Лучшие IT курсы в Украине

Відкрийте нові можливості для аналізу даних та навчіться розв’язувати бізнес-завдання без програмістів. Застосовувати в роботі просунуті функції Power BI вас навчить Віктор Рижов, бізнес-аналітик із 13-річним досвідом.

Програма курсу

Advanced Power Query & M

• Створення та використання M-функцій у Power Query
• Підготовка сполучних таблиць-довідників у Power Query та DAX
• Відображення дати останнього оновлення звіту та актуальності даних
• Використання параметрів
• Використання SQL-баз як джерела даних Power BI

Просунута візуалізація у Power BI. Частина 1

• Налаштування динамічного форматування візуалізацій
• Динамічна вісь Х
• Використання панелі "Аналітика" у візуалізаціях
• Робота з shape-картами
• Нестандартні типи візуалізацій: каскадна, точкова, стрічкова, водоспад
• Факторний аналіз

Просунута та АІ-візуалізація у Power BI. Частина 2

• Застосування користувальницьких тем оформлення
• AI-функціонал Q&A (питання та відповіді людською мовою)
• Аналіз відхилень за допомогою вбудованих функцій візуалізацій
• АІ-візуалізація: ключові фактори впливу
• R-візуалізації

Робота з таблицями у DAX

• Розуміння базових табличних функцій: FILTER, ALL, ALLEXCEPT, VALUES, DISTINCT
• CALCULATETABLE
• SELECTCOLUMNS
• Агрегування даних: SUMMARIZE та SUMMARIZECOLUMNS
• CROSSJOIN
• TOPN та GENERATE
• ROW та DATATABLE
• UNION

Advanced DAX. Частина 1

• Створення автоматичної таблиці-календаря
• Використання змінних у обчисленнях
• Неактивні зв'язки та USERELATIONSHIP
• Контексти обчислень та зміна відборів за допомогою CALCULATE
• Накопичувальна сума
• Робота з Х-формулами (SUMX, AVERAGEX тощо)

Advanced DAX. Частина 2

• Використання функції EARLIER
• Нові та постійні клієнти
• Мультивалютний звіт та "вирівнювання" даних за курсами валют
• Advanced Time Intelligence - ковзні середні значення: DATEADD, DATESINPERIOD
• Одержання накопичувальної суми з початку року (YTD) за аналогічний період минулого року
• Робота з ієрархічними довідниками: PATH, PATHITEM, ISINSCOPE
• Використання RANX та підводні камені

Параметри What-if

• Настроювана кількість ТОП-об'єктів
• Фільтрація даних із використанням what-if параметрів
• Створення кредитного калькулятора на базі what-if параметрів
• DCF-аналіз у Power BI: PRODUCT, XIRR, XNPV

Розбір практичних кейсів

• Аналіз подій із тривалістю в DAX (наприклад, активні замовлення в роботі)
• Сегментування та ABC-класифікація (статичний та динамічний варіанти)
• Отримання щоденних даних з помісячного плану (алокація бюджету по днях)
• Робота з різною деталізацією даних та тонке налаштування підсумкових рядків у матрицях: ISFILTERED, ISCROSSFILTERED
• Динамічне прогнозування продажів

Оптимізація моделі даних та VertiPaq + DAX Studio

• Використання аналізу продуктивності Power BI
• Огляд DAX Studio
• Що таке VertiPaq
• Поняття колонкової бази даних
• Використання пам'яті та компресія
• Аналіз внутрішньої структури моделі
• Первинна оптимізація моделі та розбір типових помилок

Робота з Dataflows та різні корисності

• Динамічна безпека на рівні рядків (RLS): USERNAME, USERPRINCIPALNAME
• Робота з Dataflows
• Штрих-коди в Power BI Mobile
• Робота з Power BI Embedded

Особливості курсу

• Практичні домашні завдання
• Особистий зворотній зв'язок від викладача
• Додаткові матеріали, які залишаються з вами назавжди
• Будуємо нетворкінг

Викладачі курсу

Віктор Рижов - Засновник аналітичної компанії Bintels

Навчитеся будувати AI-motion пайплайн, який заощадить час і не шкодить якості. Опануєте промптинг, який керує рухом, таймінгом та камерою. Зможете інтегрувати AI-інструменти у звичний workflow (AE, Figma, Lottie). Зможете створювати анімації без повного занурення в motion-пайплайн, але з відчуттям професійної динаміки. Навчитеся писати промпти, що відображають задум і генерують motion у потрібному стилі. Опануєте AI як інструмент і зрозумієте motion-дизайн через AI-підхід, без складного софту. Навчитися створювати рух, який відображає задум, і робити "живі" короткі сцени для контенту.

Програма курсу

АІ як новий інструмент у Motion-дизайні

• Зрозумієте, як проходитиме курс та які навички отримаєте
• Дізнаєтесь, які задачі можна розв'язувати за допомогою AI
• Зрозумієте, як motion-дизайнер може використовувати AI для створення ідей, стилів та сцен

Композиція та глибина в динамічному кадрі: як AI допомагає побудувати сцену

• Зрозумієте основи композиції в динамічному кадрі: типи форм, розміщення об'єктів, колір, розмір і структуру
• Дізнаєтесь про композиційні техніки - правило третин, золотий перетин, модульну сітку, симетрію, асиметрію, глибокопланову побудову сцени
• Зможете застосовувати AI для побудови композиції через промпти й редагування сцен

Сторітелінг у motion-дизайні: як писати сценарії для AI-анімацій

• Зрозумієте принципи короткого відеосторітелінгу
• Навчитеся створювати мудборд і візуальний напрям для сцени
• Дізнаєтесь, як AI допомагає передавати настрій та ритм
• Зможете побудувати сценарну основу і створити тестову AI-анімацію

Знайомство з Prompt engineering для AI-анімації

• Навчитеся генерувати АІ-відео та AI-зображення
• Зрозумієте, як ChatGPT може допомогти в написанні промптів
• Дізнаєтесь про основні AI-сервіси
• Ознайомитесь із кейсами використання AI-відео

Runway + cтилізація: фільтри, атмосфера, мистецтво

• Зрозумієте, як працює Runway ML та як застосовувати атмосферні ефекти в ньому
• Зрозумієте, як передавати емоцію та настрій через кольори, текстури, камеру й динаміку
• Зможете підбирати стиль відповідно до цільової аудиторії - для реклами, музики чи бренду
• Зможете створювати атмосферний mood-анімаційний кліп за допомогою промптів та спеціалізованих AI-інструментів

Kaiber AI: створення художніх відео/анімації

• Зрозумієте, як працює Kaiber AI та як створюється стилізована анімація з фото або відео
• Навчитеся застосовувати фільтри у стилях аніме, живопису, коміксу та sci-fi
• Зможете трансформувати звичайний відеокліп у художній артролик

Консистентність сцени та персонажів у генерації

• Зрозумієте, що таке консистентність у генерації, як і в яких тулах її можна досягнути
• Розберетесь у шляхах досягнення консистентності: image reference, seed control, scene continuation
• Зможете створити послідовний ролик з кількома сценами, де є сталі персонаж та оточення

Створення базових анімацій в Jitter

• Зрозумієте, як працює сервіс Jitter та як імпортувати файли з Figma
• Навчитеся створювати базові анімації - заголовків, кнопок та іконок
• Дізнаєтесь, як експортувати роботи у форматах відео, GIF або JSON та використовувати темплейти Jitter у власних проєктах

JSON-анімації

• Зрозумієте, що таке JSON-файли для анімацій та як інтегрувати їх у Figma чи After Effects
• Навчитеся користуватися плагіном Bodymovin та сервісами Lottie, IconScout для експорту й імпорту JSON-анімацій
• Дізнаєтесь, як застосовувати ChatGPT і JSON-prompting для створення або генерації AI-анімацій

AI-анімація портретів: створення "живих" персонажів

• Зрозумієте, для чого використовуються AI-аватари та в яких напрямках їх можна застосовувати
• Дізнаєтесь, як працює платформа D-ID та як створити "живого" аватара на базі фото
• Навчитесь анімувати портрет: налаштовувати емоції, рух губ і досягати реалістичності аватара

Озвучка та синхронізація персонажів

• Зрозумієте, як створювати реалістичний голос за допомогою ElevenLabs і налаштовувати стиль, тембр та емоційність
• Навчитеся генерувати й обробляти аудіо для анімації, поєднувати його з аватаром і підганяти таймінг
• Дізнаєтесь, як побудувати "відеоспікера" - синхронізованого персонажа з голосом та мімікою

AI для динамічного монтажу й субтитрування сцен: швидко, стильно, автоматизовано

• Зможете використовувати AI для автоматичної нарізки сцен за ключовими моментами
• Дізнаєтесь, як догенерувати сцену під різні формати (горизонталь, вертикаль, квадрат)
• Зможете створювати субтитри автоматично за допомогою AI

Візуальні ефекти без студії: Super Slow Motion та зміна фону з AI

• Зможете створювати Super Slow Motion без втрати якості кадрів
• Дізнаєтесь, як змінювати фон або об'єкти у відео за допомогою AI-технологій
• Зможете застосовувати ефекти в AI-кліпах і покращувати якість матеріалу під час постпродакшену (денойз, освітлення, трансішени)

Автоматизація процесів в After Effects

• Дізнаєтесь, як AI інтегрується в After Effects
• Навчитеся спрощувати роботу через плагіни та генеративні інструменти
• Зможете автоматизувати рутинні етапи створення відео
• Зрозумієте, як адаптувати AI-контент під різні платформи

Захист курсових робіт

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

• Юліан Кухлевський - Motion Designer at Deux Vingt
• Катерина Сичевська - Motion Design Lead at Universe Group
• Вадим Митницький - AI Generalist at Universe Group
• Єлизавета Попова - Visual Artist at Banda
• Олексій Супукарьов - Motion Designer at Universe Group

Зрозумієте, як AI змінює роль QA-фахівців, які процеси він може автоматизувати та як безпечно інтегрувати його у свою роботу. Навчитеся створювати тест-кейси, API-тести й SQL-запити через ChatGPT, Copilot, Claude та інші АІ-інструменти. Дізнаєтесь, як генерувати тест-плани, звіти, user stories та acceptance-критерії у форматах Markdown або Confluence, зменшуючи час на рутину. Інтегруєте AI в CI/CD, GitHub, Jira та лог-аналіз. У фіналі курсу створите власного QA-асистента або автоматизований процес тестування з AI.

Програма курсу

Знайомство. Вступ до AI в QA: можливості, виклики та ролі

• Зрозумієте, як AI змінює роль QA-фахівця та процеси тестування
• Розберете основні поняття AI (ML, NLP, LLM, Computer Vision) у контексті тестування
• Ознайомитеся з поточними трендами та викликами використання AI в QA
• Навчитеся писати базові запити (prompts) для AI в тестових сценаріях

Аудит власних задач: де AI може допомогти вже сьогодні

• Проаналізуєте свої QA-задачі та визначите, де AI може бути корисним
• Дізнаєтесь, як створювати власну AI Use Map для тестових процесів
• Зрозумієте матрицю "простота впровадження / ефективність" для вибору AI-рішень
• Ознайомитеся з типами AI-інструментів для ручного, автоматизованого та нефункціонального тестування

Етика, помилки, контроль якості AI-результатів

• Зрозумієте, чому не можна повністю довіряти AI в тестуванні
• Розберетеся, що таке AI-галюцинації та як перевіряти достовірність результатів
• Ознайомитеся з етичними аспектами використання AI в QA (bias, прозорість, відповідальність)
• Навчитеся застосовувати принцип "тестування тестів" для перевірки AI-відповідей

Генерація тест-кейсів: з user story, флоу

• Дізнаєтесь, як перетворити user story або баг на набір тест-кейсів
• Розберете, які типи тестів може згенерувати AI (позитивні, негативні, edge cases)
• Зрозумієте, як формулювання промпта впливає на якість результату
• Навчитеся представляти тести у форматах Markdown, таблиць або YAML
• Зможете адаптувати AI-відповіді для реального тестування

Генерація API-запитів + тестів

• Навчитеся генерувати API-запити й тести на основі Swagger/OpenAPI
• Дізнаєтесь, як перевіряти структуру відповіді, статуси та обробку помилок
• Зрозумієте, як AI допомагає прискорити створення тестів для API
• Зможете писати якісні промпти для API-тестування

AI та SQL: запити до БД, генерація тестових даних

• Навчитеся формулювати запити до AI для генерації SQL-коду
• Дізнаєтесь, як створювати таблиці й тестові дані за допомогою AI
• Ознайомитеся з методами валідації даних у БД на основі сценаріїв
• Зрозумієте, як AI може допомогти в аналізі даних: пошук аномалій, повторів, трендів
• Зможете використовувати промпт-шпаргалку для задач SQL-тестування

Автоматичне створення документації: тест-плани, звіти, резюме тестів

• Навчитеся формулювати промпти для створення тест-планів, стратегій та звітів
• Дізнаєтесь, як оформлювати тестову документацію у форматі Markdown
• Ознайомитеся з можливостями інтеграції AI-документів у Confluence / Google Docs
• Зрозумієте, як автоматизувати створення звітності за допомогою AI

UI-тестування з AI

• Зможете генерувати UI-тести на основі опису інтерфейсу
• З'ясуєте, як AI допомагає порівнювати скриншоти й знаходити візуальні дефекти
• Ознайомитеся з принципами доступності (WCAG) та їхньою перевіркою через AI
• Навчитеся створювати промпти для аналізу layout, UX та accessibility

Автоматизація тестів через AI

• Навчитеся формулювати промпти для генерації автоматизованих тестів
• Зрозумієте, коли доцільно генерувати код тестів через AI, а коли - писати вручну
• Розберете ризики AI-помилок у згенерованому коді та способи ревізії
• Ознайомитеся з можливостями інтеграції AI з інструментами автоматизації (Selenium, Testim)

AI в security-тестуванні

• Ознайомитеся з OWASP Top 10 і зрозумієте типові вразливості вебдодатків
• Навчитеся формулювати промпти для пошуку SQL Injection, XSS та інших вразливостей
• Дізнаєтесь, як AI може допомагати у перевірці конфігів, токенів та prompt injection
• Зрозумієте роль AI в забезпеченні безпеки під час тестування

AI в командних процесах: Jira, Slack, Docs

• Навчитеся генерувати Jira-тікети з описом, типом та acceptance criteria
• Дізнаєтесь, як AI може створювати звіти для командної комунікації в Slack
• Ознайомитеся з автоматизацією документації (changelog, meeting notes, user guides)
• Зрозумієте, як AI допомагає оптимізувати командну взаємодію в QA-процесах

AI в DevOps-процесах: CI/CD, лог-аналіз, GitHub

• Навчитеся формулювати промпти для аналізу логів та пошуку причин збоїв
• З'ясуєте, як AI допомагає в CI/CD для виявлення помилок і генерації фіксів
• Ознайомитеся з використанням GitHub Copilot для Pull Request summary
• Зможете застосовувати AI для автоматизації log-analysis та incident response

Побудова свого AI-процесу

• Навчитеся визначати процеси, які можна автоматизувати за допомогою AI
• Дізнаєтесь, як створити MVP-процес або AI-асистента для QA
• Зрозумієте, як пріоритизувати задачі та оцінювати ефективність AI-впровадження
• Зможете підготувати свій кейс до реалізації у вигляді фінального проєкту

Захист курсових робіт (фінальних проєктів)

• Зможете презентувати свій AI-кейс у форматі, зрозумілому для команди
• Дізнаєтесь, як оцінити ефективність автоматизації: час, якість, стабільність
• Ознайомитеся з досвідом інших студентів та навчитеся давати конструктивний фідбек
• Зрозумієте, як виглядає реальне впровадження AI в QA-процеси

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

Євгенія Вишневська - Senior QA Engineer at Google

Навчитеся писати ефективні промпти для Midjourney, Firefly, Leonardo та інших АІ-інструментів, щоб створювати унікальні візуали під айдентику бренду. Розберете повний цикл генерації АІ-контенту: від створення мудбордів та айдентики - до генерації фотосесій, мокапів, банерів для реклами та соцмереж. Систематизуєте роботу з АІ-інструментами та фреймворками, а ще навчитеся безпечно використовувати AI-контент без порушення авторських прав. Дізнаєтесь, як прискорити робочі процеси, знизити витрати й вибудувати ефективну співпрацю з АІ в креативних командах.

Програма курсу

Як AI доповнює графічний дизайн

• Розберете глобальні зміни у графічному дизайні
• Зрозумієте, в яких сферах графічного дизайну корисно використовувати АІ
• Ознайомитеся з кейсами реальних брендів, які працюють з АІ

Карта АІ-інструментів

• Ознайомитеся з різними видами AI-інструментів та зрозумієте основні відмінності між ними
• Знаєте, які переваги, можливості та обмеження мають розглянуті інструменти

AI для рисерчу й натхнення

• Знаєте 5 методик генерації ідей, які легко поєднуються з AI
• Розумієте, як оптимізувати час на рисерчі з допомогою АІ-асистентів
• Вмієте користуватися різними функціями АІ-асистентів для своїх задач

Айдентика з АІ

• Навчитеся створювати мудборди з AI-інструментами
• Знаєте, як спростити процес створення айдентики бренду за допомогою AI

Побудова промптів, які працюють

• Навчитеся використовувати AI-асистентів (ChatGPT/Gemini) для побудови промптів
• Розберете різні методики промптингу
• Вмітимете писати робочі промпти для різних АІ-інструментів
• Дізнаєтесь, як оцінювати якість AI-візуалів
• Зрозумієте, як вдосконалювати промпти й контролювати стиль та якість результату

AI-ілюстрації та концепт-арт

• Ознайомитеся з інструментами для створення AI-ілюстрацій в різних стилях
• Навчитеся створювати постери, персонажів, стікери та масштабувати їх у серію узгоджених візуалів
• Зрозумієте, як уникати "стокового вигляду" через референси та layering
• Розберетесь, як розвивати storytelling через AI-ілюстрації

АІ-фотосесія людей. Генерація реалістичних фотографій

• Навчитеся створювати реалістичні AI-портрети
• Зрозумієте, як контролювати позування, анатомію та емоції
• Опануєте інструменти, що допомагають точно зберігати схожість обличчя під час генерації серій фото з людьми
• Зможете інтегрувати продукт у візуал з людиною

АІ-фотосесія. Продуктові шоти

• Опануєте інструменти для створення якісних продуктових шотів
• Дізнаєтесь, як інтегрувати наявний продукт або айдентику в згенероване зображення
• Зможете масштабувати одне фото в серію консистентних зображень

Генерація тексту на зображенні

• Опануєте інструменти для роботи з текстом на зображенні
• Навчитеся генерувати рекламні AI-візуали з текстом і картинкою одночасно
• Знаєте, як використовувати JSON-промпти для більш структурованої генерації

Векторна графіка з AI

• Навчитеся генерувати й редагувати векторні елементи за допомогою AI
• Опануєте інструменти для створення та векторизації зображень
• Зрозумієте, як створювати узгоджені набори векторної графіки в єдиному стилі

Редагування та допрацювання зображень

• Ознайомитеся з функціями та можливостями АІ-редакторів
• Навчитеся редагувати зображення за допомогою АІ
• Дізнаєтесь, як зробити ресайз зображення до необхідного формату

Генерація мокапів та презентацій

• Навчитеся створювати мокапи за допомогою АІ
• Опануєте інструменти для швидкого створення презентацій
• Зможете використовувати Figma AI для щоденної роботи

Як зібрати свій AI-воркфлоу

• Створите власний план інтеграції AI в робочий процес
• Дізнаєтесь, які конкретні інструменти використовувати під ваші задачі та болі
• Навчитеся налаштовувати AI-агента для своїх задач
• Зрозумієте, як використовувати AI як асистента для оптимізації швидкості та якості роботи

Етика, ліцензії та комерційне використання

• Зрозумієте етичні та правові аспекти використання AI-контенту
• Навчитеся відповідально застосовувати AI в комерційних проєктах

AI в операційних процесах дизайн-агенцій та команд. Частина 1

• Дізнаєтесь, як AI змінює операційні моделі в агенціях і командах
• Зрозумієте, які ролі та відповідальності з'являються в "гібридних" командах (люди + AI)
• Розберете кейси компаній та студій, які перебудували процеси з допомогою AI

AI в операційних процесах дизайн-агенцій та команд. Частина 2

• Зрозумієте основні ризики використання AI в дизайн-командах (ліцензії, авторське право, перенасичення візуалом, очікування клієнтів)
• Навчитеся рахувати ефективність і ROI від використання AI в дизайн-процесах
• Опануєте інструменти й фреймворки для інтеграції AI в операційку
• Зможете застосувати приклади з лекції для оптимізації власного воркфлоу або команди

Підсумки курсу, презентація портфоліо

• Представите плани інтеграції АІ у свій воркфлоу
• Отримаєте фідбек від лекторки та інших студентів

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Робота з інструментами
• Проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Катерина Пацук - Creative Marketing Design Lead at Lift
• Єлизавета Попова - Visual Artist at banda

Курс поєднує теорію з практикою: від аналізу вразливостей та реагування на інциденти - до автоматизації захисту. Опануєте ключові інструменти фахівця з кібербезпеки - Burp Suite, Wireshark, OWASP ZAP, Metasploit тощо - і відпрацюєте їх у реальних симуляціях атак. А ще сформуєте власне портфоліо та отримаєте поради для старту кар'єри.

Програма курсу

Вступ. Інформаційна безпека vs кібербезпека

• Ознайомитеся з основними поняттями та підходами у сфері кібербезпеки
• Опануєте базові інструменти для проходження курсу
• Зрозумієте, які напрями професійного розвитку існують у сфері кібербезпеки

Загрози та атаки. Суб'єкти атак і принципи захисту

• Розберете основні види загроз та атак
• Зрозумієте відмінності між інсайдерськими та зовнішніми атаками
• Вмітимете аналізувати наслідки атак та їхній вплив на CIA (Confidentiality, Integrity, Availability)
• З'ясуєте базові принципи побудови захищених систем

Основи безпеки ОС: процеси, права й типові вразливості

• Зрозумієте принципи роботи ОС з файлами, процесами та правами
• Дізнаєтесь, як організовані права доступу і логування
• Вмітимете виявляти базові вразливості ОС
• Набудете практичного досвіду аналізу процесів та логів

Hardening систем і контроль доступу (ACL, SELinux, AppArmor)

• Опануєте базові практики hardening для Linux та Windows
• Зможете перевіряти й відключати непотрібні служби в Linux
• Зрозумієте принципи ACL, SELinux і AppArmor
• Дізнаєтеся ключові налаштування безпеки у Windows (GPO, Defender, BitLocker)
• Навчитеся змінювати конфігурації для підвищення безпеки

Мережі для кібербезпеки: протоколи, моделі та базова інфраструктура

• Зрозумієте різницю між моделями OSI та TCP/IP
• Розберете основні мережеві протоколи та їхню роль
• Вивчите принципи роботи firewall, IDS/IPS, VPN, proxy, NAT
• Навчитеся працювати з мережевими командами

Атаки на мережі: сканування, перехоплення та захист

• Дізнаєтеся, що таке сканування портів, sniffing, spoofing та MITM
• Розберете приклади мережевих атак та їхню небезпеку
• Зрозумієте, як захищати мережі за допомогою сегментації, firewall, IDS/IPS, VPN
• Знаєте різницю між захищеним і незахищеним трафіком

Основи криптографії. Симетричне та асиметричне шифрування

• Зрозумієте принципи роботи симетричного та асиметричного шифрування
• Дізнаєтеся, що таке хешування та цифрові підписи
• Опануєте інструменти для шифрування повідомлень
• Розберете типові помилки у використанні криптографії

Bash для кібербезпеки (сканування, автоматизація)

• Зрозумієте базові принципи роботи командної оболонки Linux
• Розберете ключові команди для аналізу та сканування
• Навчитеся писати прості Bash-скрипти й автоматизувати рутинні задачі безпеки

Python для кібербезпеки (скрипти з API та автоматизація)

• Дізнаєтеся про базові можливості Python у кібербезпеці
• Зрозумієте, як працювати з API в Python
• Навчитеся писати прості скрипти для автоматизації задач

OWASP Top 10 і класичні вразливості у вебдодатках

• З'ясуєте, що таке OWASP Top 10 та як його використовувати
• Зрозумієте принципи роботи XSS, SQLi, CSRF, IDOR, SSRF, RCE
• Розберете на практиці приклади класичних атак
• Навчитеся формулювати базові заходи захисту

Атаки на автентифікацію, сесії та логіку додатків. HTTP-заголовки та політики безпеки

• Вивчите основні види атак на автентифікацію та сесії
• Зрозумієте, що таке вразливості бізнес-логіки
• Розберете на практиці приклади brute force та IDOR
• Зрозумієте роль HTTP-заголовків, cookies, CORS та CSP у захисті

Інструменти тестування та Secure Coding практики

• Інструменти тестування та Secure Coding практики
• Розберете на практиці перехоплення запитів та автоскан
• Зрозумієте основні secure coding практики
• Навчитеся переписувати вразливий код у безпечний
• Зрозумієте, як інтегрувати тестування у DevSecOps

Безпека хмарних середовищ і DevSecOps

• З'ясуєте, що таке DevSecOps і чим це відрізняється від DevOps
• Дізнаєтесь, як інтегрувати безпеку в CI/CD
• Ознайомитеся з особливостями AWS, GCP і Azure
• Зрозумієте принципи IAM та мінімізації прав
• З'ясуєте, як працює шифрування у хмарних середовищах

Вразливості конфігурацій та автоматизація безпеки у хмарі

• Зрозумієте ризики вразливостей конфігурацій в хмарі
• Опануєте базові інструменти для аудиту безпеки (ScoutSuite, Checkov)
• Розберете на практиці, як автоматизація виявляє помилки конфігурацій
• З'ясуєте, як впровадити policy enforcement у DevSecOps

Governance, Risk та Compliance (GRC) - управління ризиками та відповідність

• Дізнаєтеся принципи GRC та управління ризиками
• Зрозумієте основні стандарти й регуляції кібербезпеки
• Навчитеся складати базову політику безпеки
• Ознайомитеся з важливістю відповідності законодавству і стандартам

SIEM та SOC - моніторинг безпеки та реагування на інциденти

• Зрозумієте, як функціонує SOC і для чого потрібен SIEM
• Опануєте основні інструменти моніторингу безпеки
• Зможете виявляти підозрілі події в логах
• З'ясуєте етапи реагування на кіберінциденти

Тестування на проникнення: етапи, типи та етика

• Розберете етапи життєвого циклу пентесту
• Зрозумієте різницю між white, gray та black box тестуванням
• Орієнтуватиметеся у правових та етичних аспектах
• Навчитесь аналізувати публічні звіти про пентест

Від розвідки до звітності: інструменти й етапи пентесту

• Розберете етапи пентесту та їхнє значення
• Ознайомитеся з базовими інструментами пентесту і зможете використати їх у навчальному середовищі
• Зрозумієте, як оформлювати звіти для бізнесу й технічної аудиторії

Воркшоп: Penetration Testing на практиці

• Зрозумієте правила та етику проведення penetration testing
• Опануєте інструменти розвідки (nmap, gobuster) для збору даних
• Навчитеся знаходити й визначати типові вразливості систем, а ще - безпечно експлуатувати їх та отримувати доступ (shell)
• Розберете методи ескалації привілеїв у тестовому середовищі та зможете виконати постексплуатаційний чек (sudo -l, SUID, cron)
• Навчитеся складати короткий технічний звіт із командами та доказами

Інші напрямки в кібербезпеці

• Зрозумієте всі аспекти кібербезпеки - технічні, фізичний захист і деталі процесів
• Ознайомитеся з ключовими завданнями спеціалістів у сферах Mobile Security, Compliance та Physical Security
• Навчитесь аналізувати реальні кейси з погляду різних напрямків безпеки

Як протидіяти соціальній інженерії: техніки захисту й уроки з реальних кейсів

• Зрозумієте, чому spear phishing та CEO Fraud - небезпечні
• Зможете описати ознаки таких атак
• Дізнаєтесь, як правильно діяти у випадку підозрілого листа

AI та кібербезпека (AI Security)

• Зрозумієте різницю між AI for Security та Security of AI
• Розберете основні загрози для LLM та ML-моделей
• Опрацюєте приклади атак на AI (prompt injection, poisoning, model stealing, deepfakes)
• Опануєте сучасні методи захисту AI-систем
• Ознайомитеся з OWASP LLM Top 10 та інструментами тестування AI

Сертифікації в кібербезпеці

• Зрозумієте, які існують сертифікації у сфері кібербезпеці та відмінності між ними
• Зможете зіставити цілі з вибором сертифікацій та зрозумієте, які актуальні для початку кар'єри
• Орієнтуєтесь у вартості, структурі та складності іспитів

Кар'єра в кібербезпеці

• Розберете різні професії та кар'єрні треки в кібербезпеці
• Створите базове CV та профіль у LinkedIn
• Зрозумієте, як будувати портфоліо та знаходити віддалену роботу

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

• Артем Бовтюх - Senior IT Security Engineer at MacPaw
• Юрій Царенко - Senior Security Engineer at SIG

На курсі ви навчитеся інтегрувати AI у корпоративне навчання - від створення контенту й персоналізації програм до автоматизації онбордингу та збору аналітики. Ви опануєте понад 40 AI-інструментів, навчитеся будувати повний AI-пайплайн для learning and development і презентувати керівництву чіткі data-driven результати.

Програма курсу

Основи АІ та його застосування у сфері L&D

• Навчитеся пояснювати базові поняття AI та ключові напрями застосування AI в L&D
• Зрозумієте обмеження використання AI, щоб уникати помилок і завищених очікувань
• Дізнаєтеся про основні AI-інструменти, які можна залучати в навчанні вже сьогодні
• Побачите приклади практичного застосування AI у навчанні на рівні реальних компаній
• Ознайомитеся з ринком AI-рішень для L&D і їхньою класифікацією за функціональністю

Аудит і роадмап впровадження АІ в L&D

• Навчитеся проводити аудит готовності організації до AI
• Зрозумієте, як пріоритезувати завдання для AI-автоматизації за матрицею "вплив/складність"
• Дізнаєтеся, як створювати поетапний роадмап впровадження AI з KPI та термінами
• Ознайомитеся з критичними факторами успіху AI-проєктів
• Побачите, які завдання не варто делегувати AI

Побудова ефективних запитів для генерації контенту

• Навчитеся формулювати якісні промпти для різних типів навчального контенту
• Зрозумієте, як структура промпту впливає на результат
• Дізнаєтеся, як аналізувати відповіді AI та виявляти помилки чи галюцинації
• Ознайомитеся з типами промптів та їхнім застосуванням у L&D
• Побачите, як працюють прийоми chain-of-thought і few-shot prompting

Генерація текстового контенту та ідей

• Навчитеся проводити AI-powered брейнштормінг, щоб генерувати 20+ унікальних ідей навчальних програм
• Зрозумієте, як створювати структуровані навчальні модулі з learning objectives за SMART-критеріями
• Дізнаєтеся, як генерувати різні типи навчального контенту (концептуальний, процедурний, кейси, завдання, assessment) значно швидше
• Ознайомитеся з принципом iterative refinement, щоб за 3-5 ітерацій виходити на контент рівня Senior Instructional Designer
• Побачите, як працюють техніки Prompt Engineering (chain-of-thought, few-shot learning, role-playing)

АІ-інструменти для оформлення навчального контенту

• Навчитеся створювати презентації з AI у корпоративному стилі
• Зрозумієте, як генерувати ілюстрації та інфографіку за допомогою AI
• Дізнаєтеся, як перетворювати текстові матеріали на структуровану базу знань
• Ознайомитеся з підходом "AI-драфт → людське редагування", щоб скорочувати час виробництва
• Побачите, як застосовувати принципи створення єдиного корпоративного стилю в AI-контенті

Голосовий та відеосупровід у навчанні

• Навчитеся створювати професійні навчальні відео з AI-аватарами за 15 хвилин, щоб масштабувати відеоконтент без залучення знімальної групи
• Зрозумієте, як генерувати природну озвучку 32+ мовами та клонувати голоси внутрішніх експертів, щоб створити єдиний бренд-войс для всіх навчальних матеріалів
• Дізнаєтеся, як автоматично створювати точні субтитри та транскрипції з таймкодами, щоб забезпечити доступність контенту й відповідність стандартам WCAG 2.2
• Ознайомитеся з економікою AI-відеовиробництва та принципами вибору між різними форматами відео, щоб уникати втоми слухачів
• Побачите, як працюють провідні платформи відеогенерації та які технічні вимоги до інтеграції відео в LMS

АІ для створення гейміфікованого контенту

• Навчитеся використовувати AI для швидкого прототипування ігрових механік навчання
• Зрозумієте, як генерувати інтерактивні діалоги та сценарії для симуляцій із розгалуженою логікою
• Дізнаєтеся, як створювати адаптивні навчальні тренажери з автоматичним зворотним зв'язком
• Ознайомитеся з розробкою Custom GPTs для специфічних навчальних ролей, щоб масштабувати персоналізовану підтримку
• Побачите, як застосовувати принципи ефективної гейміфікації (Octalysis) та психологічні механізми мотивації у навчанні

Розробка АІ-асистентів і чат-ботів

• Навчитеся створювати простих AI-асистентів без програмування
• Зрозумієте, як завантажувати контент у чат-бот і перевіряти якість його відповідей
• Дізнаєтеся, як інтегрувати боти в навчальні процеси (онбординг, курси, підтримка)
• Ознайомитеся з підходом human-in-the-loop, щоб уникнути помилок
• Побачите, які основні інструменти використовувати для створення AI-асистентів у L&D та як організовувати базу знань для бота

Персоналізація навчання за допомогою АІ

• Навчитеся створювати адаптивні learning paths із застосуванням AI
• Зрозумієте, як персоналізувати контент під різні ролі та рівні співробітників
• Дізнаєтеся, як використовувати AI для рекомендацій ресурсів і форматів навчання
• Ознайомитеся, коли достатньо rule-based персоналізації, а коли варто інтегрувати AI
• Побачите основні adaptive learning інструменти на ринку та приклади практичного застосування персоналізації в корпоративному L&D

Аналіз потреб, оцінка навичок і робота з експертами

• Навчитеся проводити skills gap analysis, щоб виявити критичні прогалини в навичках команди та створити data-driven план розвитку за 2 години замість 2 тижнів
• Зрозумієте, як створювати детальні карти компетенцій для різних ролей через AI-аналіз описів вакансій та ринку, щоб забезпечити відповідність навчальних програм реальним потребам бізнесу
• Дізнаєтеся, як структурувати та витягувати експертні знання через AI-асистовані інтерв'ю, щоб перетворити наявні знання досвідчених співробітників на структуровані навчальні матеріали
• Ознайомитеся з генерацією персоналізованих планів розвитку (PDP) на основі AI-аналізу поточних навичок та кар'єрних цілей
• Побачите принципи побудови таксономії навичок та як AI допомагає створити ієрархію компетенцій, щоб уникнути дублювання навчальних програм та забезпечити покриття всіх критичних вмінь

Аналітика результатів навчання та оцінка ефективності

• Навчитеся використовувати AI для аналізу навчальних даних і створення звітів
• Зрозумієте, як розраховувати ключові метрики (NPS, ROI, залученість, completion rate)
• Дізнаєтеся, як формувати executive summary та рекомендації на основі AI-аналізу
• Ознайомитеся з тим, як AI допомагає у швидкому аналізі великих масивів L&D-даних та з обмеженнями AI-аналітики
• Побачите, які дані варто збирати в LMS та які інструменти застосовувати для AI-аналітики у навчанні

Стратегія впровадження АІ у L&D

• Навчитеся створювати комплексну стратегію AI-трансформації L&D функції на 1-3 роки, щоб отримати схвалення та фінансування від C-level керівництва і забезпечити системну зміну, а не точкові покращення
• Зрозумієте, як формувати деталізований бюджет впровадження, щоб показати чіткий ROI
• Дізнаєтеся, як розробляти комунікаційну стратегію для різних груп стейкхолдерів з персоналізованими меседжами про цінність
• Ознайомитеся з тим, як будувати систему вимірювання ефективності, щоб демонструвати прогрес регулярно та коригувати стратегію на основі даних
• Побачите стратегічну роль L&D в AI-трансформації всієї організації

Можливості АІ для професійного розвитку L&D-спеціаліста

• Навчитеся використовувати AI для створення власного PDP і планування розвитку
• Зрозумієте, як створювати професійний контент для LinkedIn і портфоліо AI-проєктів
• Дізнаєтеся, як адаптувати резюме та профіль під ринок L&D з AI-компетенціями
• Ознайомитеся з тим, як AI може підтримати ваш особистий бренд і кар'єрне зростання
• Побачите інструменти для створення AI-портфоліо та приклади застосування AI для кар'єрного нетворкінгу й досліджень

Захист курсового проєкту

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Індивідуальний фідбек
• Курсовий проєкт
• 40+ АІ інструментів
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Анна Ляшенко - Senior Program Manager at Amazon, former EdEra
• Ольга Філіпова - Chief Executive Officer at Workademy

Практичний курс для розробників та DevOps-інженерів з досвідом у JavaScript, які хочуть перейти з Web2 у Web3. Ви навчитеся створювати децентралізовані застосунки з нуля: опануєте базові навички Solidity Developer для написання смартконтрактів, працюватимете з EVM, DAO‑логікою, гаманцями, API та бібліотеками wagmi й viem. Замість теорії - розробка власного dApp: з практикою, деплоєм у тестнет і презентацією наприкінці курсу.

Програма курсу

Вступ до Web3, основні способи використання блокчейну, робота з гаманцями

• Зрозумієте, що таке Web3 і чим він відрізняється від Web2
• Ознайомитеся з базовими інструментами: Metamask, Etherscan
• Зможете виконати просту Web3-транзакцію

Основи криптографії

• Зрозумієте, що таке криптографія та яку роль вона відіграє у Web3
• Дізнаєтеся відмінності між симетричним та асиметричним шифруванням і принцип дії пари ключів
• Ознайомитеся з роботою PKI (інфраструктури відкритих ключів) і її застосуванням у Web3 та повсякденному житті
• Навчитеся шифрувати повідомлення за публічним ключем і розшифровувати їх за приватним
• З'ясуєте, що таке zero-knowledge proof і як цю концепцію використовують у приватних блокчейн-переказах

Інфраструктура Ethereum та інструменти розробника (у записі)

• Зрозумієте, як працює транзакція в Ethereum: що таке gas, як формується комісія та яка роль nonce
• Навчитеся орієнтуватися в основних інструментах розробника: Etherscan, Remix IDE, Foundry, Hardhat
• Зможете самостійно скомпілювати й задеплоїти простий смартконтракт у тестовій мережі через Remix IDE
• Дізнаєтеся відмінність між інструментами для початківців і просунутих розробників
• Побачите, як працює блокчейн Ethereum на практиці, і зможете простежити виконання транзакції через Etherscan

Що таке Dao, Dex, Cex та Marketplaces

• Розглянете, як працюють DAO і в чому суть децентралізованого управління
• Зможете пояснити відмінність між централізованими (CEX) та децентралізованими (DEX) біржами
• Дізнаєтеся, як використовують NFT і DeFi-маркетплейси та в чому їхня архітектурна логіка
• Зрозумієте роль смартконтрактів у DAO, біржах, маркетплейсах Web3 та інших платформах

Вступ до Solidity: перший смартконтракт

• Дізнаєтеся, що таке Solidity і яку роль вона відіграє в написанні смартконтрактів
• Зрозумієте структуру солідіті-файлу та основні ключові слова
• Навчитеся створювати простий контракт, що містить змінні, функції та події
• Зможете самостійно написати й задеплоїти базовий смартконтракт через Remix IDE

Складніша логіка: модифікатори, умови, мапи

• Зрозумієте рівні доступу в Solidity (visibility) та логіку перевірок (require, assert, revert)
• Навчитеся застосовувати модифікатори доступу, структури даних (struct, mapping) у контрактах
• Зможете написати контракт зі станом та логікою перевірки даних
• Опануєте роботу з умовами та основними інструментами контролю поведінки смартконтрактів

Огляд та порівняння Web3-фреймворків

• Дізнаєтеся, як встановити й запустити базові команди у Foundry і Hardhat
• Зрозумієте відмінність між цими фреймворками та сценарії їх використання
• Навчитеся запускати базові тести й деплой через Foundry
• З'ясуєте, який інструмент краще підійде для певного типу проєкту

Токени ERC20: стандарт, логіка, практика

• Зрозумієте, що таке токени в Web3: utility, governance, stablecoins - і як їх використовують
• Дізнаєтеся про основні методи ERC20-стандарту й логіку їхньої роботи
• Розберете, як працює механізм allowance і чому він критично важливий для DeFi-протоколів
• Зможете створити й задеплоїти власний ERC20-токен у тестовій мережі

NFT: ERC721 vs ERC1155 (у записі)

• Зрозумієте, що таке NFT і в чому відмінність між стандартами ERC721 та ERC1155
• Дізнаєтеся, як працюють метадані, URI та децентралізоване зберігання через IPFS або S3
• Навчитеся створювати NFT-колекцію на базі ERC721 та використовувати OpenZeppelin для швидкого старту
• З'ясуєте, де і як застосовують NFT: у колекціях, іграх, правах доступу

Написання власного контракту DAO

• Зрозумієте, як працює DAO: створення пропозицій, голосування, ухвалення рішень
• Навчитеся розрізняти прості й складні DAO
• Зможете самостійно написати та задеплоїти мінімалістичний DAO-контракт
• Усвідомите потенціал DAO в децентралізованому управлінні спільнотами та проєктами

Вступ до безпеки смартконтрактів. Ethernaut

• Зрозумієте, чому безпека критично важлива у Web3 і які атаки найчастіше трапляються
• Ознайомитеся з освітнім середовищем Ethernaut від OpenZeppelin
• Навчитеся аналізувати базову вразливість у смартконтракті
• Розв'яжете перші 2 завдання в Ethernaut та зрозумієте принципи експлойтів на практиці

Типові вразливості смартконтрактів

• Дізнаєтеся про найпоширеніші типи вразливостей у Solidity: reentrancy, overflow, delegatecall, tx.origin, DoS
• Навчитеся визначати й пояснювати, як саме працює експлойт
• На практиці застосуєте нові знання про безпеку

Вступ до бекенду Web3: реалізація API-методів

• Зрозумієте, як працює бекенд-індексація у Web3 та як читати дані з блокчейну
• Навчитеся будувати REST API для DAO-проєкту: ендпоїнти, запити, фільтрація
• Дізнаєтеся, як тестувати API за допомогою Postman або curl
• Створите свій перший Node.js/Express-сервер із підключенням до DAO-контракту

Індексація івентів і читання даних DAO через API

• Зрозумієте, як працює логування івентів у смартконтрактах
• Навчитеся слухати івенти в бекенді та зберігати їх
• Підключитеся до Alchemy або QuickNode та реалізуєте зчитування івентів DAO

Інтеграція WEB-гаманців у Frontend: від EIP-1193 до WAGMI

• Дізнаєтеся, як працює wagmi, viem, Web3Modal / ConnectKit
• Зрозумієте, як обробляти стани гаманця та реагувати на зміну акаунта/мережі
• Матимете власний базовий компонент для підключення гаманця, готовий до подальшого використання в dApp
• З'ясуєте, як показати інформацію про гаманець та обробляти івенти гаманця

Робота з гаманцем: баланс, ідентифікація та тип акаунтів

• Зможете отримати баланс гаманця через ethers.js і wagmi та перевести значення з wei в ETH
• Зрозумієте відмінність між EOA (звичайним гаманцем) та Smart Contract Account
• Дізнаєтеся, хто і як підписує транзакції у Web3 та чому це важливо
• Ознайомитеся з ENS та альтернативами (Unstoppable Domains, d3-names), розглянете, як вони працюють і як прив'язуються до адреси
• Зможете пояснити, чим відрізняються naming-сервіси та коли варто використовувати кожен із них

Автентифікація у Web3. Підпис повідомлень та SIWE

• Зрозумієте, як працює Sign-In With Ethereum (EIP-4361)
• Навчитеся підписувати повідомлення у фронтенді та реалізовувати Web3-автентифікацію
• З'ясуєте, як за допомогою підпису обмежити доступ до функцій
• Дізнаєтеся, що таке nonce і як запобігати replay-атакам

Створення та голосування у DAO через смартконтракт

• Дізнаєтеся, що таке ABI і як його використовувати для взаємодії зі смартконтрактом
• Навчитеся створювати інстанс смартконтракту за допомогою wagmi або ethers.js
• Зможете викликати функції контракту з передачею параметрів та обробкою відповіді
• Реалізуєте форму в React для взаємодії з контрактом (наприклад, createProposal, vote)
• Навчитеся відстежувати події смартконтрактів і динамічно оновлювати UI на їхній основі

Виконання пропозицій у DAO та завершення взаємодії з контрактом

• Зрозумієте, що таке кворум у DAO, як його розраховують і як він впливає на можливість виконання пропозиції
• Дізнаєтеся, як отримувати оновлений стан пропозиції через getProposal(proposalId)
• Навчитеся перевіряти умови виконання пропозиції: кворум, статус голосування, попереднє виконання
• Зможете викликати функцію executeProposal через інтерфейс застосунку з використанням wagmi або ethers.js
• Реалізуєте UX для завершених голосувань: приховаєте або деактивуєте кнопку "Виконати" після виконання

Отримання та відтворення даних з бекенду

• Зрозумієте, як REST API вписується у Web3-архітектуру
• Навчитеся інтегрувати REST API у React-застосунок
• Зможете відтворювати дані з бекенду в UI та реалізовувати переходи на сторінки з деталями
• Опануєте обробку статусів завантаження, помилки та порожніх даних
• Дізнаєтеся, як розділити логіку фронтенду й бекенду під час взаємодії зі смартконтрактами

UX, стани, валідація та обмеження

• Навчитеся реалізовувати перевірку статусу пропозиції перед голосуванням та перевірку, чи користувач вже голосував
• Розглянете, як забезпечити UX-контроль: дезактивація кнопок, лоадери, повідомлення про статус, обмеження доступу до функцій
• Навчитеся обробляти помилки API (404, 500) та реалізовувати логіку повторної спроби
• Реалізуєте перевірку права голосу на сторінці пропозиції та додасте повідомлення про успіх або помилку
• Зрозумієте важливість UX у Web3-продуктах та з'ясуєте, як його покращити на практиці

Презентація курсового проєкту

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Проєкт в портфоліо
• Курсовий проєкт
• 40+ інструментів
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Аліна Бебенко - Co-founder and CTO at Syntora.Tech
• Владислав Бойченко - Co-founder and CTO at Syntora.Tech

Перейдіть на новий рівень аналізу даних - перетворіть формули, довгі таблиці, звіти вручну на гнучкі візуалізації, точні прогнози та зрозумілі презентації завдяки Python.

Програма курсу

Знайомство з Python і середовищем роботи

• Дізнаєтеся, що таке Python і як його застосовують в аналітиці
• Навчитеся встановлювати Python і налаштовувати середовище для роботи
• Зрозумієте базовий синтаксис, типи даних та оператори
• Розберете принципи гарного стилю коду

Основи програмування на Python

• Розберете основні типи алгоритмів: послідовність, розгалуження, цикли
• Навчитеся застосовувати умовні оператори if, elif, else
• Попрактикуєтесь у створенні циклів for і while для виконання повторюваних дій

Базові можливості Python

• Навчитеся створювати власні функції, передавати їм аргументи та викликати їх у коді
• Зрозумієте, як працюють базові структури даних: list, tuple, dict, set
• Дізнаєтесь, як встановити бібліотеки через pip або conda
• Попрацюєте з модулями collections та itertools для роботи з наборами даних

Основи об'єктно-орієнтованого програмування на Python

• Дізнаєтеся, що таке класи, об'єкти й методи та зрозумієте принципи об'єктно-орієнтованого програмування (ООП)
• Навчитеся використовувати конструктори, атрибути й інкапсуляцію
• Розберете механіку наслідування і роботу з абстрактними класами

NumPy для роботи з числовими даними

• Розберете значення бібліотеки NumPy у числовому аналізі
• Навчитеся створювати одномірні й багатовимірні масиви
• Набудете досвіду арифметичних операцій і фільтрації масивів
• Опануєте логічну фільтрацію та broadcasting для оптимізації обчислень

Основи Pandas для обробки даних

• Розглянете бібліотеку Pandas і зрозумієте, для чого вона потрібна в аналітиці
• Навчитеся створювати Series і DataFrame, імпортувати CSV/Excel
• Опануєте базову обробку даних: фільтрацію, сортування, агрегацію та об'єднання таблиць
• Зрозумієте, як трансформувати дані з допомогою groupby(), map(), np.select()

Розумна обробка даних у Pandas: дати, ранги, сесії

• Навчитесь ефективно збирати дані з .loc[], .iloc[] у Pandas та працювати з індексацією в NumPy
• Дізнаєтеся, як обробляти часові дані з допомогою .dt, to_datetime()
• Розберете метод merge_asof() для приєднання за часом
• Застосуєте ковзні обчислення, ранжування та сесійну сегментацію для глибокого аналізу даних

Основи візуалізації з Matplotlib та Seaborn

• Дізнаєтеся про ключові принципи побудови графіків, розглянете графіки в Pandas, а також спеціальні бібліотеки для візуалізації: Matplotlib та Seaborn
• Навчитеся створювати різні типи візуалізацій: від простих лінійних і стовпчастих графіків та гістограми в Matplotlib до heatmap, boxplot, scatterplot у Seaborn
• Набудете навичок роботи зі стилями, кольорами й підписами, щоб графіки були інформативними та зрозумілими для аналітичних презентацій

Інтерактивна візуалізація з Plotly: дашборди й реальні кейси

• Зрозумієте, для чого потрібна інтерактивна візуалізація
• Розглянете бібліотеку Plotly
• Навчитеся створювати графіки за допомогою Plotly Express
• Розглянете базову структуру дашборда в Dash
• Навчитеся візуалізувати бізнес-дані - створювати інтерактивні графіки для продажів, клієнтів, динаміки у вигляді інтерактивних елементів з базовим управлінням через layout і callback-функції

Scikit-learn. Статистика в Python: гіпотези, кореляції, регресія

• Дізнаєтесь, як застосовувати описову статистику, перевірку гіпотез і кореляційний аналіз для оцінювання бізнес-даних
• Вивчите два підходи до моделювання: scikit-learn (для швидкого створення моделей) та statsmodels (для детального статистичного аналізу лінійної регресії)
• Навчитеся виявляти статистично значущі відмінності між групами даних і робити обґрунтовані висновки для ухвалення бізнес-рішень

Машинне навчання для аналітика: прогнози, моделі, кейси

• З'ясуєте, як працює прогнозний аналіз і кросвалідація: інструменти, що допомагають перевіряти якість моделей і не вводити себе в оману
• Зможете будувати базові моделі машинного навчання: класифікаційні (наприклад, передбачення відтоку клієнтів) та регресійні (наприклад, прогноз виручки)
• Зрозумієте, коли та як обирати між класифікацією і регресією у бізнес-завданнях
• Дізнаєтесь, як оцінювати точність моделей за допомогою метрик MAE, R², accuracy
• Навчитеся інтерпретувати результати моделі та визначати ключові фактори, що впливають на поведінку клієнтів або фінансові показники

Вебскрапінг з Beautifulsoup

• Дізнаєтесь, як працюють HTTP-запити та DOM-структура
• Навчитеся завантажувати HTML-документи через requests
• Попрацюєте з BeautifulSoup для парсингу даних і витягування потрібних елементів
• З'ясуєте, як зберегти дані у CSV для подальшого аналізу

Парсинг даних і робота з API: Scrapy, Requests

• Дізнаєтесь, як працює фреймворк Scrapy: його структура, пайплайни та переваги для збору вебданих
• Зрозумієте, що таке API, як знаходити документацію та витягувати з нього потрібні дані
• Попрактикуєтесь у запитах до REST API за допомогою бібліотеки requests
• Порівняєте підходи: API vs скрапінг

Робота з базами даних: від SQLite до Postgresql

• Навчитеся працювати з базами даних, зберігати й обробляти великі обсяги даних
• Створите локальну базу даних в SQLite, зможете робити таблиці та виконувати CRUD-операції
• Опануєте SQLAlchemy для створення ORM-моделей, фільтрації та оновлення даних
• Зрозумієте, як під'єднуватися до PostgreSQL через psycopg2 та як завантажувати дані з SQL-запитів у Pandas і формувати звіти для аналітики й презентацій

Автоматизація збору та обробки даних

• Навчитеся писати скрипти для регулярного збору, очищення й трансформації даних
• Вивчите основи логування, обробки помилок, таймаутів
• Дізнаєтесь, як обробити JSON-відповідь з API, витягнути ключові показники та зберегти їх у CSV для подальшої обробки
• Автоматизуєте обробку помилок, логування та створення щоденного аналітичного звіту
• Дізнаєтесь, як працювати із хмарними сервісами (Google Drive, AWS S3)

Презентація фінальних проєктів

• У фінальному проєкті ви оберете один із запропонованих реальних датасетів і пройдете повний цикл роботи з даними в Python: від завантаження й обробки до побудови візуалізацій та формування висновків
• Презентуєте власний проєкт лектору та колегам

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Курсовий проєкт
• Зручний формат
• Індивідуальний фідбек
• Доступ назавжди
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Анна Шепелєва - Senior Data Analyst at Brainstack

Навчіться писати стабільний код для Frontend-, Backend- та Fullstack-проєктів.

Програма курсу

Вступ до TypeScript. Створення й налаштування проєкту

• Навчитеся створювати новий проєкт на Node.js з додаванням TypeScript
• Зрозумієте потреби використання TypeScript
• Дізнаєтеся про переваги та недоліки TypeScript
• Ознайомитеся з базовими налаштуваннями у файлах конфігурації tsconfig.json

Об'єкти та масиви

• Навчитеся створювати об'єктні типи з обов'язковими та опціональними полями
• Зрозумієте різницю між типами union та intersection
• Дізнаєтеся, як працювати з масивами та кортежами у TypeScript
• Ознайомитеся з базовими техніками роботи з об'єктами та парсингом JSON

Маніпуляції з типами. Специфічні оператори TypeScript. Робота з константами

• Навчитеся працювати з константними типами та enums
• Зрозумієте, як створювати власні conditional types
• Дізнаєтеся про такі специфічні оператори TypeScript, як-от typeof та keyof
• Ознайомитеся з особливостями TypeScript: виведенням, приведенням і звуженням типів

Робота з функціями у TypeScript

• Навчитеся типізувати функції та їхні аргументи
• Зрозумієте різницю між звичайними функціями та arrow functions
• Дізнаєтеся про різні типи аргументів функцій
• Ознайомитеся з особливістю TypeScript - перевантаженням функцій

ООП у TypeScript

• Навчитеся створювати класи та методи класів
• Зрозумієте базові принципи ООП
• Дізнаєтеся про різні типи модифікаторів доступу змінних у класах
• Ознайомитеся з концепцією наслідування у TypeScript

Абстрактні класи, інтерфейси. Generics

• Навчитеся створювати нові generic-типи на основі наявних
• Зрозумієте переваги використання дженериків
• Дізнаєтеся, як створювати інтерфейси та абстрактні класи
• Ознайомитеся з наявними вбудованими utility-типами у TypeScript

Модульна система. Design Patterns y TS

• Навчитеся створювати власні declaration-файли
• Зрозумієте різницю між ES Modules і CommonJS
• Дізнаєтеся, що таке DefinitelyTyped
• Ознайомитеся з прикладами реалізації патернів проєктування у TypeScript

Асинхронність у TypeScript

• Навчитеся працювати з Promises та async/await
• Зрозумієте переваги використання Promises
• Дізнаєтеся, як виконувати Promises паралельно та послідовно
• Ознайомитеся з Fetch API та навчитеся його використовувати

Використання TypeScript y React

• Навчитеся створювати нові проєкти на React з TypeScript
• Зрозумієте, як працювати з refs і обробниками івентів у TypeScript
• Дізнаєтеся, як типізувати компоненти, props і змінні state
• Ознайомитеся з концепцією state management і наявними механізмами у React

Використання TypeScript y Node.js

• Навчитеся створювати API-роути в Express.js
• Зрозумієте, що таке middleware-функції
• Дізнаєтеся, як створювати моделі об'єктів у Sequelize та структуру бази даних
• Ознайомитеся з техніками виконання CRUD-операцій у Sequelize

Основи тестування. Тестування UI

• Навчитеся тестувати React-компоненти
• Зрозумієте різницю між типами тестування
• Дізнаєтеся, як імітувати реальні дані для тестування
• Ознайомитеся з концепцією test coverage

Тестування Backend. Eslint, Husky

• Навчитеся тестувати API-ендпоінти з використанням Supertest
• Зрозумієте переваги використання ESLint у проєктах
• Дізнаєтеся, що таке pre-commit хуки та як їх налаштовувати
• Ознайомитеся з різноманітними конфігураціями ESLint

Підготовка до продакшену

• Навчитеся працювати з source bundler'ами
• Зрозумієте, що таке tree shaking і dead code elimination
• Дізнаєтеся, як налаштувати мініфікацію коду
• Зрозумієте, як створювати CI/CD pipelines для GitHub Actions

Захист курсових проєктів

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

Ігор Постриган - Senior Software Engineer at N-iX