Лучшие IT курсы в Украине

На курсі розглянете різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними й особливостями різних моделей використовуючи мову Python, здобудете навички роботи з традиційними алгоритмами і методами машинного навчання, нейронними мережами, а також обробкою природних мов і комп'ютерним зором.

Програма курсу

Introduction to Machine Learning

• Що таке AI/DS/ML/DL?
• Роль математики у ML
• Роль статистики у ML
• Задачі, що вирішує ML
• Етапи реалізації проєктів із ML
• Збір і обробка даних у ML, джерела даних та їх особливості
• Огляд основних інструментів у ML з використанням Python

Machine Learning Basic Tool: NumPy

• Що таке NumPy?
• Типи даних та їх атрибути
• Масиви
• Операції з масивами
• Сортування масивів

Machine Learning Basic Tool: Pandas

• Що таке Pandas?
• Структури й типи даних у Pandas
• Імпортування й експортування даних у Pandas
• Огляд даних у Pandas
• Операції з даними в Pandas

Data Visualization

• Призначення і важливість візуального аналізу й візуалізації даних
• Первинний аналіз даних
• Модулі matplotlib, seaborn, plotly
• Побудова простих графіків однієї змінної
• Побудова графіків двох і більше змінних
• Аналіз графіків (перевірка кореляції, аутлейєрів…)
• Побудова нових змінних вручну
• Побудова нових змінних за допомогою бібліотек

Linear Regression & Regularization

• Лінійні моделі в задачах регресії
• Навчання моделі лінійної регресії
• Лінійна регресія в scikit-learn
• Градієнтний спуск у задачах лінійної регресії
• Стохастичний і mini-batch градієнтний спуск
• Перенавчання і недонавчання. Гіперпараметри
• Регулярізація
• Крос-валідація

Logistic Regression & Machine Learning Metrics

• Метрики якості
• Метрики якості в задачах регресії
• Метрики якості в задачах класифікації
• Метрики якості в scikit-learn
• Метричні моделі
• Принцип передбачення в метричних моделях
• Метрики відстані
• KNN класифікатор і регресор у scikit-learn

Tree Based Models

• Ідея роботи моделей на основі дерев рішень
• Тренування дерева рішень
• Критерії зупинки й "підстригання" дерев
• Дерева рішень і категоріальні фічі
• Приклади реалізації в scikit-learn
• Bias-Variance Tradeoff
• Bagging
• Boosting
• Stacking

SVM & Clustering

• SVM
• Ідея алгоримту. Робота на лінійно роздільних даних
• SVM на лінійно нероздільних даних
• Ядра. Метод вікна Парзена
• Кластеризація
• Unsupervised learning
• Основні алгоритми кластеризації
• k-means
• Ієрархічна кластеризація
• Кластеризація за щільністю об'єктів
• Інші методи кластеризації
• Метрики оцінки якості кластеризації

Dimensionality Reduction

Recommender Systems

Introduction to Deep Learning

• Визначення Deep Learning
• Задачі, що вирішуються за допомогою Deep Learning
• Нейронні мережі
• Основні фреймворки для Deep Learning
• Ознайомлення з PyTorch
• Тензори
• Набори даних і завантажувачі даних
• Побудова нейронної мережі
• Автоматичне обчислення похідних
• Оптимізація параметрів моделі
• Збереження і завантаження моделі

Deep Learning: Layers

• Linear Layers
• Convolutional Layers
• Pooling Layers
• Normalization Layers
• Embedding Layers
• Dropout Layers
• Special Layers
• Activation Layers
• Gradient Explosion
• Gradient Vanishing
• Weight Initializations

Deep Learning: Optimization

• Optimization: General Ideas
• Gradient Descent
• Stochastic Gradient Descent
• SGD with Momentum
• Nesterov Momentum
• RMSProp
• Adam

Introduction to Computer Vision

• Image Classification
• Image Segmentation
• Object Detection
• Object Tracking
• Facial Recognition
• Pose Estimation
• Gesture Recognition
• Optical Character Recognition (OCR)
• Image Restoration
• Image Generation
• OpenCV
• Albumentations

Computer Vision: Classification Models

• ImageNet Dataset
• LeNet
• AlexNet
• VGG
• GoogLeNet (Inception v1)
• Inception v2
• ResNet
• DenseNet
• MobileNet v1
• MobileNet v2
• MobileNet v3
• EfficientNet
• EfficientNet v2

Computer Vision: Segmentations Models

• Segmentation Datasets
• Metrics
• FCN
• SegNet
• U-Net
• LinkNet
• FPN
• ENet
• PSPNet
• DeepLab v3
• DeepLab v3+

Computer Vision: Object Detection

• Introduction to Object Detection
• Object Detection Metrics
• Non-Maximum Suppression (NMS)
• Viola-Jones Detectors
• HOG Detector
• Deep Learning-based Detection Methods
• Two and One Stage Detectors
• R-CNN
• Fast R-CNN
• Faster R-CNN
• FPN

Introduction to Natural Language Processing

Natural Language Processing: Embeddings

Transformers

• Transformer
• GPT
• BERT
• Vision Transformer (ViT)

Reinforcement Learning

Особливості курсу

• Курс розрахований на IT-фахівців та інженерів будь-якої спеціальності, які знають Python, лінійну алгебру, математичний аналіз і статистику на рівні першого курсу технічного вузу
• Впродовж навчання будуть розглянуті різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними та особливостей різних моделей машинного навчання, візуалізація отриманих результатів
• Заняття в режимі онлайн
• Доступ до відеозаписів занять в особистому кабінеті
• В кінці курсу виконується дипломний проєкт
• Оперативна служба підтримки студентів
• Викладачі курсу - практикуючі фахівці, що працюють в топових компаніях
• Можливість повернути всі внесені за навчання кошти до шостого заняття
• Бонуси курсу:
  • тренінги по проходженню співбесіди та складанню резюме з HR-фахівцем компанії
  • тестова співбесіда з технічним фахівцем

Викладачі курсу

• Денис Ступак - Senior Data Analyst
• Андрій Полухін - Machine Learning Engineer at Data Science UA
• Євген Краснокутський - Team Lead at MobiDev
• Дмитро Дорошенко - Senior Machine Learning Engineer at Triple A Technology Hub Kyiv
• Олег Коменчук - Data Scientist at Onseo
• Руслан Хоменко - ML Engineer at Postindustria
• Вероніка Вознюк - Data Scientist at AI EdgeLabs
• Юрій Лозинський - Machine Learning Engineer at SciForce Solutions

Пориньте в професію крок за кроком - від нуля до вашої першої пропозиції про роботу

План навчання

Базовий рівень

На курсі Frontend Fundamentals ти навчишся:

• Створювати сучасні адаптовані для мобільних пристроїв та десктопів вебсайти з високим рівнем SEO-оптимізації, використовуючи HTML, CSS і JavaScript
• Використовувати сучасні інструменти розробника на основі Visual Studio Code та Git/GitHub для публікації коду й розгортання проєкту

Після JavaScript/TypeScript ти вивчиш:

• Дві мови програмування - JavaScript та TypeScript, необхідні для створення Frontend, мобільних та Full Stack рішень
• Навчишся використовувати всі їхні ключові особливості, зокрема типи даних, синтаксичні конструкції та асинхронність
• Створювати інтерактивні елементи (валідацію, паролі, динамічні кнопки, елементи гри тощо) і розробляти серверні застосунки, створюючи код, що працює на Backend

Після Data Base Fundamentals ти зможеш:

• Розробляти й адмініструвати бази даних, необхідні для будь-яких повноцінних IT-рішень (як реляційні, так і нереляційні)
• Проєктувати та створювати таблиці і будувати запити до них з використанням мови SQL

Після DevOps для розробників ти навчишся:

• Розгортати, підтримувати та тестувати середовища і інфраструктури для виконання проєктів
• Автоматизувати процеси збірки і розгортання (CI/CD) у тому числі з використанням контейнерів

Поглиблений рівень

Після Практичного React ти навчишся:

• Створювати вебзастосунки з React, Node.js, Next.js та мовами програмування JavaScript/TypeScript, а також тестувати їх
• Принципів SOLID та знатимеш, як їх застосовувати
• Працювати в команді за методологією SCRUM та прокачаєш soft skills
• Створювати повністю функціональний вебпроєкт

Проєктний рівень

Після проєктного навчання ти вмітимеш:

• Працювати за методологією Agilе (SCRUM)
• Писати якісний код, покривати його Unit-тестами
• Розробляти застосунки з використанням JavaScript та сучасних фреймворків (React/Node.js)
• Ефективно працювати в проєктній команді: оцінювати задачі, розставляти пріоритети та працювати з дедлайнами
• Рев'ювити код своїх тіммейтів
• Працювати з проєктною документацією та інструментами розробки, системами керування завданнями та обліку дефектів (GitHub Project)

Особливості курсу

• Графік 2-3 рази на тиждень переважно у вечірній час
• Живі онлайн-заняття з менторами, записи всіх занять і чат в Discord
• Сертифікат про проходження курсу
• 70% програми - практичні завдання з перевіркою
• Підтримка ментора
• Можливість навчатися в будь-який час по записах і брати паузу між курсами
• Навчаємо використовувати сучасні ШІ-помічники та інструменти
• Спільнота однодумців у Discord
• Доступ до додаткових e-курсів
• Безкоштовний розмовний клуб з англійської
• Закриті події з експертами компанії

Викладачі курсу

• В'ячеслав Колдовський - Full Stack Developer
• Владислав Хричов - Full Stack Developer
• Володимир Паньків - Full Stack Developer
• Михайло Плеша - System Administrator
• Дмитро Міночкін - Cloud Architect
• Олег Іванюк - Full Stack Developer
• Владислав Тимощук - Full Stack Developer
• Ігор Капацила - Full Stack Developer

Програма курсу

Цей курс складається з двох блоків:

• Основи розробки на Kotlin та Android:
  • Основи програмування на Kotlin
  • Робота з Android Studio
  • Контроль версій з Git та GitHub
• Створення власного застосунку для Android:
  • Опанування практичної розробки застосунків
  • Створення простої настільної гри для Android

На курсі ти опануєш наступні теми:

• Об'єктно-орієнтована парадигма програмування
  • Розберешся із фундаментальними принципами ООП
• Типи даних та операції зі змінними
  • Вивчиш основні типи даних та навчишся маніпулювати змінними різних типів
• Структури управління
  • Опануєш цикли та конструкції прийняття рішень для реалізації програм
• Класи та об'єкти
  • Розглянемо конструктори, властивості та об'єктно-орієнтоване проєктування
• Обробка винятків та безпека за нульовим значенням
  • Навчишся обробляти винятки та забезпечувати безпеку роботи з null-значеннями у своєму коді
• Структури даних та колекції
  • Вивчиш різні структури даних для ефективного зберігання та маніпулювання даними
• Функції розширення та лямбда-вирази
  • Навчишся технік для покращення коду
• Класи даних, об'єкти та зачислення
  • Розберешся з цими важливими конструкціями Kotlin
• Написання ідіоматичного коду на Kotlin
  • Вивчиш найкращі практики для написання чистого та виразного коду
• Розширені концепції
  • Заглибишся у делегування, ліниву ініціалізацію та співпрограми
• Всі необхідні інструменти
  • Android Studio, Gradle, Git

Після завершення курсу ти зможеш:

• Створювати Android-застосунки, які можна запустити у себе на смартфоні чи опублікувати в Play Market
• Створювати та використовувати змінні різних типів, виконувати арифметичні та логічні операції над даними
• Розробляти програми в об'єктно-орієнтованому стилі: інкапсулювати дані в класах, використовувати успадкування, застосовувати поліморфізм
• Використовувати різні структури управління кодом, обробляти виключення та помилки під час виконання програм, вибирати та використовувати відповідні структури даних
• Створювати колекції об'єктів, обробляти їх за допомогою ітераторів, відображень та фільтрів
• Працювати з Git та GitHub для управління проєктами
• Розробляти нескладні настільні ігри для Android та ділитися ними з друзями
• Використовувати Jetpack Compose UI App Development Toolkit для створення UI компонентів з декларативними функціями

Особливості курсу

• Доступ до додаткових e-курсів
• Сертифікат про проходження курсу
• Закріплення теорії через практичні завдання курсу
• Від досвідчених менторів та навчальних ШІ помічників
• Навчаємо використовувати сучасні ШІ-помічники та інструменти
• Спільнота однодумців у Discord
• Безкоштовний розмовний клуб з англійської
• Закриті події з експертами компанії

Викладачі курсу

Oleksandr Butrym - Ментор SoftServe Академії

Під час курсу учасники отримають навички зібрання та аналізу вимог, документування та управління документацією, управління ризиками та змінами, а також зможуть опанувати моделювання процесів і прототипування.

Програма курсу

Основи бізнес-аналізу

• Вступ до бізнес-аналізу
  • Знайомство та план курсу
  • Хто такий БА?
  • Задачі бізнес-аналітика
  • Особливості роботи бізнес-аналітика на різних проєктах
  • Базові компетенції БА
• SDLC та методології
  • Життєвий цикл розробки ПО
  • Ролі на проєкті
  • Артефакти на проєкті
  • Методології розробки. Лінійні методології
  • Методології розробки. Гнучкі методології
• Робота зі стейкхолдерами
  • Робота зі стейкхолдерами
  • Взаємодія зі стейкхолдерами
  • Управління ризиками
  • Робота з командою
• Робота з вимогами
  • Види вимог
  • Нефункціональні вимоги
  • Розробка вимог
  • Техніки бізнес-аналізу
  • Виявлення вимог
  • Практика інтерв'ю
  • Аналіз вимог
  • Документування вимог
• Моделювання бізнес-процесів
  • Swimlane diagram
  • UML
  • BPMN
  • Моделювання даних
• Тестування
  • Тестування рішення
  • Тестування функціональності
• Прототипування
• Документування
• Управління вимогами
  • Управління вимогами
  • Робота з беклогом
  • Управління змінами
• Компетенції БА
  • Компетенції бізнес-аналітика
  • Ефективність бізнес-аналітика
  • Сертифікації БА
• Архітектура ПЗ
  • Основні поняття в програмуванні
  • Архітектура ПО
  • Клієнт-серверна архітектура
  • Документування API
• Confluence та Jira
  • Confluence
  • Jira

Дипломний проєкт

Особливості курсу

• Заняття в режимі онлайн-трансляції
• Доступ до матеріалів в особистому кабінеті після закінчення навчання
• Навчання зосереджене на практиці
• Постійний фідбек від викладача
• Сертифікат після успішного закінчення навчання
• До шостого заняття ви можете повернути 100% внесених за навчання коштів
• Бонуси курсу:
  • тренінги з проходження співбесіди та складання резюме з HR-фахівцем компанії
  • тестова співбесіда з технічним фахівцем

Викладачі курсу

• Ольга Аітова - Business Analyst / Career Consultant at ANOMI
• Анна Найденко - Senior Business Analyst at Ciklum
• Анастасія Макаренко - Lead Business Analyst
• Олександр Шолда - Payment & Billing Product Manager at Growe
• Ігор Кравченко - Business Analyst at Globaldev Group
• Олександра Браженко - Business Analyst/PM at DataArt
• Микита Мельник - Business Analysis Manager
• Віталій Біляк - Lead Business Analyst
• Ігор Марченко - Lead Business Analyst at GlobalLogic

Курс надає знання з основних питань адміністрування Linux-систем, від елементарних команд користувача до складних питань супроводу системи. Він може бути умовно розділений на дві частини. Перша, використання Linux/Unix-систем та друга, адміністрування Linux-систем. У першій частині вивчаються основні інструменти адміністратора системи: командний інтерпретатор, редактор vi, програми для роботи з файлами, процесами, символьними потоками тощо. У другій, власне, система, її основні елементи, їх призначення та використання. Цей курс або аналогічний з ОС FreeBSD разом з мережним курсом є основою для інших курсів навчального центру з відкритих систем.

Програма курсу

Вступ

• Ядро та основні підсистеми
• Файли
• Функції ОС
• POSIX
• GNU, Free Software Foundation
• Основні відмінності Linux від Microsoft Windows
• Установка Linux

Початок роботи в середовищі командного інтерпретатора

• Термінали, командні інтерпретатори, основні команди роботи із файлами
• Команди find, grep, egrep
• Змінні, наслідування, змінні середовища, ініціалізаційні файли
• Конвеєри
• Регулярні вирази
• Редактор vi
• Утиліти, що використовуються найчастіше
• Утиліта man та інші джерела документації

Знайомство з графічною оболонкою

• Компоненти та налаштування графічного середовища
• Файли ініціалізації
• Вибір оболонки
• Виправлення неполадок у GNOME, KDE

Файлові системи

• Типи даних та файлів в операційній системі
• Файлова ієрархія та файлові системи
• Розбиття диска на розділи, утиліта fdisk
• Будова файлових систем ext3/4
• Hard та symbol links
• Створення, монтування та ремонт файлових систем
• Утиліти файлових систем ext3/4, xfs
• Основи роботи з LVM та btrfs

Розмежування доступу

• Права доступу до файлів та каталогів
• Утиліти chmod, chown, umask
• SUID, GUID, sticky bit
• Зміна прав доступу під час копіювання та переміщення
• Списки контролю доступу, використання setfacl

Облікові записи та безпека

• Методи забезпечення безпеки
• Створення, модифікація, видалення облікового запису
• Файли / etc / passwd і / etc / shadow
• PAM
• Утиліти su і sudo
• Рекомендації щодо підвищення рівня безпеки

Резервне копіювання

• Стратегія архівації
• Утиліти dump, restore, xfsdump, xfsrestore, tar
• Корпоративні платформи резервного копіювання

Планувальники та журналізація

• Демон rsyslog
• Файл /etc/rsyslog.conf, фільтри
• Інші демони журналізації syslog-ng, journald
• Управління журналами за допомогою logrotate, logadm
• Планування завдань за допомогою cron
• Структура файлу crontab
• Дозвіл на роботу з планувальниками
• Утиліта at, atq

Конфігурування мережевих компонентів

• Налаштування мережевих інтерфейсів, скрипти та конфігураційні файли в різних дистрибутивах Linux (RHEL/ CentOS, SUSE, Ubuntu)
• Статика та DHCP
• Таблиця маршрутизації
• Важливі параметри ядра, які варто змінити та моніторити
• NTP
• Найпростіші налаштування firewalld
• Технологія rpc, rpcbind
• NFS сервер та клієнт
• Монтування NFS
• Робота з ssh, scp

Управління пакетами

• RPM, apt, yum, zypper
• Пошук, встановлення, оновлення, видалення пакетів
• Перегляд інформації про пакет
• Залежності та конфлікти
• Додавання репозитаріїв

Управління процесами

• Типи та атрибути процесів
• Пріоритети
• Сигнали, старт та завершення процесів
• Робота з jobs

Завантаження, ініціалізація та зупинення системи

• Етапи початкового завантаження Linux
• Systemd, systemctl
• Усунення несправностей під час завантаження

Після курсу слухачі зможуть:

• Знати, як влаштована операційна система
• Знати призначення складових частин ОС Linux та як використовувати їх для вирішення конкретних завдань
• Знати, як забезпечується функціональність системи
• Виконувати основні операції з управління файлами
• Здійснювати управління доступом
• Здійснювати монтування файлових систем
• Створювати і редагувати файли за допомогою текстового редактора vi
• Ефективно використовувати можливості командного інтерпретатора
• Створювати та адаптувати скрипти командного інтерпретатора
• Усвідомлено застосовувати інструментарій ОС Linux
• Оптимально розподіляти ресурси системи
• Здійснювати управління процесами
• Здійснювати специфічні операції над файлами та файловою системою
• Автоматизувати рішення задач системного адміністрування
• Інсталювати операційну систему Linux
• Відновлювати працездатність пошкодженої системи
• Налаштовувати та конфігурувати систему
• Встановлювати програмне забезпечення з RPM-пакетів та архівів вихідних текстів
• Керувати процесом початкового завантаження системи, налаштовувати завантажувач та рівні запуску ОС
• Виконувати конфігурування та збірку ядра операційної системи
• Налаштовувати систему під задане апаратне забезпечення
• Виконувати налаштування системних сервісів: періодичного запуску, запуску процесів за розкладом, журналізацію системи

Особливості курсу

• LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
• Збірник лабораторних робіт в електронному вигляді
• Підбірка матеріалів в електронному вигляді
• Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
• Електронний сертифікат НЦ
• Обід та кава-брейки (очний курс)
• Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу

Ти отримаєш не лише фундаментальні знання, але й навчишся використовувати найновіші технології та інструментами. Ти швидко навчишся оформляти сторінки так, щоб вони виглядали стильно та професійно. А головне ти закладеш міцний фундамент для подальшого розвитку в Front-end.

Програма курсу

МОДУЛЬ 1: Фундамент веброзробки: HTML, CSS, BEM

• Вступ
• Що таке HTML, CSS та JavaScript
• Правила оформлення коду
• Перший кодінг
• Блокові та рядкові елементи
• Інструменти розробника(dev tools)
• Блокова модель
• Методи підключення CSS
• Основи CSS: перші кроки у стилізацію
• Робота з FTP, створення робочого простору, робота з файлами
• Формування URL для підключення файлів
• Практична верстка
• Властивість box-sizing
• Властивість display: inline-block
• Класнеймінг та простір імен
• Поняття кросбраузерності
• Reset.css
• Підключення шрифтів
• Знайомство з сервісом Google Fonts
• Безпечні та варіативні шрифти
• Формування відносних шляхів для підключення файлів проєкту
• Імпорт стилів
• Розширення структури проєкту
• Знайомство зі штучним інтелектом: Grok, ChatGPT, DeepSeek. Роль AI та його використання у розробці
• HTML-таблиці та їх верстка
• Створення навігації
• Одиниці виміру: px, em, rem, vh, vw
• Перехід проєкту на використання em та rem
• Колір в CSS
• Специфічність стилів
• Використання CSS-селекторів
• Flexbox layout
• Основи гнучкої верстки
• CSS псевдокласи :first-child, :last-child, :nth-child
• CSS властивість z-index
• Властивість position та його значення static, relative, absolute, fixed, sticky
• Псевдоелементи ::before і ::after
• Верстка блоку "хронологія подій"
• Відпрацювання нестандартних бордерів у блоках
• Верстка блоку "Цитата"
• Методологія BEM: блок, елемент, модифікатор, мікси
• Функція calc()
• CSS-змінні
• Конструктор іконок
• Конструктор кнопок
• CSS псевдокласи :hover, :active, :focus
• Використання змінних css
• Робота з формами: <input>, <textarea> та <select>
• Конструктор форм
• Стилізація чекбоксів, радіокнопок та інпутів для завантаження файлів
• Старт проєкту
• Знайомство з Node.js, npm, Vite.js, SCSS та Handlebars
• Робота з Vite.js, вивчення SCSS та Handlebars
• Закріплення пройденого матеріалу методології BEM. Верстка проєкту

МОДУЛЬ 2: Динамічний веб та адаптивна верстка

• CSS-анімації: властивість transform, правило @keyframes та CSS animation
• Анімація блоків
• Використання AI для анімації (Grok, ChatGPT, DeepSeek)
• Розробка покадрової анімації за допомогою властивості steps()
• Вивчення структури SVG-розмітки: базові та складні елементи, атрибути та оптимізація
• Сучасні інструменти вебанімації: бібліотеки AOS.js, GSAP, та інтеграція JSON-анімацій через Lottie
• Динамічні SVG-елементи та анімація з використанням anime.js
• Адаптивна верстка та медіазапити: Mobile First і Desktop First
• Робота з макетами в Figma. Практична робота з адаптивною версткою

МОДУЛЬ 3: Фронтенд у дії: від макету до проєкту

• Vite.js
• Знайомство з фреймворком Tailwind CSS та його основними принципами
• Робота з Tailwind CSS
• Tailwind CSS у проєкті
• Закріплення навичок на практиці
• Vite.js
• Знайомство з Git
• Створення проєкту на Git
• Старт проєкту
• Робота над проєктом
• Git та публікація проєктів на GitHub Pages
• SVG-спрайти
• Старт роботи з JavaScript
• Змінні: let, const, var, використання console.log
• Git–робота з гілками: створення та перемикання
• Плагін NiceSelect2
• Типи даних у JavaScript: string, number, boolean, null, undefined, object, array
• Оператор typeof
• Git–merge гілок та робота з ними
• Бібліотека Tasty CSS-animated Hamburgers для бургер-меню
• Оператори порівняння та умовні конструкції в JavaScript: if/else, switch
• Робота над проєктом
• Пошук роботи та підготовка до працевлаштування

Навички які ти отримаєш після курсу

• Навички верстки сайтів будь-якої складності за макетами Figma
• Дотримання всіх сучасних вимог і стандартів
• Досвід використання найпопулярніших інструментів анімації
• Розробка інтерактивних елементів за допомогою JavaScript

Викладачі курсу

Ростислав Суслов - Senior HTML/Markup Developer

Ти опануєш всі необхідні знання та навички Full Stack .NET Developer.

Програма курсу

Базовий рівень

Після C#/.Net Fundamentals ти вмітимеш:

• Застосовувати на практиці основні принципи об'єктно-орієнтованого програмування і синтаксичні конструкції мови програмування C#
• Розробляти повноцінні сучасні додатки, якість яких забезпечується обробкою виняткових ситуації та помилок, а також автоматизованими юніт-тестами
• Працювати зі змінними різних типів даних та з даними у файлах, з дженерік .NET колекціями, керувати даними за допомогою Linq

На курсі Frontend Fundamentals ти навчишся:

• Створювати сучасні, адаптовані для мобільних пристроїв та десктопів вебсайти з високим рівнем SEO-оптимізації, використовуючи HTML, CSS і JavaScript
• Використовувати сучасні інструменти розробника на основі Visual Studio Code та Git/GitHub для публікації коду і розгортання проєкту

Після Data Base Fundamentals ти зможеш:

• Розробляти й адмініструвати бази даних, необхідні для будь-яких повноцінних IT-рішень (як реляційні, так і нереляційні)
• Проєктувати та створювати таблиці, і будувати запити до них з використанням мови SQL

Після DevOps for Developers ти навчишся:

• Розгортати, підтримувати та тестувати середовища і інфраструктури для виконання проєктів
• Автоматизувати процеси збірки і розгортання (CI/CD) у тому числі з використанням контейнерів

Поглиблений рівень

Після Practical C#/.Net ти вмітимеш:

• Досліджувати та взаємодіяти з метаданими типів під час виконання за допомогою Reflection
• Створювати вебзастосунки з ASP.Net Core MVC та REST API
• Тестувати вебзастосунки
• Розуміти SOLID принципи та знатимеш як їх застосовувати

На курсі Practical React ти навчишся:

• Створювати вебзастосунки з використанням React, Node.js, Next.js та мов програмування JavaScript і TypeScript, а також тестувати їх
• Принципів SOLID та знатимеш, як їх застосовувати
• Створювати повністю функціональний вебпроєкт
• Застосовувати ключові аспекти роботи з JavaScript

Проєктний рівень

Після Project-based learning Full Stack .Net/React ти вмітимеш:

• Працювати за методологією Agile, планувати та оцінювати завдання відповідно до спринтів
• Налаштовувати та використовувати Dev, Test і Prod середовища для розробки та розгортання вебзастосунків
• Розробляти повноцінні вебзастосунки з використанням .NET, ASP.NET Core для backend та React.js для frontend
• Ефективно працювати в проєктній команді: оцінювати задачі, розставляти пріоритети та дотримуватися дедлайнів
• Використовувати проєктну документацію, а також інструменти керування завданнями та обліку дефектів, такі як Jira або Github board
• Інтегрувати backend та frontend за допомогою REST API, забезпечуючи надійний та гнучкий обмін даними між серверами та клієнта

Особливості курсу

• Графік 2-3 рази на тиждень переважно у вечірній час
• Живі онлайн-заняття з менторами, записи всіх занять і чат в Discord
• Сертифікат про проходження курсу
• 70% програми - практичні завдання з перевіркою
• Підтримка ментора
• Можливість навчатися в будь-який час по записах і брати паузу між курсами
• Навчаємо використовувати сучасні ШІ-помічники та інструменти
• Спільнота однодумців у Discord
• Доступ до додаткових e-курсів
• Безкоштовний розмовний клуб з англійської
• Закриті події з експертами компанії

Викладачі курсу

• В'ячеслав Колдовський - Full Stack Developer
• Наталія Ревуцька - Full Stack Developer
• Владислав Хричов - Full Stack Developer
• Михайло Плеша - System Administrator
• Дмитро Міночкін - Cloud Architect
• Владислав Тимощук - Full Stack Developer
• Ігор Когут - PhD
• Олександр Пюра - C#/.Net Developer
• Ірина Завущак - C#/.Net Developer
• Ігор Капацила - Full Stack Developer

На курсі Marketing Design розберемося з тим, як функціонує перформанс маркетинг дизайн. Зможемо працювати з гіпотезами, метриками й даними, масштабувати дизайн-рішення успішних креативів. Курсовим проєктом стане розробка дослідження та рекламного кампейну для продукту Nibble з реальним тестуванням у мережі.

Програма курсу

Маркетинговий дизайн: між ідеєю та дією

• Історія виникнення маркетингового дизайну
• Роль маркетинг дизайнера та його точка впливу

Комплексний підхід у маркетинговому дизайні

• Маркетингові канали та команди, що за ними стоять
• Кросканальна комунікація
• Як народжується ідея

Перфоманс маркетинг. Основи

• Що таке перфоманс маркетинг
• Ключові метрики та шпаргалка показників
• Фреймворки створення ads-креативів
• Практика: генерація ідей для Meta Ads

Візуальні тригери

• Психологія сприйняття у візуальній комунікації
• Тригери уваги та приклади їх використання
• Design Iteration Challenge

Retention marketing. Email-дизайн

• Основні метрики
• Як дизайн впливає на утримання користувачів
• Створення імейлів із нуля
• Створення простих 3D-елементів

Як народжується кампанія

• Spline як інструмент для маркетинг-дизайнерів
• Бренд-кампанія vs acquisition-кампанія
• Практика: генерація ідей на реальний кейс
• Воркшоп з інтерактивних 2D-анімацій у RIVE
• Адаптація ключового меседжу й віжуалів під різні канали (пост, банери, імейли)
• Створення простих 3D

Лендинг як центр кампанії

• Структура ефективного лендингу
• Адаптація під мобільні та планшетні версії

Курсовий проєкт

• Передзахист
• Захист перед замовником

Кар'єра маркетингового дизайнера

• Кар'єрний вебінар: як формувати CV та портфоліо
• Інсайти з реального досвіду найму дизайнерів

Особливості курсу

• Живі заняття
• Real-life завдання
• Курсовий проєкт
• Регулярний фідбек
• Сертифікат за здобутки

Викладачі курсу

• Катя Бєляєва - Design Lead at MacPaw
• Юлія Либенська - Ex-Design Lead at MacPaw
• Віталій Грищенко - Senior Marketing Designer at MacPaw

Курс допоможе фахівцям зрозуміти базові поняття кібербезпеки: з чим вони можуть стикнутися, які можуть виникнути проблеми, і як їх запобігти або вирішити. Навчання з основ кібербезпеки для не ІТ-спеціалістів можна пройти в корпоративному форматі, тоді програма курсу буде адаптована відповідно до потреб та внутрішніх політик компанії.

Програма курсу

Основи особистої кібергігієни

• Особиста кібергігієна: щоденні звички для забезпечення безпеки в Інтернеті
• Розуміння ризиків кіберпростору: як вас можуть атакувати
• Універсальні методи покращення кібербезпеки

Управління паролями та обліковими записами

• Створення та управління надійними паролями
• Важливість двофакторної автентифікації: як це працює та як налаштувати
• Як розпізнати й діяти при с компрометуванні акаунту

Захист від шкідливого програмного забезпечення

• Як розпізнати шкідливе ПЗ: ознаки та симптоми
• Основні кроки для захисту вашого комп'ютера або смартфона
• Використання антивірусного програмного забезпечення: основи та рекомендації

Інтернет-безпека та захист особистих даних

• Навігація в Інтернеті: як перевіряти безпечність сайтів
• Захист від фішингу та інших онлайн-обманів
• Особисті дані в Інтернеті: як убезпечити свою інформацію

Безпека мобільних пристроїв

• Основи безпеки смартфонів: встановлення додатків, захист даних
• Налаштування безпеки на мобільних пристроях
• Дії у разі втрати або крадіжки мобільного пристрою

Персональні дії при кіберінцидентах

• Реагування на кібератаки: кроки при виявленні вірусу або шкідливого ПЗ
• Що робити, якщо ваш обліковий запис зламано
• Захист та відновлення даних: основи резервного копіювання

Після курсу слухачі зможуть:

• Кібербезпека та захист інформації: Учасники дізнаються про основні принципи та методи захисту своїх персональних даних та конфіденційної інформації в Інтернеті
• Основи кібергігієни: Курс розкриє принципи безпеки в цифровому середовищі, навчаючи ефективних стратегій та технік для уникнення загроз та атак
• Кібергігієна як основа кібербезпеки: Учасники зрозуміють, як практикувати здорові цифрові звички як запоруку стійкості до кіберзагроз
• Безпека користувачів: Курс висвітлить найбільш поширені шахрайські схеми, фішингові атаки та інші загрози для того, щоб користувачі могли легко їх розпізнати та уникнути
• Основи інформаційної безпеки: Учасники отримають знання про принципи захисту інформації на різних рівнях, включаючи робочі та особисті простори
• Базові правила безпеки в цифровому середовищі: Курс надасть конкретні поради та правила для безпечної роботи в Інтернеті та на робочому місці

Особливості курсу

• LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
• Підбірка матеріалів з теми курсу в електронному вигляді
• Електронний сертифікат НЦ
• Обід та кава-брейки (очний курс)
• Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу