Лучшие IT курсы в Украине

Кожен теоретичний блок ми закріплюємо практикою. Завдяки 10 практичним завданням ви навчитеся автоматизувати хайринг, онбординг і адаптацію, складати анкети для зворотного зв'язку, плани розвитку, а також розробите план впровадження автоматизації для HR-департаменту на рік.

Програма курсу

Роль автоматизації в HR- та Recruitment-процесах

• Отримаєте roadmap курсу
• Зрозумієте, що охоплює автоматизація в HR-процесах і рекрутменті
• Розглянете тренди, переваги та недоліки автоматизації

ATS для Recruitment-процесів

• Дізнаєтеся, що таке Applicant Tracking System (ATS) і чим вона відрізняється від CRM- та HRM-систем
• З'ясуєте, які процеси можна автоматизувати за допомогою ATS
• Розглянете популярні інструменти ATS: PeopleForce, Greenhouse, HiBob, Hurma System тощо

HRM-системи для Talent Management процесів

• Зрозумієте, для чого потрібні HRM-системи
• Дізнаєтеся, які процеси можна автоматизувати за допомогою HRM-систем
• Розглянете популярні інструменти: HiBob, Hurma System, BambooHR, PeopleForce тощо

Інструменти автоматизації сорсингу

• Дізнаєтеся, що таке автоматизація сорсингу
• Розглянете інструменти для автоматизації сорсингу: інтеграція з job boards та соціальними мережами, розсилки, чат-боти
• Навчитеся автоматизувати листування з кандидатами без втрати якості комунікації

Інструменти автоматизації оцінювання та відбору

• Розглянете сучасні тренди залучення AI в Recruitment-процеси
• З'ясуєте, як використовувати AI для аналізу профілів та підбору релевантних резюме
• Розберете платформи для автоматизації оцінювання кандидатів: Pymetrics, HireVue тощо
• Дізнаєтеся про ризики імплементації автоматизації в процеси рекрутингу

Автоматизація онбордингу й офбордингу

• Дізнаєтеся, як покращити процес онбордингу нового співробітника завдяки автоматизації
• Зрозумієте, чи потрібно автоматизувати процес офбордингу
• Розглянете технічні рішення та сервіси для онбордингу й офбордингу
• Навчитесь обирати найбільш релевантні для вашого проєкту інструменти

Оптимізація процесів адаптації та розвитку

• Дізнаєтеся, що таке LMS-cистема і навіщо вона потрібна компанії
• Зрозумієте, як можна оптимізувати процеси адаптації та розвитку завдяки Knowledge Base, онлайн-тренінгам і персональним планам розвитку
• Розглянете найпопулярніші платформи для адаптації та розвитку талантів всередині компанії

Метрики ефективності роботи Recruitment-команд

• Зрозумієте, навіщо збирати фідбек про рекрутмент-процеси від кандидатів і хайринг-менеджерів
• Дізнаєтеся, як автоматизувати процес збору зворотного зв'язку
• Навчитеся складати анкети для Candidate Satisfaction Rate та Hiring Manager Satisfaction Rate

Оптимізація системи оцінювання продуктивності у компанії

• Розглянете різні системи оцінювання продуктивності, інструменти для відстеження OKR та KPI
• Дізнаєтеся, як автоматизувати 1:1, Performance Review, 360 Review, HR-адміністрування
• Розглянете AI-рішення для оптимізації популярних HR-процесів
• Розробите сценарій Performance Review

Збір та аналіз зворотнього зв'язку

• Зрозумієте, навіщо збирати зворотний зв'язок серед співробітників компанії
• Розглянете інструменти для збору зворотного зв’язку Google Forms, SurveyMonkey тощо

Ефективна Recruitment-аналітика

• Дізнаєтеся, для чого потрібна аналітика в рекрутингу
• Вивчите основні показники та метрики, які важливо збирати й аналізувати
• Розглянете інструменти візуалізації даних: Power BI, Tableau, Looker Studio - та як їх використовувати в рекрутмент-аналітиці
• Навчитеся застосовувати аналіз даних для оцінювання ефективності й прогнозування

HR-аналітика для оптимізації роботи в компанії

• Вивчите основи HR-аналітики
• Розглянете приклади розрахунків ключових метрик
• Навчитеся використовувати аналіз даних для прогнозування продуктивності та плинності кадрів
• Розберете методи й інструменти візуалізації HR-даних для ухвалення рішень

Імплементація автоматизації в Recruitment-процеси

• Розглянете, як правильно імплементувати інструменти автоматизації в поточні Recruitment-процеси
• З'ясуєте, як взаємодіяти з IT-відділом під час впровадження ATS
• Навчитеся розраховувати бюджет на автоматизацію та раціонально розподіляти кошти
• Дізнаєтеся, як пітчити й аргументувати користь ATS для бізнесу
• Розберете кейси успішної автоматизації Recruitment-процесів у різних компаніях

Як ефективно впровадити автоматизацію в HR-процеси

• Дізнаєтеся, як інтегрувати HR-систему з іншими системами компанії
• Розглянете кейси успішної автоматизації HR-процесів у різних компаніях
• З'ясуєте, як екологічно комунікувати про нововведення зі співробітниками
• Розробите план впровадження автоматизації для HR-департаменту на рік

Q&A - сесія

• Поставите запитання стосовно вивченого матеріалу лекторкам
• Обговорите складні кейси з практики власної чи колег

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Програма схвалена HRCI + 22.5 кредитних годин
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Дар'я Кружиліна - Head of Recruitment at Uklon
• Анастасія Русавська - Head of Recruitment & HR at Data Science UA

Навчитеся проєктувати доречну AI-архітектуру з нуля та впроваджувати її в робочі процеси без зайвих витрат і хаосу. Отримаєте чітке розуміння завдань, ролей і типів AI-систем на прикладі відомих продуктів і кейсів. Опануєте підходи до масштабування, MLOps і безпеки, щоб ваші рішення були надійними, захищеними та гнучкими. Навчитесь адаптувати AI-рішення під хмарні та локальні середовища й підключати їх до систем, що вже працюють.

Програма курсу

Основи АІ

• Зрозумієте, що таке AI та які напрями існують у сфері
• Зможете відрізнити неетичне використання AI та з'ясуєте, які законодавчі акти його регулюють
• Розберете тренди й перспективи галузі

АІ-рішення у сучасному бізнесі

• Зрозумієте, які основні типи AI-систем використовують у різних сферах
• Зможете визначити проблеми, які можна розв'язати за допомогою AI
• Знатимете основні компоненти AI рішень

Особливості роботи архітектора на АІ-проєктах

• Навчитеся формулювати бізнес-проблему, яку має розв'язати AI-рішення
• Зможете оцінювати наявність і якість даних для майбутньої системи
• Розберетеся, як визначати доцільність використання AI у конкретному кейсі
• Знатимете, як збирати функціональні й нефункціональні вимоги до AI-систем
• Зможете попередньо оцінювати витрати на розробку та підтримку AI-рішень

Пошукові системи

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти пошукових систем
• Зможете побудувати архітектуру пошукової системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної пошукової системи (інфраструктуру YouTube-пошуку)

Q&A-сесія

Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання.

Рекомендаційні системи

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти рекомендаційних систем
• Зможете побудувати архітектуру рекомендаційної системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної рекомендаційної системи (інфраструктуру YouTube-рекомендацій)

Обробка відео та зображень

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти систем з обробки відео та зображень
• Зможете побудувати архітектуру системи з обробки відео та зображень згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної системи (інфраструктуру Google Street View Blurring)

Системи, що генерують інформацію (GenAI)

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти GenAI-систем
• Зможете побудувати архітектуру GenAI-системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної GenAI-системи (інфраструктуру ChatGPT)

Основи MLOps

• Зрозумієте відмінність між DevOps і MLOps у контексті AI-проєктів
• Ознайомитеся з підходами до оцінювання рівня автоматизації AI-рішень (MLOps maturity)
• Вивчите ключові компоненти MLOps: версіювання моделей, API, feature store, моніторинг
• Навчитеся контейнеризувати моделі для зручного розгортання
• Дізнаєтеся про додаткові інструменти й практики автоматизації в MLOps

MLOps з використанням сервісів AWS

• Зможете побудувати архітектуру MLOps-системи та представити її за допомогою діаграми
• З'ясуєте, які сервіси AWS можна використати для імплементації MLOps
• Дізнаєтеся, як побудувати повноцінний MLOps-процес за допомогою Amazon SageMaker
• Зрозумієте, як зібрати кастомний MLOps-пайплайн з окремих AWS-компонентів

Безпека інформації в АІ-системах

• Зрозумієте принципи захисту даних у стані спокою та під час передачі
• Навчитеся налаштовувати безпечний доступ до даних у сценаріях cross-account
• Дізнаєтеся про типові вектори атак, характерні для AI-рішень, та як їм запобігати

Q&A-сесія

Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання.

Практична реалізація АІ-рішення

• Зрозумієте, що таке архітектурна ката і як вона допомагає покращити навички архітектора
• Зможете скласти архітектурний документ з усіма потрібними компонентами для AI-системи
• Отримаєте рекомендації щодо виконання фінального проєкту

Завершення курсу та фінальний проєкт

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу
• Фінальний проєкт

Викладачі курсу

Анна Пастушко - AWS Solutions Architect at Intellias

Онлайн-курс про те, як отримати практичну користь від мікросервісів. Ви опануєте головні принципи розробки мікросервісної архітектури, зрозумієте, як використовувати їх доречно та вмітимете проєктувати легкомасштабовані рішення для бізнесу. Ви навчитесь проєктувати сервіси, будувати міжсервісну взаємодію, розгортати й моніторити систему. Наприкінці сформуєте власний план впровадження мікросервісної архітектури для свого проєкту.

Програма курсу

Моноліт vs Мікросервіси

• Розберете переваги та недоліки основних популярних видів архітектури
• Зрозумієте типові нефункціональні вимоги
• Розглянете основні концепції мікросервісної архітектури
• Набудете навичок використовувати Azure OpenAI для аналізу нефункціональних вимог та пропозицій архітектурних підходів
• Навчитеся застосовувати Copilot для створення базових архітектурних діаграм чи boilerplate-код для порівняння моноліту та мікросервісів

Моделювання мікросервісів

• Навчитеся відокремлювати компоненти для мікросервісів
• Зрозумієте принципи доменно-орієнтованого дизайну (DDD)
• Проєктуватимете доменну модель з використанням DDD
• Розглянете особливості використання внутрішніх бібліотек
• Зможете будувати C4-діаграми
• Зможете автоматично виділяти ключові бізнес-терміни з документації, формувати ubiquitous language і малювати список агрегатів для bounded context за допомогою Copilot

Стратегії декомпозиції

• Дізнаєтеся загальні принципи декомпозиції компонентів
• Навчитеся використовувати патерни декомпозиції
• Розумітимете основні ризики, що можуть виникнути під час декомпозиції моноліту
• Побудуєте алгоритм міграції моноліту до мікросервісів
• Навчитеся використовувати Copilot для пошуку залежностей у коді C# та отримання рекомендацій щодо винесення окремих частин у сервіси
• Зможете застосовувати Copilot для аналізу бізнес-документації та формування кандидатів у bounded context

Взаємодія мікросервісів: Request/Response

• Розглянете проблеми, що можуть виникати внаслідок спільного користування даними
• Дізнаєтеся, чим відрізняється синхронна та асинхронна моделі комунікації
• Зможете проєктувати та обирати технології для синхронних комунікацій
• Навчитеся будувати діаграму послідовностей
• Навчитеся використовувати Azure Application Insights з ML-аналітикою для автоматичного виявлення затримки у викликах між сервісами
• Зможете застосовувати Copilot для генерації прикладів конфігурацій для API Gateway або Service Bus topics/queues

Взаємодія мікросервісів: Event Driven

• Проєктуватимете ефективну подійно-орієнтовану комунікацію
• Дізнаєтеся основні характеристики брокерів повідомлень, зможете вибрати брокер під конкретне завдання
• Проєктуватимете реєстри сервісів
• Навчитеся працювати зі зворотно несумісними змінами
• Навчитеся використовувати Azure Application Insights з ML-аналітикою для автоматичного виявлення затримки у викликах між сервісами
• Зможете застосовувати Copilot для генерації прикладів конфігурацій для API Gateway або Service Bus topics/queues

Патерни мікросервісів

• Розберете основні патерни проєктування розподіленого фронтенду
• Зможете використовувати найпопулярніші патерни мікросервісів
• З'ясуєте, як Azure OpenAI може аналізувати метрики та логіку бізнес-кейсів і підказати, коли застосувати CQRS або BFF
• Дізнаєтеся, як Copilot допомагає швидко створити код-шаблон для Aggregator або Proxy

Управління транзакціями

• Розберете базові характеристики транзакцій
• Дізнаєтеся нюанси перетікання транзакцій у розподіленій системі
• Зможете використовувати механізми локів (locks) для синхронізації транзакцій
• Навчитеся будувати механізми скасування транзакції з використанням патерну Sagas
• Опануєте базові принципи інтеграції даних у системи моніторингу та аналітики з використанням CDC
• Зможете застосовувати Azure Anomaly Detector для виявлення завислих чи дубльованих транзакцій
• З'ясуєте, як використовувати Copilot для допомоги у створенні кодових шаблонів для Saga (оркестрованої чи хореографованої)

Масштабування

• Дізнаєтеся про основні підходи для масштабування сервісів
• Навчитеся аналізувати вузькі місця (bottlenecks) системи та обирати підхід до масштабування для їх усунення
• Розберете типові стратегії кешування системи та зможете їх використовувати для підвищення продуктивності сервісу
• Вмітимете застосовувати Azure Autoscale з ML та прогнозувати майбутні навантаження, щоб масштабувати ресурси проактивно

Стійкість

• Розберете основні типи помилок, що можуть виникати під час мережевої комунікації
• Опануєте BASE-модель та CAP-теорему
• Дізнаєтеся, коли та як використовувати патерни Circuit Breaker і Bulkhead
• Зможете підвищити стійкість і доступність системи завдяки надлишковості
• З'ясуєте, як Azure Monitor застосовує ML для anomaly detection і прогнозу інцидентів
• Розглянете, як Copilot може генерувати конфігурації для retry та circuit breaker політик, щоб швидше впроваджувати resilience-патерни

Тестування

• Навчитеся проєктувати service meshes
• Дізнаєтеся, коли та як використовувати API Gateway
• Зможете проєктувати тести для мікросервісу
• Вмітимете проєктувати тести для перевірки інтеграції мікросервісів
• Розглянете, що таке test flakiness та як із цим боротися
• З'ясуєте, як GitHub Copilot може автоматично згенерувати Unit-тести для нового сервісу
• Зможете застосовувати Copilot для генерації інтеграційних сценаріїв з описів вимог

Розгортання

• Зрозумієте специфіку DevOps-методології у випадку мікросервісної архітектури
• Проєктуватимете CI/CD-пайплайни, що задовольнять вимоги мікросервісної архітектури
• Розберете сучасні інструменти розгортання та оркестрації сервісів
• Дізнаєтесь, як реалізувати Zero downtime підхід
• Розберете, як Azure DevOps Pipelines інтегрується з AI для аналізу ризику релізів (на основі історичних даних)
• Розглянете, як Copilot допомагає створювати YAML-пайплайни та оптимізувати скрипти деплойменту

Моніторинг та помітність

• Навчитеся проєктувати систему моніторингу та логування для розподіленої системи
• Дізнаєтесь, як здійснюється розподілене трасування
• Зможете розрахувати основні значення для SLA та SLO системи
• Зрозумієте типові метрики інцидентів
• З'ясуєте, як Microsoft Sentinel та Azure Monitor застосовують ML для виявлення аномалій у логах і метриках
• Розберете, як Copilot допомагає формувати KQL-запити для аналізу даних у Log Analytics

Аутентифікація та безпека

• Дізнаєтеся, що впливає на безпеку розподіленої системи
• Розберете специфіку шифрування даних у випадку мікросервісної архітектури
• Опануєте основні механізми міжсервісної аутентифікації
• Зможете обрати та реалізувати механізм аутентифікації для конкретного випадку
• З'ясуєте, як Azure AD Identity Protection використовує ML для виявлення підозрілих логінів
• Розглянете, як Copilot може допомогти інтегрувати MFA/Conditional Access у коді

Організаційна структура

• Зрозумієте основні критерії вибору організаційної структури для роботи з розподіленими системами
• Дізнаєтеся типові моделі відповідальності
• Навчитесь організовувати команди для розробки мікросервісної архітектури
• Розберете, як Microsoft Viva Insights з AI аналізує ефективність роботи команд і пропонує зміни
• З'ясуєте, як Copilot допомагає автоматизувати створення репортів на основі даних з Azure DevOps або Power BI

Особливості курсу

• Нарощення бази знань
• Підвищення скілів
• Кар'єра
• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Михайло Єдемський - Senior Software Engineer at Microsoft

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

Програма курсу

Знайомство з курсом та GameDev QA

• Зрозумієте специфіку сфери GameDev та напряму QA в розробці ігор
• Дізнаєтеся про етапи розробки ігор і категорії проєктів
• Отримаєте уявлення про робочий день тестувальника та дізнаєтеся про особливості, пов'язані з цією професією

Хто робить ігри: структура геймдев-команди

• Зрозумієте, які спеціалісти беруть участь у створенні гри та в чому полягають їхні ролі
• Дізнаєтесь, як відбувається взаємодія між QA та різними відділами (Dev, Game Design, Art, Production)
• Усвідомите важливість комунікації для тестувальника

Базові підходи до тестування

• Зрозумієте різницю між Black, White і Grey box підходами
• Дізнаєтеся, що таке Smoke Testing та коли його застосовують
• Навчитеся розрізняти Retesting та Regression Testing і зможете пояснити, коли який потрібен
• Навчитеся наводити приклади позитивних, негативних і деструктивних тестів у контексті ігор
• Зможете скласти простий смок-тест для гри

Поглиблені підходи до тестування

• Зрозумієте, які види тестування потребують спеціалізованих інструментів або окремих команд
• Дізнаєтеся про різницю між stress- і performance-тестами
• Зможете навести приклади accessibility-проблем в іграх
• Зрозумієте, що таке compliance-тестування та чому воно критично важливе для релізу
• Навчитеся придумати реальні сценарії поглибленого тестування для конкретної гри

Тестування візуальної та аудіоскладових гри

• Зрозумієте, які системи створюють "видиму" частину гри
• Навчитеся тестувати інтерфейс, локалізацію, звук та арт
• Зможете пояснити різницю між UI/UX і Level Art

Тестування механіки та інших систем гри

• Зрозумієте, як працюють "невидимі" системи гри
• Дізнаєтеся, що таке 3Cs і коли він трапляється
• Навчитеся тестувати фізику, сейви, мультиплеєр та баланс
• Зможете наводити приклади тестів для систем, які працюють "під капотом"

Тестування на різних етепах розробки

• Зрозумієте, як виглядає гра на різних етапах розробки
• Дізнаєтесь, які задачі стоять перед QA на Prototype, Alpha, Beta, Release Candidate
• Зрозумієте різницю між Patch, Hotfix, DLC та LiveOps
• Зможете пояснити, як масштаб і популярність гри впливають на процес тестування

Тестування на різних платформах

• Дізнаєтеся про особливості тестування на різних платформах (PC, мобільні, консолі, VR/AR, хмарні)
• Зрозумієте, як апаратні обмеження впливають на QA
• Зможете навести приклади реальних проблем при перенесенні гри з однієї платформи на іншу
• Навчитеся придумувати тести під специфічні проблеми платформи

Метрики в Game QA

• Зрозумієте основні метрики ігрової індустрії (DAU, MAU, Retention, ARPU, Churn)
• Дізнаєтесь, як якість гри та робота QA впливають на метрики
• Зможете навести приклади, коли баги або поганий UX знижують Retention чи монетизацію
• Усвідомите роль QA в підтримці бізнесових цілей гри

Використання AI в тестуванні ігор

• Зрозумієте, які AI-інструменти (ChatGPT, Gemini, та інші) можуть допомогти у Game QA
• Дізнаєтеся про сильні та слабкі сторони використання AI в тестуванні
• Навчитеся критично оцінювати відповіді AI та знаходити слабкі місця в них
• Усвідомите ризики конфіденційності (чому не можна вставляти NDA-дані у відкриті моделі)

Тестова документація

• Зрозумієте різницю між Test Case, Test Suite, Test Run і Test Plan
• Дізнаєтеся, що таке Checklist і коли його зручніше використовувати замість кейсів
• Зможете скласти простий Test Case для гри
• Навчитесь об'єднувати кейси в Test Suite

Баг-репорти та інструменти

• Зрозумієте повний життєвий цикл дефекту
• Навчитеся правильно оформлювати баг-репорт (з кроками відтворення та очікуваним/фактичним результатом)
• Зрозумієте різницю між Priority та Severity й навчитеся їх виставляти
• Зможете підкріпити баг-репорт доказами (скриншот, відео)
• Дізнаєтесь, які інструменти використовуються для відстеження багів

Особливості тестування ігор у командах

• Зрозумієте, як організовується робота QA-команди
• Дізнаєтесь, як правильно ділити завдання, щоб уникати дублювання тестів та пропусків
• Зможете скласти простий план розподілу завдань між тестувальниками
• Зрозумієте, як командна робота підвищує якість гри

Розбір домашніх завдань

• Послухаєте детальний розбір своїх та чужих домашніх завдань, виконаних протягом курсу
• Отримаєте інсайти лектора щодо помилок, яких припустилися під час виконання домашніх завдань
• Отримаєте завдання для курсового проєкту

Безпека й чити в іграх

• Зрозумієте, що таке безпека в GameDev і чому вона важлива для бізнесу та гравців
• Зможете придумати сценарії тестування на вразливості (дюп, обхід покупок, експлойти)
• Отримаєте базове розуміння того, як працюють античит-системи й навіщо вони тестуються

QA та аналітика гравців

• Зрозумієте, як аналітика допомагає покращувати гру та ухвалювати бізнес-рішення
• Дізнаєтесь, які події важливо відстежувати для балансу й монетизації
• Зрозумієте, як QA перевіряє коректність аналітики
• Усвідомите, що баги в аналітиці можуть бути критичнішими, ніж візуальні баги

LiveOps та підтримка релізу

• Зрозумієте, що таке LiveOps і чим QA займається після релізу гри
• Дізнаєтесь, як тестувати івенти, апдейти й монетизаційні пропозиції
• Навчитеся планувати швидкі перевірки перед релізом
• Зрозумієте важливість регресії перед кожним оновленням
• Зможете придумати базові сценарії для гарячих патчів та A/B-тестів

Кар'єра GameDev QA

• Зрозумієте, як виглядає кар'єрний шлях у GameDev QA та куди можна рухатися
• Дізнаєтесь, як скласти правильне резюме
• Усвідомите, які soft skills важливі в індустрії

Технічне інтерв'ю

Навчитеся проходити технічну частину інтерв'ю.

Презентація проєктів. Day 1

Зможете презентувати свої проєкти, отримати коментарі від лектора та інших студентів.

Презентація проєктів. Day 2

Зможете презентувати свої проєкти, отримати коментарі від лектора та інших студентів.

Розбір фінальних проєктів

• Дізнаєтеся про специфіку GameDev QA
• Навчитеся писати тест-кейси, смок-тести й заводити баги
• Зможете працювати з документацією та інструментами (JIRA, TestRail)
• Підготуєтеся до співбесіди

Особливості курсу

• Практика тестування
• Проєкт у портфоліо
• Інтерактивне інтерв'ю
• Кар'єра в GameDev
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Григорій Батурін - QA Team Lead at Plarium

Протягом 20 занять навчання з кібербезпеки ви дізнаєтесь, як побудувати системний кіберзахист бізнесу: від інвентаризації активів та захисту персональних даних - до управління ризиками, реагування на інциденти й впровадження міжнародних стандартів.

Програма курсу

Кібербезпека для бізнесу: роль, цінність, вигоди

• Дізнаєтесь, як буде проходити навчання
• Дізнаєтесь, які є стандарти інформаційної та кібербезпеки для створення системи кібербезпеки та захисту персональних даних

Управління інформаційними цінностями компанії

• З зрозумієте, які є цінності в кіберпросторі
• Дізнаєтеся про різницю в захисті між ІТ- та ОТ-інфраструктурами

Класифікація та обробка корпоративних і персональних даних

• Зрозумієте, з чого варто починати впровадження системи захисту інформації
• Дізнаєтеся, що таке екосистема кіберпростору

Захист кінцевих пристроїв та облікових даних співробітників

• Дізнаєтеся про основи персональної ІТ-безпеки
• Навчитеся застосовувати їх до своїх облікових записів, зберігання даних, пристроїв
• Дізнаєтеся, що таке правила чистого екрана й чистого робочого столу

Особливості кіберзахисту IoT та виробничих систем

• Зрозумієте складові системи кіберзахисту ОТ-систем
• Дізнаєтеся про ролі обслуговування та підтримки Third-level support

Основні види кібератак на бізнес і методи протидії

• Дізнаєтеся про основний перелік найбільш розповсюджених атак на бізнес
• Вивчите готові механізми/системи захисту від типових атак
• Дізнаєтесь, як протидіяти загальним технологіям соціальної інженерії

Ризики та збитки: методи оцінки загроз для компанії

• Зрозумієте, що таке ризик, вразливість і загроза - і чим вони відрізняються
• Дізнаєтесь, як проводити оцінку ризиків

Реагування на інциденти й управління наслідками

• Зрозумієте етапи обробки інцидентів
• Дізнаєтеся, звідки береться інформація про інцидент
• Зрозумієте, як відокремити інцидент від підозрілої події

Моніторинг безпеки та контроль ІТ-середовища

• Зрозумієте важливість перевірок та розслідувань безпеки
• Дізнаєтесь, що таке перевірка інформації та обробка запитів

Захист персональних даних та клієнтської інформації

• Зрозумієте, що таке персональні дані та клієнтська інформація
• Знатимете свої права та обов'язки щодо захисту власних персональних даних

Навчання працівників та обізнаність з питань безпеки

• Дізнаєтесь, яку роль відіграє програма обізнаності з питань інформаційної та кібербезпеки
• Дізнаєтеся про варіанти використання й розташування системи навчання та обізнаності LMS

Планування безперервності бізнесу та кризовий менеджмент

• Дізнаєтесь, що таке безперервність бізнесу та її основні складові
• Визначите місце Value Stream Management у циклі обробки інцидентів та кризового менеджменту

Комплаєнс та відповідність корпоративним і законодавчим вимогам

• Зрозумієте необхідність підтримки безпеки бізнесу
• Дізнаєтеся про особливості акредитації юридичних та фізичних осіб

Системне керування кіберзахистом: від стратегії до операцій

• З зрозумієте складові системи кіберзахисту на управлінському рівні
• Дізнаєтеся про стандарти й фреймворки кіберзахисту

Робота з персоналом, фізична та екологічна безпека

• Дізнаєтесь про елементи захисту інформації поза межами кіберпростору
• Зрозумієте, як забезпечити захист інформації для своєї компанії
• Дізнаєтесь про свої права та обов'язки на роботі

Ідентифікація, аутентифікація та управління доступами

• Дізнаєтесь про основи контролю доступу, правила надання доступів та цикл життя доступів до інформації
• Дізнаєтесь, що таке матриця доступу

Захист корпоративних мереж і хмарних інфраструктур

• Зрозумієте основні складові мережі компанії
• Дізнаєтесь, що таке Internet of Things та прилади виробничих систем у компанії

Управління кіберзагрозами та інформаційною розвідкою

• Дізнаєтесь про основні загрози, які можуть негативно впливати на бізнес вашої компанії
• Складете перелік загроз на вашому підприємстві

Управління третіми сторонами та обслуговування

• Дізнаєтесь про правила, яких варто дотримуватися для безпечної розробки ПЗ і захисту даних при розробці й тестуванні
• Дізнаєтесь, що таке особливості доступу Third-level support

Побудова периметра кібербезпеки компанії

• Зрозумієте основні складові периметра кібербезпеки
• Навчитеся виконувати адаптацію контролів та процесів/ресурсів на підприємстві

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

Андрей Дереча - Security Officer у міжнародній організації

Вийдете за межі базового контент-планування: автоматизуєте рутину, створите AI-воронки й чат-ботів, масштабуватимете результати кампаній в кілька кліків. Підсилите свої стратегії AI-прототипами, інтегруєте штучний інтелект у креативні процеси й навчитеся формувати зрозумілі дашборди з ключовими метриками (ER, CTR, ROAS, ROI). Інтегруєте АІ у створення контенту, запуск реклами та аналітики, щоб оптимізувати ключові процеси й масштабувати бізнес без залучення нових людей в команду.

Програма курсу

Основи AI в SMM

• Зрозумієте, як АІ впливає на ефективність маркетингу і тренди
• Розберете, які задачі в SMM можна делегувати AI, а які - краще залишити людині
• Дізнаєтесь, на які метрики вплине інтеграція АI та як покращувати ефективність кампаній
• Розберете техніку Prompt Engineering для якісних результатів

Побудова рекламної стратегії, контент-план і рубрикатор

• Навчитеся будувати рекламну стратегію, використовуючи AI для аналізу ринку, ніш та конкурентів
• Зможете формувати чіткі цілі та рахувати KPI за допомогою AI-інструментів
• Дізнаєтесь, як створювати портрети цільової аудиторії та сегментувати їх під різні соцмережі завдяки AI
• Опануєте АІ-інструменти для швидкої генерації ідей, автоматизації публікацій та побудови рубрикатора
• Використовуватимете АІ для документування та візуалізації стратегій

AI для текстів: пости, блоги, email-кампанії

• Навчитеся генерувати пости різних форматів з унікальним Tone of Voice бренду за допомогою AI
• Зможете генерувати структуровані каруселі та сторіс-плани, писати довгі тексти (статті, аналітику, гайди), створювати контентні рубрики та email-сценарії з АІ-інструментами
• Навчитесь оптимізувати блоги під SEO через AI (ключові слова, структура, заголовки)

AI-дизайн: візуали, банери, логотипи

• Навчитеся створювати унікальні концепти для постів, Reels-обкладинок та каруселей за допомогою AI
• Зможете генерувати мудборди й референси в MidJourney / Leonardo / Canva AI для швидкого затвердження з клієнтом
• Опануєте AI-інструменти для створення логотипів, підбору колірної палітри та впізнаваного стилю бренду
• Розберете, як генерувати креативні фото/відео для рекламних кампаній (AI-фотосесії, продуктові кадри, візуальні метафори)
• Опануєте Canva AI для швидкого дизайну презентацій, слайдів та email-шаблонів
• Навчитеся створювати мокапи для продуктів - від паковання та косметики до книг та інфопродуктів

AI для Reels і TikTok

• Навчитеся генерувати вірусні ідеї для Reels і TikTok та візуальні концепти для відео (AI-картинки, бекграунди, переходи)
• Зможете створювати сценарії відео з AI (структура: хук → цінність → заклик до дії)
• Навчитеся монтувати ролики в CapCut AI / Runway / Veed.io за хвилини
• За допомогою АІ-аналітики розберете, як адаптувати контент під тренди Reels/TikTok
• Зможете оптимізувати підписи, хештеги та опис відео для збільшення охоплень

Відеогенерація, анімація, створення АІ-аватарів

• Опануєте Runway, Kaiber, PikaLabs та Kling AI для генерації коротких рекламних та брендових відео
• Працюєте з відеогенерацією на просунутому рівні: перетворюєте фото на відеосцени, оживляєте статичні зображення, створюєте анімованих персонажів
• Навчитеся створювати АІ-аватарів з озвучкою та синхронізацією голосу, зможете робити персоналізовані розсилки від імені аватара
• З'ясуєте, як генерувати контент, адаптований під конкретну аудиторію, і створите унікальні сценарії з АІ

Сторіс і Threads з AI

• Навчитеся генерувати щоденні інтерактиви (опитування, квізи, чек-листи) за допомогою AI
• З'ясуєте, як створювати storytelling-сторіс, генерувати ідеї для залучення аудиторії завдяки АІ
• Зрозумієте, як використовувати АІ для генерації постів з гумором та експертних думок
• Зможете перетворити контент (пост чи відео) на серію коротких тредів

Продажі, автоворонки та лендинги з AI

• Дізнаєтесь, як створювати AI-скрипти для сторіс, постів та Reels з високою залученістю аудиторії
• Навчитеся генерувати персоналізовані комерційні пропозиції під різні сегменти клієнтів
• Вмітимете використовувати AI для підбору тригерів, оферів та психологічних "гачків"
• Зрозумієте, як будувати автоматизовані воронки (ManyChat, Telegram-боти, email-розсилки) з АІ-текстами
• Зможете тестувати й оптимізувати воронки, змінювати сценарії за допомогою AI-аналітики
• Навчитеся писати тексти для лендингів у стилі copywriting-моделей (AIDA, PAS, 4U) та створювати візуальні концепти з АІ

AI в таргетованій рекламі

• Вмітимете аналізувати аудиторію та конкурентів за допомогою AI, щоб знаходити "больові точки" та інсайти
• Навчитеся формувати портрети цільової аудиторії через AI для точного таргетингу
• Опануєте MidJourney, Runway та Canva AI для генерації рекламних креативів (зображення, відео, заголовки)
• Навчитеся писати рекламні тексти (банери, оголошення, офери) на основі моделей AIDA, PAS, 4U за допомогою ChatGPT
• Зможете прогнозувати результати кампанії за допомогою AI-аналітики (CTR, CPA, ROAS)
• З'ясуєте, як оптимізувати рекламні кампанії та створювати сценарії автотестів через АІ

AI для аналітики соцмереж та звітності

• Навчитеся використовувати ChatGPT ADA для базового аналізу й візуалізації та інтегруєте його з Google Sheets для простих періодичних звітів
• Розберете важливі метрики для оцінки стратегії (ER, CTR, CAC, ROAS, LTV) та опануєте інструменти для їхнього моніторингу
• Зрозумієте, як AI допомагає знаходити слабкі місця в стратегії та адаптувати звітність під різні аудиторії

Автоматизація рутинної роботи й процесів з AI

• З'ясуєте, які рутинні задачі можна автоматизувати за допомогою AI
• Навчитеся створювати ТЗ за допомогою АІ
• Зможете ефективно будувати робочі процеси для економії часу

SMM-батл

• Розділитеся на групи: кожна створить AI-кампанію з нуля для наданого лекторками проєкту
• Представите результати перед колегами та отримаєте фідбек лекторок

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• 30 АІ-інструментів
• Сертифіат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Вікторія Семенюк - SMM Team Lead at Hashtag (ISO Group)
• Соломія Козак - Owner & Co-founder at Avocado SMM and Elevare AI Creative

Програма курсу

Роль аналітика даних у бізнесі та чому інформація - це нафта нашого часу

• Значення даних у сучасному світі: чому бізнес орієнтується на дані
• Основні обов'язки аналітика даних
• Роль аналітика в різних типах команд: маркетинг, продажі, IT
• Перспективи кар'єрного зростання

Результат: ви дізнаєтеся, як аналітики допомагають бізнесу приймати рішення на основі даних, які обов'язки вони виконують і як співпрацюють із командами. Розглянете реальні приклади використання даних у бізнесі та кар'єрні можливості аналітиків.

Етапи роботи з даними: збір, обробка

• Етап 1: Збір даних
• Етап 2: Обробка даних
• Етап 3: Візуалізація даних
• Етап 4: Інтерпретація даних
• Ключові виклики під час роботи з як даними

Результат: ви опануєте повний цикл роботи з даними: від автоматизації збору через API та веб-скрейпінг до очищення та трансформації даних. Навчитесь створювати зрозумілі графіки у Power BI та Tableau, а також інтерпретувати результати, щоб вони стали основою для бізнес-рішень. Попрактикуєте вирішення проблем із неповними або некоректними даними.

SQL та робота з базами даних

• Що таке база даних?
• Структура баз даних
• Типи даних у базах
• Приклади баз даних у реальному світі

Результат: ви отримаєте практичні навички роботи з базами даних: навчитеся розуміти їхню структуру, працювати з таблицями, ключами та різними типами даних. Створите першу базу даних, наповните її даними та дізнаєтеся, як застосовувати ці знання для роботи з реальними прикладами, такими як CRM, ERP або фінансові системи.

Нормалізація даних і створення зв'язків між таблицями

• Проблеми дублювання даних
• Нормалізація даних
• Зв'язки між таблицями
• Практика: розділення таблиць і побудова зв'язків

Результат: ви навчитеся впорядковувати дані, зменшуючи дублювання та підвищуючи ефективність роботи бази. Розберете, як правильно нормалізувати таблиці за правилами 1NF, 2NF, 3NF та створювати зв'язки між ними (один-до-одного, один-до-багатьох). Зрозумієте, як використовувати зовнішні ключі для структурування даних і попрактикуєтеся в побудові зв'язків між таблицями на реальних прикладах.

Запити до великих баз даних та використання JOINs

• JOIN: об'єднання таблиць у запитах
• Фільтрація та агрегування даних
• Оптимізація запитів до великих баз даних
• Практика: створення звітів з декількох таблиць
• Воркшоп. Робота з проєктом. Об'єднуємо таблиці, створюємо зв'язки, відпрацьовуємо команди

Результат: ви навчитеся об'єднувати таблиці за допомогою JOIN-запитів (INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER) і використовувати групування для аналізу даних. Розглянемо функції MAX, MIN, COUNT, а також методи оптимізації запитів до великих баз даних, включаючи використання індексів. Практичні завдання дозволять створювати звіти з декількох таблиць, що моделюють реальні бізнес-кейси.

Візуалізація даних

• Чому візуалізація важлива в аналітиці?
• Типи візуалізацій та їхнє застосування
• Правила створення якісної візуалізації
• Підходи до вибору типу візуалізації
• Етичні аспекти візуалізації

Результат: ви навчитеся правильно вибирати типи графіків для різних даних, створювати зрозумілі й інформативні візуалізації та уникати поширених помилок. Розглянемо правила побудови графіків, які акцентують на ключовій інформації, та обговоримо етичні аспекти візуалізації, щоб забезпечити прозорість і достовірність ваших звітів. Практичні приклади допоможуть зрозуміти, як обирати найкращий спосіб представлення даних для прийняття бізнес-рішень.

Робота з Power BI

• Вступ до Power BI: огляд інструмента
• Типи джерел, що підтримує Power BI
• 2 вектори роботи з Power BI
• Встановлення Power BI 
• Фіксуємо знання основ PBI
• Використання DAX для обчислень
• Синтаксис i порiвняння з SQL/Python
• Практика: створення мiри, KPI, дашборду
• Мiнiмум, який повинен знати Junior-аналiтик

Результат: ви навчитеся створювати професійні дашборди у Power BI, додаючи інтерактивні елементи та використовуючи DAX для складних обчислень. Практичні завдання охоплюють підключення до різних джерел даних (Excel, SQL, API), їх трансформацію у Power Query та побудову метрик і KPI. Завершальний результат - оптимізований дашборд із реальними бізнес-розрахунками та автоматизованим оновленням даних у реальному часі.

Tableau для створення інтерактивних звітів

• Огляд інструмента та основні відмінності від Power BI
• Переваги Tableau для інтерактивної аналітики
• Імпорт і підготовка даних у Tableau
• Підключення до різних джерел
• Очищення та трансформація даних
• Створення звітів у Tableau
• Побудова графіків, діаграм і карт
• Інтерактивність у Tableau
• Фільтри, параметри, дії користувача
• Приклади інтерактивних звітів для бізнесу
• Воркшоп. Робота з Tableau. Розбір кейсів практичних із різних сфер

Результат: ви опануєте побудову інтерактивних звітів у Tableau, навчитеся працювати з графіками, картами та дашбордами, які дозволяють користувачам самостійно взаємодіяти з даними. Практичний кейс покаже, як імпортувати дані, очищати їх і створювати звіт із візуалізацією продажів за регіонами у форматі heatmap. Ви дізнаєтесь, як налаштовувати фільтри, параметри та інші інтерактивні елементи для дата-аналітики.

Python для аналізу та візуалізації даних

• Що таке Python і чому він важливий для аналітиків?
• Основи синтаксису Python
• Використання бібліотек (Pandas, NumPy) для роботи з даними
• Візуалізація з Matplotlib і Plotly

Результат: ви отримаєте навички програмування на Python, навчитеся працювати з ключовими структурами даних (списки, словники) та використовувати умовні оператори і цикли для вирішення задач. Також опануєте читання та запис файлів, включаючи роботу з форматами CSV і JSON. Практичні завдання допоможуть автоматизувати рутинні процеси та виконувати базові операції з масивами даних, що є важливим для подальшого розвитку в аналітиці.

Бізнес-аналітика та прийняття рішень

• A/B тестування та проведення експериментів
• Аналіз даних для бізнес-цілей
• Побудова метрик і KPI
• Практичні кейси з різних галузей (маркетинг, продажі, фінанси)
• Створення бізнес-звітів для зацікавлених сторін

Результат: ви дізнаєтеся, як планувати та проводити A/B тестування для прийняття обґрунтованих рішень у маркетингу чи продуктових змінах. Навчитеся формулювати гіпотези, визначати KPI, розподіляти користувачів на групи та аналізувати результати за допомогою Python. Практичний кейс дозволить попрактикуватися у проведенні тесту, оцінці значущості результатів (p-value) та формуванні рекомендацій для бізнесу.

Фінальний QA

• Робота над реальним кейсом з використанням всіх інструментів та навичок курсу
• Завершальний проєкт з рекомендаціями від експертів курсу, який ви додасте в своє портфоліо

Особливості курсу

• 17 живих лекцій / 13 воркшопів / 1 фінальна Q&A зустріч
• Перевірка домашніх завдань з розгорнутим фідбеком + частина завдань на самоперевірку
• Необмежений доступ до матеріалів курсу
• 10 практичних гайдів, шаблонів та інструкцій по роботі з SQL, Power BI, Tableau, Matplotlib і Plotly
• Постійна підтримка у груповому чаті із менторами та спікерами
• Особистий ментор на весь період навчання
• Допомога з підготовкою до пошуку роботи: упакування профілю (резюме, супровідний лист, LinkedIn) + гайди з пошуку роботи
• До 4-х гранд проєктів, які прокачають ваше портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Максим Турлюн - Senior Product Analyst at TemaBIT
• Арсеній Шрейдер - Senior BI Developer at Akamai
• Аліна Бабич - Data Analyst at NovaDigital
• Анна Коваленко - Senior Data Analyst at Ornament Soft Solution
• Алла Осипова - Data Analyst / Database admin at Reckitt
• Ілля Андрєйчик - Senior Data Analyst at Capslock
• Марина Завальна - Data / Product Analyst at Liven by SKELAR