення вхідних ознак PCA, UMAP, t-SNE. Також ви дізнаєтесь, як налаштовувати параметри моделей (гіперпараметри), використовуючи методи оптимізації.

Нейронні мережі

Розділ охоплює основи Deep Learning - глибоких нейронних мереж. Ми навчимося створювати прості MLP (Multilayer Perceptrons) і розберемо їх використання в реальних задачах, таких як обробка зображень. Згодом ми познайомимось з CNN, нейромережею, призначеною для роботи з двовимірними зображеннями.

Tensorflow 2

TensorFlow - це бібліотека для створення складних моделей машинного навчання. Вона дозволяє швидко створювати та тренувати моделі, оптимізувати їх, а також зберігати та завантажувати готові моделі.

Google Colab

Google Colab - це хмарне середовище для тренування моделей, яке дозволяє вам використовувати потужні графічні процесори (GPU). Ми навчимося працювати з Colab для тренування моделей Deep Learning.

Natural Language Processing (NLP)

NLP - займається обробкою та аналізом текстових даних. Ми будемо використовувати бібліотеки NLTK і spaCy для обробки тексту: токенізації, лемматизації, виділення сутностей та багато іншого.

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Даніель Андерсон - Machine Learning Research Engineer
• Іван Гомонець - BI Tech Lead at GROWE
• Павло Чернега - Lead Machine Learning Engineer

Тут ви вивчите просту, але потужну мову Python, яка використовується у всіх сферах ІТ - від веб-розробки до аналізу даних та розробки інтернет-речей. На цьому курсі ви не тільки отримаєте теоретичні знання, але й зможете поринути у практику, створивши свої перші програми на Python та вивчивши основи об'єктно-орієнтованого програмування.

Програма курсу

Навіщо потрібні комп'ютерні програми

• Програмування як творчий процес
• Архітектура комп'ютера
• У чому суть програмування?
• Процес "спілкування" з Python
• Інтерпретатор і компілятор
• Процес написання програм
• Що ж таке програма?
• Принципи програмування
• Парадигми програмування
• Вправи

Змінні, вирази і інструкції Python

• Поняття "значення" і "тип"
• Змінні
• Імена змінних і ключові (зарезервовані) слова
• Оператори
• Оператори і операнди
• Вирази
• Порядок операцій
• Операції з рядками
• Ввід даних
• Коментарі
• Вправи

Управління потоком виконання

• Логічні вирази
• Логічні оператори
• Умовне виконання
• Послідовність умов
• Вкладені умови
• Перехоплення винятків з використанням try і except
• Вправи

Ітерації

• Оновлення змінної
• Інструкція while
• Нескінченні цикли
• "Нескінченні цикли" і break
• Завершення ітерації за допомогою continue
• Списки
• Визначення циклів за допомогою for
• Обхід списків за допомогою циклу for
• Вправи

Функції і модулі

• Виклик функції
• Вбудовані функції
• Функції приведення типів
• Випадкові числа
• Математичні функції
• Додавання нових функцій
• Визначення і використання
• Параметри функції
• Модульні тести
• Імена файлів і шляхи
• Створення власних модулів і пакетів
• Ініціалізація пакета
• Обробка аргументів командного рядка
• Визначення параметрів середовища виконання
• Створення віртуальних середовищ
• Автоматична ініціалізація пакетів
• Вправи

Рядки

• Рядок - це послідовність
• Отримання довжини рядка з використанням len
• Обхід рядка за допомогою циклу
• Зріз рядка
• Рядки є незмінними
• Оператор in
• Порівняння рядків
• Малі методи
• Розбір (parsing) рядків
• Оператор форматування
• Регулярні вирази
• Вправи

Основи роботи з системою контролю версій

Файли

• Вступ
• Відкриття файлів
• Текстовий файл і рядки
• Читання файлів
• Пошук через файл
• Оператор with
• Запис файлів
• Вправи

Колекції

• Що таке колекція в Python
• Типи колекцій
• Масиви і методи роботи з ними
• Списки і методи роботи з ними
• Кортежі й методи роботи з ними
• Множини й незмінні множини
• Словники, методи роботи зі словниками
• Цикли по колекціям
• Практика

Елементи функціонального програмування

• Функція об'єкт першого класу
• Функції, залежні від функцій
• Замикання
• Каррування
• Лямбда-функції
• Декоратори
• Вправи

Функції

• Типи даних
• Вбудовані контейнери
• Оператори контролю виконання
• Обробка помилок (try … except …)
• Оператори циклів
• Comprehensions (list, dict, set)
• Створення функції і процедур
• Аргументи функцій
• Рекурсивні функції
• Functors, Currying
• Декоратори
• Lambda-функції
• PEP8

Об'єктно-орієнтований підхід

• Визначення класу
• Поля і методи класу
• Інкапсуляція
• Спадкування
• Поліморфізм
• "Качина" типізація
• Вправи
• Оголошення класу та створення екземпляру
• Принципи ООП (наслідування, інкапсуляція, поліморфізм) в Python
• Область видимості (Namespaces, Scope, правило LEGB)
• Method Resolution Order (MRO)
• Магічні методи
• Визначення математичних операцій для об'єктів Python
• Визначення операцій порівняння для об'єктів Python
• Визначення операцій хешування для об'єктів Python
• Створення копії екземпляру класу, deep copy, shallow copy
• Інкапсуляція (Setters and getters)

Управління створенням екземплярів класу

• Doc strings
• Meta класи
• Abstract Bases класи
• __new__
• __init__
• Context-managers
• Використанням декораторів з класами
• Контейнери, створені шляхом успадкування (UserList, UserDict, UserString)
• Контейнери, створені шляхом агрегації
• Методи доступу до елементів контейнера
• Iterators, Generators

Прийоми об'єктно-орієнтованого програмування

• Software Engineering як процес
• Мова UML
• Принципи SOLID
• Метрики якості коду
• Design Patterns (категорії, приклади використання)
• Singletone
• Facade
• Interface

Модулі й пакети

• Розробка модулів (визначення та запуск)
• Система імпорту
• Навчання розробці повторно використовуваних пакетів
• Менеджер пакетів pip і віртуальні середовища virtualenv
• Setup.py
• Написання документації до пакета, модулю
• Створення додатків на основі пакетів

Робота з файлами

• Робота із системою контролю версій Git
• Форматування рядків
• Context-managers
• Робота з файловою системою (os, os.path, shutil)
• Серіалізація за допомогою pickle
• Управління порядком серіалізації / десеріалізації об'єктів Python
• Серіалізація даних у JSON
• Серіалізація даних у XML

Вбудовані пакети Python

• Робота з datetime і calendar
• Робота з collections (черги, іменовані кортежі, вкладені словники)
• Робота з heapq, array, enum
• Робота з числовими даними (numbers, math, decimal, random)
• Робота з contextlib
• Робота з functools
• Logging
• Unittest

Networking

• Sockets (основи роботи, приклади серверів)
• Socket server
• Socket Client
• HTTP
• HTML, парсинг HTML-файлів
• XML

Багатопотоковість у Python

• Global Interpreter Loc (GIL)
• Створення потоків у Python
• Контроль доступу до ресурсів
• Синхронізація потоків
• Створення потоків за допомогою пакету concurent
• Пул потоків

Процеси в Python

• Пакет multiprocessing
• Interprocess communication
• Черги завдань
• Створення процесів за допомогою пакету concurent
• Пул процесів
• Відтермінування завдань за допомогою пакета sched

Асинхронне програмування

• Asyncio
• Пакет Twisted
• Асинхронний фреймворк Aiohttp

Бази даних: Основи SQL + Scrapy

• Збір даних за допомогою фреймворку Scrapy SQL
• Основи реляційних баз даних
• ER-діаграми
• Стандарт PEP249

Поглиблена робота з базами даних

• Аналіз запитів баз даних
• Оптимізація запитів при роботі із великим набором даних
• Вправи

Робота з СУБД SQLite, Postgresql

• Основи мови SQL (SELECT, LIKE, ORDER BY, LIMIT)
• NSERT
• UPDATE
• DELETE
• JOIN (INNER, LEFT, OUTER)
• GROUP BY
• Функції SQL (mean, min, max, avg, count)
• Subqueries

Object Relational Mapping

• Основи роботи з SQLAlchemy
• Механізм сесій в SQLAlchemy
• Створення бази даних за допомогою моделей SQLAlchemy
• Міграції баз даних з використанням Alembic

NoSQL-бази даних

• CAP теорема
• Типи NoSQL баз даних
• Робота з Redis
• Робота з Memcached
• Робота з MongoDB
• Брокер повідомлень RabbitMQ
• Основи роботи з Celery

Веб-розробка

• Класифікація web frameworks
• Мова шаблонів Jinja2
• Основи API
• Стандарти API (REST, XML-RPC, Swagger, JSON API)
• Архітектурний підхід API First
• Основи роботи з Flask

Python + AI: перші практичні кроки

• Що таке LLM (ChatGPT, Claude, Gemini)
• Як Python інтегрується з AI через API
• Що таке prompt engineering і навіщо він розробнику
• Пишемо перший скрипт з OpenAI API
• Створення облікового запису та API-ключа
• Бібліотека openai, установка, базове використання
• Запит до gpt-3.5-turbo: prompt - відповідь
• Обробка JSON-відповіді, вивід на екран
• Автоматизація з ІІ
• Формування шаблонів запитів (прості prompt-шаблони)
• Генерація листа / ідеї допису / заголовка з Python
• Форматування та збереження відповіді у файл (.txt або .json)
• Приклади реального використання Python + AI в роботі
• Подальші кроки роботи із AI,keras та прикладні нейронні мережі
• Питання/відповіді, що ще можна автоматизувати
• Формування шаблонів запитів (прості prompt-шаблони)

Особливості курсу

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

Програма курсу

Заняття 1. Введення до Social Media Marketing

• Вибір каналів просування
• Аналіз бізнесу та пошук точок контакту з потенційною цільовою аудиторією
• Аналіз конкурентів у соціальних медіа
• Оптимальний розподіл бюджетів
• Портрет цільового клієнта/метод персонажів
• Короткий огляд соціальних мереж

Заняття 2. Контентне просування

• Специфіка контентного просування в основних соціальних мережах (Facebook, Instagram)
• Особиста сторінка / публічна сторінка / група. В чому різниця?
• Як створити сторінку/групу?
• Початкові етапи просування - максимум результату при мінімумі вкладень
• Види контенту та спеціальних активностей (акції, лонгріди, що продає контент)

Заняття 3. Налаштування таргетованої реклами у Facebook/Instagram

• Підготовка власного рекламного кабінету
• Вибір цілей просування
• Розбір найбільш широко використовуваних цілей для кампаній Facebook/Instagram
• Методи таргетингу та створення аудиторій (демографія, інтереси, фід даних, Look-a-like аудиторії)

Заняття 4. Налаштування таргетованої реклами у Facebook/Instagram

• Види плейсментів та коротка характеристика кожного з них
• Створення пікселя Facebook
• Аналіз даних після запуску рекламної кампанії
• Оптимізація рекламних кампаній. Як знизити середню вартість за клік?

Заняття 5. Самостійна робота зі створення рекламних кампаній у Facebook/Instagram

• Створення рекламної кампанії
• Відповіді на запитання слухачів курсу

Результат після проходження курсу:

• Навчитеся створювати та налаштовувати рекламні кампанії
• Визначати цільову аудиторію
• Аналізувати ефективність рекламних кампаній

Особливості курсу

• Сертифікат після проходження курсу
• Курс збудований з урахуванням реальних вимог IT компаній
• Протягом усього курсу ведеться рейтинг успішності

Програма курсу

Теми:

• Специфіка IT сфери в Україні та за кордоном. Особливості роботи рекрутера, hr-менеджера в IT сфері
• Ринок праці в IT. Професії в IT, хто чим займається і як пов'язані. Види IT фахівців
• Технічна база: мови програмування та технології. IT-термінологія
• Як зрозуміти, хто потрібен замовнику (заявка). Складні замовники та підводні камені. Профіль посади. Опис вакансії. Активний та пасивний пошук. Інструменти пошуку. Соцмережі та спільноти
• Як зацікавити кандидата. Діалоги (практика). Продаж вакансій. Job-offer, контр-оффер, робота з запереченнями. Методи первинної оцінки кандидатів
• Співбесіда в IT. Особливості процесу та результату. Співбесіди: види, типи, етапи. Супровідна роль рекрутера на кожному з етапів
• Життя новачка в період адаптації - або перший крок до того, щоб він залишився
• Мотивація та корпоративна культура, як інструменти залучення та утримання співробітника. Бренд HR та бренд роботодавця
• Кар'єра в IT: оцінка та розвиток співробітників
• Звільнення: основні причини, утримання, гарне прощання
• Практика рекрутингу + підготовка до іспиту
• Практика HR + підготовка до іспиту
• Іспит + випуск

Результат після проходження курсу:

• Можливість реалізувати свої таланти у сфері спілкування та комунікацій
• Сучасну професію та знання в IT сфері
• Підтримку та консультації досвідчених фахівців-практиків
• Найкращі студенти матимуть можливість працевлаштування у провідні IT-компанії

Особливості курсу

• Сертифікат після проходження курсу
• Курс побудований з урахуванням реальних вимог IT компаній
• Протягом усього курсу ведеться рейтинг успішності
• Додаткове заняття зі стратегії працевлаштування

Практичний курс з Інтернет-маркетингу присвячений просуванню товарів та послуг в Мережі з нуля і буде корисним як власникам малого та середнього бізнесу, керівникам та маркетологам компаній, так і тим, хто планує працювати інтернет-маркетологом.

Програма курсу

Введення в інтернет-маркетинг

Типи та види маркетингу, термінологія та сленг.

Внутрішня оптимізація

• Збір семантичного ядра, кластеризація, сервіси збирання ключових слів, відстеження позицій сайту
• Дублі сторінок і як їх позбуватися, rel=canonical і пагінація
• Юзабіліті сайту
• Коди відповідей сервера та їх значення
• Адаптивність та швидкість завантаження сайту, Core Web Vitals від Google
• Налаштування robots.txt та meta name="robots"
• Створення sitemap.xml, сервіси створення карти сайту
• Додавання сайту до вебмайстра Google
• Мікророзмітка Schema.org та OpenGraph
• Унікальність контенту та пошук копірайтера, складання ТЗ автору, написання пробної статті
• Використання нейромережі ChatGPT для маркетингових задач
• Унікалізація та просування зображень на сайті
• Мультимовність та мультирегіональність сайту
• Аналітика відвідуваності сайту за допомогою Google Analytics, налаштування цілей, збирання аудиторій

Зовнішня оптимізація

• Типи та властивості посилань
• Критерії відбору донорів посилань
• Джерела посилань: платні та безкоштовні
• Основні біржі посилань та робота з ними
• Сервіси та програми для автоматизації роботи
• Сервіси поштових розсилок

Контекстна реклама в Google Ads

• Типи ключових відповідностей та моделі атрибуції
• Налаштування пошукових рекламних кампаній
• Налаштування торгових рекламних кампаній, розбір кабінету Google Merchant Center
• Налаштування рекламних кампаній у контекстно-медійній мережі та Google Discovery
• Налаштування "розумних" кампаній, локальні кампанії та реклама на YouTube

Введення до Social Media Marketing

• Основи SMM: контент, реклама, завдання SMM-менеджера
• Структура роботи в соц.мережах: планування, А/В тестування, аналітика
• Цільова аудиторія: оформлення портрета ЦА, методики визначення та аналізу портрета ЦА залежно від наявних інструментів

Стратегія, планування, інструменти для SMM

• Грамотне оформлення сторінок у соц.мережах
• Контент: правила якісного контенту, типи контенту, особливості контенту для Facebook та Instagram, хештеги
• Робота над контент-планом: основні характеристики контент-плану; таймінг, програми та утиліти для роботи з контентом
• Ситуативний маркетинг
• Робота з негативом

Платна реклама в соц.мережах

• Види платної реклами у Facebook та Instagram, influence-маркетинг
• Налаштування таргетованої реклами у Facebook

Використання YouTube та месенджерів

• YouTube: особливості, види реклами, правила ведення YouTube-каналу
• Telegram: сервіс, статистика, можливості для бізнесу
• Створення магазину в Telegram
• Створення каналу та бота для відкладеного постингу

Результат після проходження курсу:

• Розробка стратегії інтернет-маркетингу для бренду
• Відстеження ефективності маркетингових кампаній
• Підбір підходящих для вашого проєкту інструментів просування
• Розробка ТЗ та контроль роботи виконавців (копірайтерів, SMM-фахівців, digital-агентств та ін.)
• Планування email-розсилок
• Планування рекламних кампаній у Google Ads, Facebook Ads та Instagram Ads

Особливості курсу

• Є можливість оплати курсу частинами
• Сертифікат після проходження курсу
• Курс збудований з урахуванням реальних вимог IT компаній
• Протягом усього курсу ведеться рейтинг успішності
• Додаткове заняття зі стратегії працевлаштування

Програма курсу

Теми:

• Вступ. Етапи розробки проєктів
• Роль PM-а у ІТ розробці
• Ділове листування та комунікація з клієнтом: інструменти, етапи, стилі, типові помилки
• Робота з презентаціями та звітами. FigJam
• Фінансові питання управління проєктами: розрахунки собівартості. Estimate
• Фінансові питання управління проєктами: розрахунки рейтингів. Story Points
• Ризики. Розрахунок та опрацювання ризиків
• Робота з проєктом: види проєктів, етапи, документація. SRS
• Робота з командою: організація роботи, конфлікти, мотивація
• Робота з командою: мітинги, контроль виконання робіт
• Методології управління проектами: Agile, SCRUM, Kanban, Waterfall
• Проєктні метрики: оцінка ефективності управління проєктом. Gantt
• Проєктні метрики: пріоритезація та робота з інформацією. Стадії завершення
• Інструменти управління проєктами: Trello, Monday, AirTable
• Підготовка до співбесіди та захист курсового проєкту

Результат після проходження курсу:

• Практичні знання в галузі управління проєктами та комунікації з клієнтом
• Новий погляд та сучасний підхід до ведення IT бізнесу
• Планування бюджету та терміни проєкту
• Складати план управління
• Навчіться працювати у критичних умовах та в умовах обмежених ресурсів, делегувати завдання

Особливості курсу

• Сертифікат після проходження курсу
• Курс збудований з урахуванням реальних вимог IT компаній
• Протягом усього курсу ведеться рейтинг успішності
• Додаткове заняття зі стратегії працевлаштування

Програма курсу

Основи верстки сайтів

• Введення у веб розробку
• Основи роботи з графічним редактором Figma
• Введення HTML, теги, отрибути, елементи
• Робота з об'єктами Form
• Вступ до CSS - властивості, правила, успадкування, каскадування, нормалізація та скидання стилів
• CSS стилі, робота зі стилями
• CSS потоки, позиціонування та розташування об'єктів по сітці
• Псевдокласи, псевдоелементи
• CSS3 та робота з анімацією
• FlexBox
• Робота зі шрифтами

Оптимізація верстки та знайомство з Frontend

• Адаптивна та чуйна верстка, основні правила створення адаптивного сайту
• Media-запити
• Препроцесор - SASS/SCSS, знайомство з LESS
• Вступ до jQuery
• Підключення, кастомізація та комплексна робота з плагінами
• Tabs, Slider

Основи JavaScript

• Редактори коду
• Спосіб підключення до HTML
• Суворий режим - "use strict"
• Змінні
• Типи даних
• Взаємодія: alert, prompt, confirm
• Базові операції
• Пріоритет операцій
• Оператори порівняння
• Як працюють логічні оператори
• Умовні оператори
• Тернарні оператори
• Оператор Switch Case
• Цикли
• Функції
• Рядки
• Числа
• Масиви. Об'єкти

VCS Git

• Встановлення та конфігурація Git
• Базова робота з Git (git add, git commit)
• Скасування змін у Git (git reset)
• Розгалуження Git (checkout)
• Робота з віддаленим репозиторієм
• Налаштування SSH

Робота з DOM

• Що таке DOM
• Доступ до елементів
• Вміст елементів
• Атрибути
• Класи
• Додавання подій
• Сплив і занурення
• Об'єкт події
• Делегування подій

Об'єкти та функції

• Об'єкти та прототипи
• Як працюють прототипи
• Створення та налаштування об'єктів
• Ітерація ключів об'єкту
• Як працюють замикання
• Що таке контекст
• Прив'язка контексту
• Рекурсія

Додаткові можливості JavaScript

• Обробка помилок
• Ajax
• Promise, async/await
• Генератори, просунута ітерація
• Модулі
• Fetch API
• Event Loop

Фреймворки

• Огляд React/Vue/Angular
• Базове застосування
• Проєкт
• Підготовка до співбесіди. Іспит

Результат після проходження курсу

• Впевнені знання з теорії HTML, CSS, SCSS, JS
• Чітке розуміння життєвого циклу розробки веб-продукту
• Розуміння кроссбраузерної, адаптивної верстки та семантичної html-розмітки
• Навички роботи з jQuery
• Знання алгоритмів, структур даних та загальних принципів організації коду
• Розуміння принципів ООП
• Досвід самостійної розробки програм JavaScript
• Практичні навички роботи з Git
• Навички роботи з одним із фреймворків (React/Vue/Angular)

Особливості курсу

• Можливість оплати курсу частинами
• Сертифікат після проходження курсу
• Курс збудований з урахуванням реальних вимог IT компаній
• Протягом усього курсу ведеться рейтинг успішності
• Додаткове заняття зі стратегії працевлаштування

Створіть міцну основу для початку своєї кар'єри в одній з найшвидше зростаючих галузей світу.

Програма курсу

Module 01. Information security threats and vulnerabilities

Learn how to identify and analyze the most common threats, vulnerabilities, and risks that affect modern systems.

Module 02. Information security attacks

Understand different attack types, tactics, and techniques used by cybercriminals to compromise networks and data.

Module 03. Network security fundamentals

Build a strong foundation in networking principles, protocols, and core security practices.

Module 04. Identification, authentication, and authorization

Explore access control mechanisms, authentication methods, and secure identity management.

Module 05. Network security controls - administrative controls

Study frameworks, laws, compliance programs, and governance policies that shape security management.

Module 06. Network security controls - physical controls

Understand workplace security, environmental controls, and protection against physical threats.

Module 07. Network security controls - technical controls

Learn practical tools and protocols including firewalls, IDS/IPS, segmentation, VPNs, and anti-malware.

Module 08. Network security assessment techniques and tools

Gain hands-on experience in threat hunting, vulnerability assessment, penetration testing, and asset management.

Module 09. Application security

Discover secure design principles, testing techniques, and strategies to protect applications.

Module 10. Virtualization and cloud computing

Understand the fundamentals of virtualization and learn how to secure cloud environments.

Module 11. Wireless network security

Explore wireless encryption, Wi-Fi security standards, and common attack vectors.

Module 12. Mobile device security

Learn how to secure smartphones, tablets, and other mobile endpoints.

Module 13. IoT and OT security

Understand the unique risks of IoT and operational technology devices, and how to secure them.

Module 14. Cryptography

Study encryption methods, digital signatures, and public key infrastructure (PKI).

Module 15. Data security

Learn about data protection techniques, backup strategies, and data loss prevention.

Module 16. Network troubleshooting

Develop the ability to analyze and resolve common network issues.

Module 17. Network traffic monitoring

Use monitoring tools to analyze traffic patterns and detect suspicious activity.

Module 18. Network logs monitoring and analysis

Understand logging, SIEM integration, and how to detect threats using log data.

Module 19. IoT Incident response

Gain practical knowledge in incident handling, mitigation, and recovery.

Module 20. Computer forensics

Learn the basics of digital forensics, evidence collection, and investigation procedures.

Module 21. Business continuity and disaster recovery

Study strategies to maintain operations and recover from security incidents or outages.

Module 22. Risk management

Understand risk management concepts, frameworks, and processes for ongoing security.

Предумови для навчання

• Базове розуміння використання комп'ютера та операційних систем
• Рекомендується знайомство з фундаментальними концепціями ІТ
• Загальне знання мережевих технологій та концепцій безпеки є корисним, але не обов'язковим
• Захоплення вивченням та застосуванням методів кібербезпеки в практичних лабораторіях
• Комфортне використання середовищ Windows або Linux на початковому рівні
• Готовність працювати з поширеними ІТ-інструментами та інструментами безпеки під час навчання

Особливсті курсу

• Допомога ментора
• Онлайн-заняття з інтруктором
• Доступ до матеріалів (англійською) - 12 місяців
• Доступ до лабораторії 24/7 протягом 180 днів
• Спроба скласти іспит
• Сертифікат про проходження курсу