Лучшие IT курсы в Украине

На курсі ви оволодієте основними та просунутими техніками SQL: ви навчитесь не лише базовим, але й складним операціям, що зробить вас експертом у роботі з базами даних.

Програма курсу

Модуль 1. Структура і дизайн баз даних

• Тема 1.1: Основи моделювання баз даних
  • Що таке база даних? Основні концепції та термінологія
  • Вступ до реляційної моделі даних
• Тема 1.2: Створення схем баз даних
  • Структура бази даних: схеми, таблиці, колонки
  • Практичне створення базової схеми
• Тема 1.3: Ключі та обмеження
  • Первинні та зовнішні ключі: поняття та застосування
  • Впровадження обмежень для забезпечення цілісності даних

Модуль 2. Мова SQL та управління даними

Другий модуль охопить освоєння типів даних, контейнерів даних (таблиць), отримання, фільтрацію та упорядкування даних.

Модуль 3. Просунуті операції SQL

У цьому модулі ви вивчатимете більш просунуті можливості SQL, а саме - будете працювати зі скалярними функціями, багатотабличними запитами та підзапитами.

Модуль 4. Програмування на SQL

Під час модуля "програмування" ви вивчатимете використання змінних, умовних операторів IF, циклів, курсорів, процедур та функцій.

Модуль 5. Проєктування баз даних

Фінальний модуль надасть розуміння процесу нормалізації та практичні навички створення ефективно структурованих баз даних.

Завершення курсу та сертифікація

Фінальний проєкт

Ви виконаєте комплексний проєкт з застосуванням знань та навичок, отриманих під час курсу.

Сертифікація

Після успішного завершення курсу ви отримаєте сертифікат, який підтвердить ваші навички та стане значним плюсом у вашому професійному портфоліо.

Бонусний модуль: Англійська для ІТ

В рамках модуля студенти:

• Опанують спеціалізовану лексику, актуальну для сфери дата-аналітики
• Навчаться представляти себе, доповіді та презентації англійською мовою
• Підготуються до проходження інтерв'ю англійською мовою

Особливості курсу

• Живі заняття
• Ізраїльська методика Телем
• Підтримка ментора
• Робота над реальними проєктами
• Допомога курс-координатора
• Сучасна LMS-система
• Система оцінки знань

Викладачі курсу

• Дмитро Мазоха - Analytics Team Lead, NDA
• Бестужев Владислав - ex-Middle BI Developer (QlikSense stack) at Plarium

Під час навчання на даному курсі студенти ознайомляться з контекстною рекламою, просуванням в соціальних мережах, пошуковою оптимізацією (SEO) та email-маркетингом, отримають навички з оптимізації витрат на рекламу та ефективного розроблення бізнес-стратегії, що допоможе їм зрозуміти, як залучити клієнтів, збільшити органічний трафік, розробити імідж компанії, досліджувати ринок і аналізувати компанії-конкуренти.

Програма курсу

Основи Інтернет-маркетингу

• Знайомство
• SEO
  • Один з основних інструментів по збільшенню частки проекту на ринку і, як результат - зростання продажів
• Основи SEO
• Релевантність і ранжування
  • Методи визначення
  • Критерії релевантності
  • Вплив релевантності на ранжування
• Рейтинги сайтів у пошукових системах
• Унікальність
  • Вплив унікальності на ранжування
  • Інструменти
• Фільтри пошукових систем
  • Види понижуючих алгоритмів
  • Відмінність автоматичних алгоритмів від ручних санкцій
  • Понижуючі алгоритми Google
  • Зняття ручних санкцій
• Структура сайту
• Семантичне ядро
  • Види ключових слів
  • Алгоритм збору семантичного ядра
  • Теорія довгого хвоста
  • Визначення релевантних сторінок
  • Сервіси та інструменти
• Оптимізація мета-тегів
• Оптимізація текстів
• Оптимізація зображень
• Перелінковка
• Базовий технічний аудит
• Домен і хостинг
• Сервіси технічної оптимізації
• Зовнішня оптимізація
  • Поняття якісних посилань
  • Робота з орендованими посиланнями
  • Робота з постійними посланнями
  • Робота з прес-релізами
  • Лінкбілдінг
  • Ручний пошук майданчиків для розміщення посилань
  • Сервіси і програми
• SEO-аналітика
  • Основні метрики успішності просування
  • Системи веб-аналітики
• Аналіз конкурентів
• Прогноз і цілі по проекту
• Контекстна реклама
• Знайомство з контекстною рекламою
• Google Ads
  • Реклама у пошуку Google
  • Медійна мережа
  • Ремаркетинг
  • Ведення і оптимізація
  • Звітність
  • Аналіз ефективності
  • Додаткові можливості (динамічні оголошення, відеореклама, реклама мобільних додатків та ін.)
• Веб-аналітика
  • Google Analytics
  • Google Tag Manager
• SMM
• Найефективніші майданчики для бізнесу
• Oформлення сторінок і контенту, які продають
• Про що писати
  • Типи і види контенту
• Просування через конкурси та акції
• Просування через посіви
• Реклама у Facebook
• Ведення і реклама у Instagram
• Email-маркетинг

Дипломний проєкт

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

• Василь Баранець - Linkbuilding Team Lead at iDeals
• Наталія Устименко - Head of Direct Marketing at eSputnik
• Олександр Дєєв - Direct маркетолог в eSputnik
• Анастасія Захарова - PPC Team Lead at This Agency
• Владислав Доценко - SEO Specialist at Netpeak
• Єлизавета Кударь - Creative marketer, Digital Merketing, SMM at Infocus
• Анатолій Бондаренко - Senior SEO Specialist at Futurra Group
• Сергій Бережной - PPC Specialist at Netpeak
• Дмитро Левченко - PPC Team Lead at Comfy
• Ірина Цвінкайло - CMO & Founder at OdesSeo
• Павло Ревуцький - SEO Specialist at Win-Win Marketing Agency
• Дмитро Сіденко - Head of Digital at Ardas
• Оксана Жиліч - SMM Manager at OKIS BROW
• Олександр Олійник - Co-Founder at Oliynyk Studio
• Діана Корсун - PPC Specialist at Netpeak
• Ілля Вєтров - Head of Presales at Promodo
• Катерина Чефранова - PPC Specialist at Netpeak
• Діана Ларіна - Head of B2B Marketing at EvoPlay
• Олена Рак - Head of Digital Marketing at Muraha
• Андрій Дегтярьов - Head of SEO at Halo Lab
• Богдан Попович - CEO
• Сергій Проскурін - SEO Specialist

Програма курсу

Основи Python

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

Обробка даних у Python

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

Бібліотека Pandas

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

Matplotlib та Seaborn

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

Математика та статистичний аналіз

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

Введення до машинного навчання

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

Лінійна регресія

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

Логістична регресія

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

Дерево рішень (Decision Trees)

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

K-Nearest Neighbor, KNN

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

Кластеризація даних

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

Метрики

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

Бустинг

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

Завершення розмірності та оптимізація гіперпараметрів

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

Нейронні мережі

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

Tensorflow 2

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

Google Colab

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

Natural Language Processing (NLP)

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

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

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

Ви поглибите розуміння SQL, Python та Power BI, вивчите найефективніші методи роботи з базами даних, обробки та візуалізації інформації. Курс включає практичні завдання, де ви зможете застосувати отримані знання на реальних проєктах, а також дипломну роботу, що допоможе вам засвідчити ваші навички.

Програма курсу

SQL та робота з базами даних

• Бази даних і СУБД
• Типи баз даних
• Структура реляційних баз даних
• Синтаксиси SQL запитів
• Умовний оператор WHERE
• Оператори IN / NOT IN, LIKE / NOT LIKE
• Умови AND / OR, BETWEEN AND / NOT BETWEEN AND, IS NOT NULL / IS NULL
• Оператори порівняння =, <>, <, >, >=, <=
• Типи даних та їх особливості
• Функції агрегації SUM, COUNT та інші, оператор GROUP BY
• Пропозиція HAVING, порівняння із WHERE
• Оператор LIMIT
• Оператор JOIN (INNER, LEFT OUTER, RIGHT OUTER, FULL OUTER, CROSS)
• Оператори UNION та UNION ALL
• Підзапити
• Оператор WITH
• Віконні функції

Робота з Python

• Синтаксис Python. Типи даних. Оператори
• Розгалуження і цикли
• Рядки і словники
• Списки, кортежі, набори
• Класи
• Робота з файлами. CSV-файли. Обробка виключень
• Numpy. Pandas
• Matplotlib, seaborn
• Python в Excel

Робота у Power BI Desktop

• Інтерфейс та налаштування
• Підключення до джерел даних - бази даних, файли ( Excel, CSV), онлайнові служби та інші
• Побудова моделі даних, створення та керування зв'язками
• Перетворення даних - очищення даних, об'єднання запитів, додавання запитів, створення додаткових стовпців
• Візуалізація даних - таблиця, матриця, гістограми, діаграми, водоспад, лійка та інше
• Фільтрація даних - фільтри на візуалізації, на сторінці, на всіх сторінках

Мова DAX

• Синтаксис DAX
• Функції DAX - агрегатні функції, функції дати та часу, функції фільтрації, логічні функції, математичні функції, функції зв'язку, табличні функції
• Створення мір для аналізу даних
• Створення обчислюваних стовпців
• Створення обчислюваних таблиць

Робота у Power BI Services

• Публікація звітів
• Редагування звітів
• Налаштування безпеки
• Налаштування автоматичного оновлення

Дипломна робота

Побудова аналітичного звіту на базі Power BI.

Особливості курсу

• Невеликі групи
• Система особистих кабінетів
• Доступ до відеозаписів занять
• Викладачі практики
• Оперативна служба підтримки студентів
• Практичні заняття

Викладачі курсу

• Григорій Перевозчиков - Data Analyst at ТОВ "Сільпо-фуд"
• Віталій Доарме - Lead Data Analyst at NielsenIQ
• Олексій Подгорний - Senior Data Analyst / Data Scientist at JustAnswer
• Юлія Завальнюк - Analyst at Vodafone

Курс дозволить опанувати та зрозуміти принципи роботи HTML, CSS та JavaScript. На заняттях Ви навчитесь працювати з бібліотеками React.js, Redux, розумієте принципи побудови сучасних односторінкових додатків. Додатково отримаєте Soft навики, такі як робота в команді, розподіл задач, вміння презентувати себе та свої проєкти, критичне мислення та інше.

Програма курсу

Підготовка до початку курсу

Наші студенти починають вчитися фактично одразу після того, як успішно проходять тестування і зараховуються на програму. Кожен при цьому отримує підготовчі теоретичні матеріали з верстки та Javascript. Перед кожним стоїть перша теоретична задача, щоб одразу перейти до практики на конкретних прикладах.

Модуль: Soft Skills

• Основні комунікативні навички.
• Орієнтування у ситуації спілкування.
• Управління емоціями.
• Емоційний інтелект.
• Критичне мислення.
• Робота у команді.
• Самопрезентація.

Модуль 1. Частина 1: Основи HTML, CSS

• HTML – засіб логічної розмітки веб-сторінки
  • Використовуючи структуру розмітки, можливо вносити дані на сторінку. У процесі першого модуля студенти навчаться описувати цю структуру, використовуючи HTML-теги
• Основи CSS
  • Селектори CSS
  • Оформлення елементів
  • Управління розміром і положенням блоків на сторінці
  • Поля і відступи
  • Порядок верстки блоку
  • Тестування результатів верстки
  • Адаптивна веб-верстка
  • Нюанси кросбраузерності верстки
  • Базова анімація
  • Стандарт CSS3
  • Основні інструменти розробника
• Основи JavaScript
  • Базові і об’єктні типи даних
  • Перетворення типів
  • Змінні і правила їх іменування
  • Умови, оператори, масиви, цикли, функції
  • Області видимості, замикання
  • Контекст виклику
  • Керуючі конструкції
  • Обробка помилок
  • Введення в браузерні події
  • Localstorage/Sessionstorage
  • Порядок обробки подій (event loop)
  • Взаємодія з браузером DOM
  • Функціями зворотного виклику (callback)
  • Знайомство з бібліотекою Jquery

Модуль 2. Advanced HTML/CSS

• CSS методології на прикладі BEM
• Верстка з піксельної точністю
• Верстка з підтримкою Retina екранів
• Крос-браузерна верстка
• Web accessibility
• Mobile first

Модуль 3. Advanced JavaScript

• Основи об’єктно-орієнтованого програмування (ООП)
• Базові шаблони проєктування
• Основи функціонального програмування
• Можливості стандарту ES6/ES7 (ECMAScript)
• Також будуть розглянуті:
  • Конструктори
  • Прототипне наслідування (prototype)
  • Рекурсія
  • Модулі
  • Strict mode
  • Cookies
  • Async/ Await
• Знайомство зі стандартами WebSocket, JSONP, AJAX, XMLHttpRequest, Promise, Single Page Application
• Загальна інформація про RESTful API

Модуль 4. Основи роботи з бібліотекою React.js.

• Верстка JSX
• Віртуальний DOM
• Components
• Робота з Props/State компонента
• React Router
• Redux
• Робота з ImmutableJS в React/Redux додатку
• Робота з middleware, Redux-thunk
• Redux-forms
• Тестування додатку за допомогою Jest та Enzyme
• Використання хуків у React

Воркшоп: Серверний JavaScript (BackEnd)

• Знайомство з технологією Node.js
• Інфраструктуру і використання пакетного менеджера NPM (package manager)
• Фреймворк Express.js
• Роботу з базами даних на прикладі MongoDB

Додаткові навички

• Робота з Git Bash
• Workflow від створення сховища до його відправки на віддалений сервер
• Робота з гілками
• Робота з файлами

Воркшопи та майстер класи

• Курс Front End включає майстер-класи, воркшопи та участь у вебінарах від ізраїльських та українських фахівців

Soft skills, технічна англійська і підготовка до співбесіди

Фінальний проєкт

Команди студентів курсу фронтенд будуть працювати над фінальним проєктом за методикою scrum. Кожен проєкт розпочнеться з реалізації задачі клієнта. По закінченню фінального проєкту студенти-девелопери будуть презентувати його перед членами Наглядової ради.

Бонусний модуль: Англійська для ІТ

Особливості курсу

• Живі заняття у вечірній час (19:00-22:00)
• Система оцінки знань
• Постійна підтримка ментора
• Робота над реальними проєктами у команді
• Увага до Soft skills
• Допомога у працевлаштуванні

Викладачі курсу

• Ігор Тоболяков - Front End Developer в Newfold Digital
• Віталій Мудрий - Software Engineer в Gravity
• Роман Марченко - Senior Frontend Developer, Freelance
• Арсеній Деркач - Front-end React developer в Revjet
• Максим Матвеєв - FrontEnd developer, Freelance
• Богдан Адмін - Senior Software Engineer, NDA
• Іван Сердюков - Web development lead at Clario
• Андрій Моргун - Middle front-end engineer, LULU Software
• Станіслав Чірва - Senior Frontend (JS) Engineer, EPAM Systems

На курсі Ви навчитесь розробляти адаптивні сайти різної складності за допомогою JavaScript, CSS і HTML, а також програмувати серверну систему на Node.js і Express. Після закінчення навчання видається сертифікат, а також у вас буде 5 проєктів для власного портфоліо та ряд софт навичок для отримання свого першого оферу.

Програма курсу

Модуль: Soft Skills

• Основні комунікативні навички
• Орієнтування у ситуації спілкування
• Управління емоціями
• Емоційний інтелект
• Критичне мислення
• Робота у команді
• Самопрезентація

Підготовка до початку курсу

Після успішного проходження тестувань та зарахування на курс студенти отримують список матеріалів з Javascript та перше теоретичне завдання, щоб на першому ж занятті одразу перейти до практики.

Модуль 1: Основи HTML, CSS, та JavaScript

• Основи HTML, CSS і JavaScript
• Emmet
• Git і Gitlab
• Інструменти розробки Chrome
• Font Awesome
• HTML5, CSS3
• Flexbox, Grid Layout
• Функції, об’єкти, масиви
• DOM, цикли та вихідні рядки коду
• Написання проєкту цільової сторінки з динамічними елементами та візуальними ефектами

Модуль 2: HTML/CSS просунутий рівень

• Адаптивна розробка
• Mobile First
• Основи npm
• package.json
• Gulp і його модулі
• Препроцесори CSS: SASS, SCSS

Модуль 3: JavaScript просунутий рівень

• Замикання
• Основи ООP
• Прототипи, класи ES6
• Знайомство з Bootstrap
• AJAX і CORS
• Promise і Fetch
• Axios
• Async/Await

Модуль 4: React.js

• Основи React.js
• Створення вкладених компонентів, посилання на DOM
• propTypes, defaultProps
• Життєвий цикл компонента
• React Router
• React hooks
• Робота з Redux
• Асинхронні дії
• Юніт тести
• Context API

Модуль 5: Основи Node.js та Typescript

• Модульна система. Модулі commonjs
• Глобальні змінні
• Модулі fs і path
• Налагодження Node.js
• Основи Typescript
• Query string
• Обробка помилок
• CORS
• TypeScript

Модуль 6: Express.js

• Middlewares
• Маршрутизатор
• Зворотні виклики маршрутизатора
• Об’єкти запиту/відповіді

Модуль 7: Бази даних і SQL

• Основи SQL
• TypeORM
• Створення віддалених баз даних
• Схеми баз даних
• Міграції

Модуль 8: Теми просунутого рівня

• Розгортання програми
• CI/CD
• Авторизація/автентифікація
• Postman
• Swagger
• Websokets

Воркшопи

Починаючи з основ програмування і до фінального проєкту, студенти зможуть брати участь у майстер-класах, воркшопах і вебінарах від ізраїльських та українських фахівців.

Soft skills, технічна англійська та підготовка до співбесіди

Паралельно з третім модулем студенти почнуть займатися розвитком своїх внутрішніх якостей та готуватися до самопрезентації. Ми будемо проводити повноцінні співбесіди, створюючи умови, максимально наближені до реальних. Разом з професійними рекрутерами та інженерами з індустрії ми будемо працювати над резюме кожного студента, вміннями презентувати себе та свою роботу, вести комунікації; будемо повністю супроводжувати в процесі проходження співбесід.

Фінальний проєкт

• SCRUM і Agile
• Командна робота
• Розуміння вимог
• Розробка мінімального життєздатного продукту (MVP)
• Проведення регулярних зустрічей
• Робота в спринті
• Комплексне планування
• Розробка демоверсії вашого продукту

Бонусний модуль: Англійська для ІТ

Особливості курсу

• Живі заняття у вечірній час (19:00-21:00)
• Система оцінки знань
• Підтримка ментора
• Велика кількість практичних завдань
• 5 проєктів для портфоліо
• Допомога у працевлаштуванні

Викладачі курсу

• Роман Марченко - Senior Frontend Developer, DAN IT Education
• Арсеній Деркач - Front-end React developer в Revjet
• Максим Матвеєв - FrontEnd developer, Freelance
• Віталій Мудрий - Software Engineer в Gravity
• Богдан Адмін - Senior Software Engineer, NDA
• Ігор Тоболяков - Front End Developer в Newfold Digital
• Іван Сердюков - Web development lead at Clario
• Андрій Моргун - Middle front-end engineer, LULU Software
• Станіслав Чірва - Senior Frontend (JS) Engineer, EPAM Systems

Програма курсу

Введення в Excel

• Початок роботи
  • Інтерфейс
  • Створення та збереження базової електронної таблиці
• Ввід даних та форматування
  • Заголовки та мітки
  • Форматування тексту, чисел і зстосування стилів клітинок
• Основні обчислення та функції
  • Додавання, віднімання, множення та ділення
  • SUM, AVARAGE, COUNT
• Сортування та фільтрування даних
  • Сортування даних у порядку зростання та спадання
  • Фільтри для відображення конкретних даних на основі критеріїв

Візуалізація даних

• Створення діаграм і графіків
  • Гістограми, лінійні та секторні діаграми
• Умовне форматування
  • Правила умовного форматування
  • Використання кольорів для виділення шаблонів даних
• Перевірка даних і перевірка помилок
  • Правила перевірки даних
  • Перевірка помилок і очищення даних
• Практика

Розширене використання Excel

Розширені функції:

• Функції дати
• VLOOKUP, IF, COUNTIF, CONCATENATEProvisional agenda 2
• Об'єднання та розділення клітин
• Зведена таблиця

Створення інтерактивних таблиць

Інтерактивні таблиці:

• Спадні списки та перевірка даних
• Умовне форматування та спарклайни
• Макети таблиць
• Практика

Особливості курсу

• Живі заняття
• Підтримка ментора
• Допомога курс-координатора
• Сучасна LMS-система
• Навчання на реальних кейсах
• Практичні домашні завдання
• Ком'юніті студентів, випускників та експертів

Викладачі курсу

• Ірина Чиж - Senior DW/BI Engineer at SoftServe
• Дмитро Мазоха - Analytics Team Lead at Develux

Програма курсу

Модуль 0. Введення в професію

У цьому модулі ми поговоримо про саму професію, вимоги до спеціалістів Digital-дизайну та перспективи роботи за фахом. Ми окреслимо обсяг знань та інструментів, які необхідні для успішного працевлаштування фахівця.

Модуль 1. Основні інструменти та програми для дизайну

Цей модуль знайомить студентів з основними інструментами та програмним забезпеченням, які є невіддільною частиною роботи будь-якого digital-дизайнера. Студенти навчаться працювати з передовими графічними редакторами та дизайнерськими інструментами:

• Adobe Photoshop: освоєння професійного редагування зображень, текстур та ефектів для створення високоякісних візуалів
• Adobe Illustrator: набуття навичок векторного дизайну для створення логотипів, іконок та ілюстрацій
• Figma: вивчення основ співпраці та прототипування в дизайні інтерфейсів та вебсайтів з можливістю спільної роботи в режимі реального часу
• Midjourney, Chat GPT: знайомство з інноваційними інструментами штучного інтелекту для генерації ідей та контенту, включаючи автоматизацію деяких процесів дизайну та текстового контенту

Через практичні заняття та вправи студенти навчаться ефективно застосовувати ці інструменти для розв’язання дизайнерських завдань, від створення основних візуальних елементів до розробки проєктів.

Модуль 2. Основні принципи дизайну

Студенти зануряться у фундаментальні принципи дизайну та навчаться застосовувати ці знання на практиці. А ще дізнаються, як використовувати мудборди та референси для збору інспірації та організації своїх ідей, а також як проводити ефективне дослідження інформації для розробки дизайн-проєктів.

• Мудборди та референси: Навчання створення ефективних мудбордів та використання референсів для збору візуальної інформації, що слугуватиме джерелом натхнення та орієнтиром у роботі над проєктами
• Основи композиції: Вивчення ключових принципів композиції, включаючи баланс, контраст, акцентування, ритм та єдність, а також їх застосування для створення гармонійних та привабливих візуальних рішень
• Колір у дизайні: Розгляд психології кольору та його вплив на сприйняття дизайну. Студенти навчаться створювати колірну палітру, що відповідає цілям та ідентичності бренду
• Типографіка: Ознайомлення з основами вибору та використання шрифтів, створення ефективного текстового контенту, що сприяє залученню уваги й зрозумілості інформації
• Технічні вимоги до роботи з макетами: Вивчення стандартів та норм, які слід враховувати при підготовці дизайн-макетів до друку чи публікації в цифровому форматі
• Воркшоп зі створення віжуалів: Практичні заняття, де студенти матимуть можливість застосувати отримані знання на практиці, працюючи над створенням власних візуальних проєктів

Цей модуль допомагає студентам засвоїти необхідні теоретичні знання та розвинути практичні навички, які є важливими для будь-якого digital-дизайнера, охочого створювати ефективний, естетично привабливий дизайн.

Модуль 3. Дизайн в реалізації

У цьому модулі ми зосередимо увагу на застосуванні теоретичних знань та практичних навичок в реальних дизайнерських проєктах, з акцентом на психології сприйняття візуальної інформації, створенні ідентичності бренду, дизайні для соціальних мереж, рекламних віжуалах та корпоративних презентаціях:

• Психологія сприйняття візуальної інформації: Вивчення того, як люди сприймають візуальну інформацію, та використання цих знань для створення більш ефективного дизайну
• Айдентика: Основи створення та розробки візуальної ідентичності бренду, включаючи логотип, фірмовий стиль та корпоративну символіку
• Дизайн для соціальних мереж: Розробка концепцій дизайну та створення темплейтів для соціальних мереж, включаючи підбір колірної гами та візуального контенту
• Створення рекламних віжуалів: Навички створення ефективних рекламних віжуалів для контекстної реклами та таргетингу, з акцентом на побудову макетів, що залучають увагу та спонукають до дії
• Створення корпоративних презентацій: Техніки та практики створення презентацій, які ефективно комунікують ідеї та інформацію, використовуючи візуальні елементи

Модуль 4. Кар'єра в дизайні

Цей модуль зосереджений на розвитку професійних навичок та підготовці до кар’єри в галузі digital-дизайну. Студенти дізнаються про важливі аспекти взаємодії з клієнтами, організації робочого процесу, а також про створення та просування власного портфоліо. У цьому модулі розглянемо:

• Брифування клієнта та роботу з технічним завданням: Навчання ефективній комунікації з клієнтами, розумінню їхніх потреб та перетворенню цих вимог на конкретні технічні завдання
• Фриланс: Основи ведення фриланс-діяльності, включаючи пошук клієнтів, ціноутворення, управління проєктами та особистим брендом
• Оформлення портфоліо: Стратегії створення ефективного портфоліо, яке демонструє найкращі роботи та професійні навички дизайнера
• Організація роботи дизайнера: Використання таск-менеджерів та контент-планів для ефективного планування та управління проєктами
• Воркшоп та підготовка до фінального проєкту: Практичні заняття, під час яких студенти застосовують набуті знання для створення стилістики соціальних мереж конкретного бренду, включаючи розробку брифу, аналіз завдань та розробку концепцій

Завершення цього модуля надає студентам комплексне розуміння того, як побудувати успішну кар’єру в дизайні, ефективно співпрацювати з клієнтами та самостійно управляти проєктами. Також вони навчаться представляти свої роботи таким чином, щоб максимально збільшити свої шанси на успіх у галузі.

Особливості курсу

• Живі заняття
• Ізраїльська методика Телем
• Підтримка ментора
• Робота над реальними проєктами
• Допомога курс-координатора
• Сучасна LMS-система
• Система оцінки знань
• Різні проєкти у портфоліо
• 18 практичних домашніх завдань
• Кар'єрний супровід
• Ком'юніті студентів та випускників

Викладачі курсу

Сергій Коваленко - Senior UX/UI designer, Founder at Siegfried Design Buro