Лучшие IT курсы в Украине

Отримайте практичні навички застосування макросів, функцій і формул масивів та швидко ухвалюйте виважені рішення, використовуючи просунуті функції Excel.

Програма курсу

Онлайн-лекція №1. Знайомство

• Знайомство
• Ознайомлення з форматом курсу та програмою
• Робота з LMS, критерії оцінювання домашніх завдань

Модуль 1. Під'єднання до зовнішніх джерел та консолідація даних (7 занять)

• Навіщо Power Query і Power Pivot в Excel
• Під'єднання до зовнішніх джерел даних (основи Power Query)
• Перетворення "сирих" даних, або Магія Power Query
• Моделі даних і Power Pivot. Зв'язки one-to-many, many-to-many
• Основи DAX
• Power Query як інструмент консолідації даних
• Під'єднання до Google Sheets і вебресурсів

Модуль 2. Просунуті формули Excel. Комбінація формул. Формули масиву (6 занять)

• Основні формули посилань і масивів
• Іменовані комірки та діапазони
• Організація динамічних діапазонів. Динамічні діапазони в Excel 365
• Зведені й "розумні" таблиці та робота з ними
• Формули агрегування та їхнє застосування
• Сучасні альтернативи формулам масиву

Онлайн-заняття №1

• Керування посиланнями на інші файли Excel
• Формули куба в Excel

Модуль 3. Візуалізація в Excel (2 заняття)

• Створення KPI у моделі даних Power Pivot та створення дашборда за допомогою Excel
• Power BI як окремий інструмент візуального аналізу даних

Онлайн-заняття №2

Практичне заняття та Q&A-сесія.

Модуль 4. Автоматизація рутинних завдань за допомогою VBA та AI-інструментів (4 заняття)

• Використання AI ChatGPT в Excel
• Знайомство з VBA (Visual Basic for Applications): DOM, змінні й константи, цикли
• Функція запису макросів
• Запуск макросу за часом

Особливості курсу

• Практичні домашні завдання
• Надбудови Excel
• Автоматизація роботи
• Допомога ментора

Викладачі курсу

Микита Свідло - Head of Operations | Delivery Unit at Uklon

Опануйте навички AI Product Manager, який власноруч створює та запускає продукти від ідеї до MVP: технології, управління продуктом, дизайн, бізнес-стратегія, аналітика та АІ-інструменти. Станьте незамінним фахівцем, який очолить розробку та управління АІ-продуктами.

Програма курсу

Basics of Technologies

HTML & CSS (Основи веб-розробки)

Ви отримаєте практичну базу веб-розробки, розберетесь, як працюють інтерфейси "зсередини", навчитесь швидко збирати лендинг/прототип. А також здобудете досвід публікації прототипів на GitHub Pages та підготовки техзавдання для Front-end-розробки.

Базова математика

Ви навчитеся оцінювати ймовірності подій і ризики, опануєте розуміння нормального та бернуллівського розподілів та коректно трактувати кореляції, уникаючи хибних висновків про "причину-наслідок". Отримаєте досвід використання AI-асистентів для перевірки розрахунків, пояснення формул та генерації навчальних прикладів.

Tier 1: Technology & Product Foundation

Python Programming: Foundations and Best Practices

Ви навчитеся писати код на Python, створювати автоматизовані скрипти та боти та опануєте роботу з API й структурованими даними (JSON, CSV),  проводити аналіз даних у Jupyter Notebook, будувати швидкі AI-прототипи на базі GPT або Claude, ефективно використовувати AI як код-асистента для дебагу й оптимізації програмного коду. Будете говорити з інженерами "однією мовою".

JavaScript Fundamentals: From Basics to Advanced Concepts

Ви навчитеся розуміти логіку Front-end та життєвий цикл UI, створювати інтерактивні прототипи вебсторінок, підключати зовнішні API та динамічні дані, використовувати AI для автоматичного створення UI компонентів, застосовувати React для побудови спрощених SPA-інтерфейсів, тестувати вебфункціональність через консоль та інструменти розробника і ефективно ставити технічні завдання Front-end-команді.

Human-Computer Interaction and Design: Theory and Techniques

Ви опануєте створення персон та сценаріїв використання, дизайн інтуїтивно зрозумілих інтерфейсів, AI для генерації UX-концептів і тестів. Навчитесь оцінювати юзабіліті за результатами тестів й перетворювати інсайли з UX у продуктові гіпотези.

Tier 2.1: AI-Driven User Experience

AI Fundamentals

Ви дізнаєтесь, як працюють моделі штучного інтелекту та машинного навчання і навчитесь ставити технічні завдання, оцінювати ризики та інтегрувати AI у продукт. Зможете оцінювати вартість і складність AI-рішень та пояснювати команді й користувачам, як працює модель.

Generative and Agentic AI

Ви навчитесь створювати продукти з використанням генеративного AI - від текстових моделей до автономних агентів, які пишуть код, тестують функції та допомагають будувати MVP без розробників. Зможете розробляти власних AI-асистентів і агентів оптимізувати роботу продакт-команди за допомогою агентів.

ML Ops

Ви зрозумієте, як впроваджувати й підтримувати AI-системи на продакшені - від обробки даних до оновлення моделей. Навчитесь обґрунтовувати архітектурні рішення для AI-продукту.

UX Research Methods and Usability Testing

Ви навчитесь знаходити справжні потреби користувачів і перевіряти гіпотези продукту через дослідження, інтерв'ю й тестування. Зможете створювати CJM та user personas на основі даних, інтерпретувати результати досліджень для прийняття рішень будувати дизайн-гіпотези на базі реальних даних та перетворювати інсайди в roadmap продукту.

Іnteraction Design and Design Thinking for UX/UI

Ви будете генерувати креативні рішення через дизайн-мислення, створювати інтерактивні прототипи у Figma та використовувати AI для побудови UI й копірайтингу. Як результат, зможете зменшити ризики на ранніх етапах розробки.

AI Interfaces Design

Ви отримаєте навички створення інтерфейсів для продуктів, у яких користувач взаємодіє з AI - чат-боти, асистенти, рекомендаційні системи. Навчитесь балансувати між зручністю, прозорістю та довірою користувача до AI.

Tier 2.2: Product Strategy & Analytics

Market Research & Data Visualisation

Ви навчитесь розуміти ринок, конкурентів і користувачів через дані, генерувати інсайди на базі кількісних даних та приймати обґрунтовані продуктові рішення. Опануєте інструменти для кількісного аналізу і побудови data-driven стратегій, побудову аналітичних презентацій для стейкхолдерів.

Product Marketing

Ви здобудете стратегічні та практичні компетенції у AI-Driven маркетингу, опануєте методи формування Go-to-Market стратегій для AI-продуктів, навчитеся застосовувати AI для аналізу користувачів, оптимізації промо-кампаній, створення контенту та вимірювання ROI маркетингових дій.

Agile Product Management

Ви здобудете практичні компетенції у Agile-керуванні продуктом, опануєте формування дорожніх карт та Backlog, навчитеся автоматизувати менеджмент завдань через AI, будувати процеси спринтів та оцінювати метрики команди в реальному часі.

Product Analytics

Ви здобудете практичні компетенції у Product Analytics, опануєте побудову дашбордів та A/B тестування. Навчитеся розраховувати LTV, CAC, Retention, формувати й перевіряти гіпотези, інтерпретувати когортні звіти, використовувати SQL та автоматизувати аналітику через AI.

Tier 3: AI Leadership

Business Case Studies

Ви опануєте стратегічне мислення AI Product Manager - як бачити ринок, розуміти тренди, оцінювати бізнес-моделі, створювати й презентувати інноваційні рішення та бізнес-ідеї інвесторам або керівництву. Будете формувати продуктові стратегії з урахуванням AI-трендів.

Data Privacy and AI Regulation

Ви здобудете теоретичні та практичні компетенції у AI-Legal & Ethics, опануєте законодавчі вимоги та методи оцінки ризиків. Навчитеся забезпечувати захист даних, ефективно комунікувати з юристами та будувати етичну архітектуру продукту.

Responsible AI Leadership

Ви навчитесь формувати й керувати командами, що працюють з AI. Зможете ухвалювати стратегічні рішення на основі етичних принципів та ефективно представляти AI-продукт перед інвесторами, медіа та регуляторами.

Career Strategies

Ви дізнаєтесь, як побудувати особисту кар'єрну траєкторію в сфері AI та Prosuct Management. Навчитесь визначати власні сильні сторони, презентувати професійний досвід, ефективно проходити співбесіди й формувати особистий бренд як AI Product Manager.

Applied Computer Science. Дипломний проєкт

Ви створите AI-продукт - від ідеї до MVP, із застосуванням усіх набутих знань. Попрактикуєтесь досліджувати ринок, в юніт-економіці, створювати AI-прототип без коду та презентуєте пітч-дек перед експертами. Вийдете на ринок як AI Product Manager або засновник стартапу.

Особливості курсу

• Регулярні живі лекції та практика з викладачами
• Soft Skills
• Гнучкий графік
• Англійська для працевлаштування
• Автоперевірка коду та ШІ
• Підтримка кар'єрного консультанта
• Розробка резюме та мотиваційного листа
• Професійний профіль LinkedIn та зіркове портфоліо GitHub
• Тестові інтерв'ю
• Індивідуальні консультації та всебічна підтримка до випуску
• Необхідність диплому бакалавра (будь-якої спеціальності) для вступу на магістратуру

Викладачі курсу

• Богдан Коваль - Senior Software Engineer at Netflix
• Нік Білогорський - Ex-Director Security Google
• Віталій Нужний - Head of Ukraine
• Роман Прокоф'єв - Засновник Jooble
• Дмитро Лисицький - Співзасновник укр.філії GlobalLogic та стартапу Influ2
• Євген Сисоєв - Керівний партнер інвесткомпанії AVentures Capital
• Юлія Грущинська - Керівник відділу HR-партнерів в Ciklum
• Robert Potter - Co-Founder at Internet 2.0
• Костянтин Магалецький - Екс-партнер Horizon Capital
• Василь Тофан - Старший партнер Horizon Capital
• Марина Євдокименко - Президентка асоціації Women4Cyber Ukraine
• Сергій Борона - Head of Information Security at Ciklum
• Олексій Барановський - Senior Application Security Engineer at Intellias
• Олег Осадчук - Python Software Engineer at EPAM
• Олег Сінькевич - Machine Learning engineer at EngenAI
• Максим Лизогуб - ML Engineer at Everymatrix
• Володимир Голомб - Lead Data Scientist & ML Engineer at RBC Group
• Катерина Коцюбівська - Співзасновниця ГО "Агенція сталого розвитку та освітніх ініціатив"
• Антон Чорний - Agile product management lecturer / CEO of GoIT
• Юрій Кучма - Basic Algorithms Lecturer
• Андрій Білик - COO at WEBGORILLA Studio
• Олексій Репін - Frontend Developer at GoIT
• Максим Алієв-Ломач - Full Stack Engineer at AIWEB Solutions
• Руслана Ковальчук - Head of Career Center, GoIT
• Юлія Мельник - Head of Study at GoIT
• Юлія Олійник - Scrum Master & Project Manager at GoIT
• Ярослав Косиця - Frontend Developer at SoftRyzen
• Олег Андрус - Python Programming Lecturer
• Олексій Кудін - Data Scientist/ML Engineer at Upwork
• Тетяна Філімонова - Associate Professor at the Faculty of Information Technology
• Артур Гіль - Security Engineering Lead at Cossack Labs
• Ольга Караіван - SOC Engineer at Pharmbills
• Ярослав Малоокий - Cybersecurity Engineer at Kavitech
• Максим Плахтій - Засновник Karabas.com
• Едуард Рубін - Ексректор ХНУРЕ
• Вячеслав Поліновський - Кандидат технічних наук
• Владислава Магалецька - Головна консультантка Президента Enterra Solutions
• Прокопенко Юрій - Директор з інформаційної безпеки Банку Кредит Дніпро (BCD)

Програма курсу

Tier 1

• Python Programming: Foundations and Best Practices
• Mathematics for Computer Science and Introduction to Problem-Solving Techniques
• Basic Algorithms and Data Structures

Tier 2

• Numerical Programming in Python
• Relational Databases: Concepts and Techniques
• Machine Learning: Fundamentals and Applications
• Visual Analytics
• Introduction to Deep Learning
• Generative and Agentic AI
• Cryptography and Data Protection
• Network Security and Communication Protocols

Tier 3

• Identity and Access Management in Cybersecurity
• Security Operations and Incident Response
• Security Assessment and Testing in Cybersecurity

Дипломний проєкт (8 тижнів)

• Applied Computer Science: Capstone Project
  • Розробка власного стартапу в команді
  • Ви проходите всі стадії до пітчингу проєкту
  • Можливість отримати інвестиції

Особливості курсу

• Регулярні живі лекції та практика з викладачами
• Soft Skills
• Гнучкий графік без сесій
• Англійська для працевлаштування
• Автоперевірка коду та ШІ
• Підтримка кар'єрного консультанта
• Розробка резюме та мотиваційного листа
• Професійний профіль LinkedIn та зіркове портфоліо GitHub
• Тестові інтерв'ю
• Індивідуальні консультації та всебічна підтримка до випуску
• Студенський квиток
• Необхідність диплому бакалавра (будь-якої спеціальності) для вступу на магістратуру

Викладачі курсу

• Богдан Коваль - Senior Software Engineer at Netflix
• Нік Білогорський - Ex-Director Security Google
• Віталій Нужний - Head of Ukraine
• Роман Прокоф'єв - Засновник Jooble
• Дмитро Лисицький - Співзасновник укр.філії GlobalLogic та стартапу Influ2
• Євген Сисоєв - Керівний партнер інвесткомпанії AVentures Capital
• Юлія Грущинська - Керівник відділу HR-партнерів в Ciklum
• Robert Potter - Co-Founder at Internet 2.0
• Костянтин Магалецький - Екс-партнер Horizon Capital
• Василь Тофан - Старший партнер Horizon Capital
• Марина Євдокименко - Президентка асоціації Women4Cyber Ukraine
• Сергій Борона - Head of Information Security at Ciklum
• Олексій Барановський - Senior Application Security Engineer at Intellias
• Олег Осадчук - Python Software Engineer at EPAM
• Олег Сінькевич - Machine Learning engineer at EngenAI
• Максим Лизогуб - ML Engineer at Everymatrix
• Володимир Голомб - Lead Data Scientist & ML Engineer at RBC Group
• Катерина Коцюбівська - Співзасновниця ГО "Агенція сталого розвитку та освітніх ініціатив"
• Антон Чорний - Agile product management lecturer / CEO of GoIT
• Юрій Кучма - Basic Algorithms Lecturer
• Андрій Білик - COO at WEBGORILLA Studio
• Олексій Репін - Frontend Developer at GoIT
• Максим Алієв-Ломач - Full Stack Engineer at AIWEB Solutions
• Руслана Ковальчук - Head of Career Center, GoIT
• Юлія Мельник - Head of Study at GoIT
• Юлія Олійник - Scrum Master & Project Manager at GoIT
• Ярослав Косиця - Frontend Developer at SoftRyzen
• Олег Андрус - Python Programming Lecturer
• Олексій Кудін - Data Scientist/ML Engineer at Upwork
• Тетяна Філімонова - Associate Professor at the Faculty of Information Technology
• Артур Гіль - Security Engineering Lead at Cossack Labs
• Ольга Караіван - SOC Engineer at Pharmbills
• Ярослав Малоокий - Cybersecurity Engineer at Kavitech
• Максим Плахтій - Засновник Karabas.com
• Едуард Рубін - Ексректор ХНУРЕ
• Вячеслав Поліновський - Кандидат технічних наук
• Владислава Магалецька - Головна консультантка Президента Enterra Solutions
• Прокопенко Юрій - Директор з інформаційної безпеки Банку Кредит Дніпро (BCD)

Програма курсу

Tier 1 / Базові знання ІТ (17 тижнів)

• Python Programming: Foundations and Best Practices
• Mathematics for Computer Science and Introduction to Problem-Solving Techniques
• Basic Algorithms and Data Structures

Tier 2 / Спеціалізація (58 тижнів)

• HTML and CSS Fundamentals for User Interface Design
• JavaScript Fundamentals: From Basics to Advanced Concepts
• Advanced JavaScript and TypeScript: Tools and Best Practices
• Mastering Front-End Development with React
• Relational Databases: Concepts and Techniques
• Cross-Platform Mobile App Design and Development with React Native
• FullStack Web Development with Python
• Fullstack. Back End Development: Node.js
• Machine Learning: Fundamentals and Applications
• Deep Learning for Computer Vision and NLP
• Applied Machine Learning: business cases

Tier 3 / Поглиблені знання

• Foundations of Cloud Computing
• DevOps CI/CD
• System Design
• Career Strategies and Soft Skills for IT Professionals

Дипломний проєкт (8 тижнів)

• Applied Computer Science: Capstone Project
  • Розробка власного стартапу в команді
  • Ви проходите всі стадії до пітчингу проєкту
  • Можливість отримати інвестиції

Особливості курсу

• Регулярні живі лекції та практика з викладачами
• Soft Skills
• Гнучкий графік без сесій
• Англійська для працевлаштування
• Автоперевірка коду та ШІ
• Підтримка кар'єрного консультанта
• Розробка резюме та мотиваційного листа
• Професійний профіль LinkedIn та зіркове портфоліо GitHub
• Тестові інтерв'ю
• Індивідуальні консультації та всебічна підтримка до випуску
• Студенський квиток
• Необхідність диплому бакалавра (будь-якої спеціальності) для вступу на магістратуру

Викладачі курсу

• Богдан Коваль - Senior Software Engineer at Netflix
• Нік Білогорський - Ex-Director Security Google
• Віталій Нужний - Head of Ukraine
• Роман Прокоф'єв - Засновник Jooble
• Дмитро Лисицький - Співзасновник укр.філії GlobalLogic та стартапу Influ2
• Євген Сисоєв - Керівний партнер інвесткомпанії AVentures Capital
• Юлія Грущинська - Керівник відділу HR-партнерів в Ciklum
• Robert Potter - Co-Founder at Internet 2.0
• Костянтин Магалецький - Екс-партнер Horizon Capital
• Василь Тофан - Старший партнер Horizon Capital
• Марина Євдокименко - Президентка асоціації Women4Cyber Ukraine
• Сергій Борона - Head of Information Security at Ciklum
• Олексій Барановський - Senior Application Security Engineer at Intellias
• Олег Осадчук - Python Software Engineer at EPAM
• Олег Сінькевич - Machine Learning engineer at EngenAI
• Максим Лизогуб - ML Engineer at Everymatrix
• Володимир Голомб - Lead Data Scientist & ML Engineer at RBC Group
• Катерина Коцюбівська - Співзасновниця ГО "Агенція сталого розвитку та освітніх ініціатив"
• Антон Чорний - Agile product management lecturer / CEO of GoIT
• Юрій Кучма - Basic Algorithms Lecturer
• Андрій Білик - COO at WEBGORILLA Studio
• Олексій Репін - Frontend Developer at GoIT
• Максим Алієв-Ломач - Full Stack Engineer at AIWEB Solutions
• Руслана Ковальчук - Head of Career Center, GoIT
• Юлія Мельник - Head of Study at GoIT
• Юлія Олійник - Scrum Master & Project Manager at GoIT
• Ярослав Косиця - Frontend Developer at SoftRyzen
• Олег Андрус - Python Programming Lecturer
• Олексій Кудін - Data Scientist/ML Engineer at Upwork
• Тетяна Філімонова - Associate Professor at the Faculty of Information Technology
• Артур Гіль - Security Engineering Lead at Cossack Labs
• Ольга Караіван - SOC Engineer at Pharmbills
• Ярослав Малоокий - Cybersecurity Engineer at Kavitech
• Максим Плахтій - Засновник Karabas.com
• Едуард Рубін - Ексректор ХНУРЕ
• Вячеслав Поліновський - Кандидат технічних наук
• Владислава Магалецька - Головна консультантка Президента Enterra Solutions
• Прокопенко Юрій - Директор з інформаційної безпеки Банку Кредит Дніпро (BCD)

Опануйте основи реклами та аналітики: від налаштування й запуску кампаній в Google, Meta й TikTok - до роботи з бюджетами, аудиторіями, пікселями, GA4 та GTM. Навчіться самостійно просувати проєкти й впевнено розпочніть кар'єру performance-маркетолога.

Програма курсу

Основи digital-маркетингу

• Digital-маркетинг та його напрями
• Ключові терміни та метрики
• Ролі в маркетинговій команді
• Міфи та помилки в галузі

Таргетинг

• Що таке таргетинг і чому він працює
• Джерела даних: звідки вони беруться, наскільки їм можна довіряти
• Типи таргетингу на різних рівнях воронок
• Приклади таргетингу в Google Ads, Meta, TikTok
• Домашнє завдання: заповнити таблицю з 20 аудиторіями та рознести їх по рівнях воронки

Рекламні інструменти, бюджетування й типи реклами

• Завдання та цілі performance-маркетингу
• Основні платформи: Google Ads, Meta, TikTok
• Формати й моделі закупки
• Медійна реклама: цілі, канали, приклади
• Основи бюджетування та ефективність результатів
• Домашнє завдання: тест за модулем

Google Ads: основи та структура кампаній

• Огляд рекламного кабінету Google Ads
• Типи кампаній
• Структура акаунту: кампанія → група оголошень → оголошення

Пошукові кампанії

• Стратегії та цілі пошукової реклами
• Робота з семантичним ядром: Keyword Planner, ключові слова, мінус-слова
• Види розширень та оголошень
• Логіка запуску кампаній
• Домашнє завдання: тестове заведення пошукової кампанії в GoogleAds

Google Merchant Center і торгові кампанії

• Налаштування Google Merchant Center
• Performance Max: підходи, сигнали, аудиторії, креативи
• Стандартні торгові кампанії
• Домашнє завдання: тестове заведення PMах-кампанії, налаштування Merchant Center

Практика + Q&A

• Практика за різними кабінетами й типами РК
• Відпрацювання типових помилок
• Q&A-сесія

Meta й TikTok

• Огляд екосистеми Meta й TikTok Ads
• Структура та налаштування акаунтів
• Типи кампаній та формати оголошень
• Визначення та налаштування аудиторій
• Ключові метрики ефективності
• Аналіз та оптимізація результатів
• Домашнє завдання: тестове заведення кампанії у Facebook з 1-2 цілями оптимізації

Робота з аудиторіями

• Приклади аудиторій в Google Ads, Meta, TikTok
• Специфічні аудиторії: клініки, медицина, нішеві бізнеси
• Практика підбору й тестування аудиторій
• Домашнє завдання: додати аудиторію в наявну кампанію з попереднього домашнього завдання

Оптимізація та аналіз РК

• Ключові метрики успішності РК
• Оптимізація та масштабування кампаній
• Quality Score, Impression Share та інші показники
• Автоматизація: скрипти, правила, smart bidding
• Домашнє завдання: тест за модулем

Основи роботи з аналітикою

• Навіщо потрібна аналітика в perfomance-маркетингу
• Основи GA4: події, цілі, звіти
• Зв'язка акаунтів та кастомні звіти

Налаштування GTM та зв'язка аналітики

• Що таке Google Tag Manager і навіщо він потрібен
• Створення акаунту, базове налаштування та встановлення на сайт
• Теги й тригери
• Інтеграція GA4, Ads, Meta, TikTok

Базове налаштування пікселів

• Встановлення та налаштування пікселів
• Додавання дій конверсій для Ads-платформ
• Enhanced Conversions
• Домашнє завдання: тест за модулем

Завершення курсу та подальші кроки

• Як писати резюме й шукати першу роботу в PPC
• Підготовка до співбесіди й самопрезентація початківця
• Розвиток після курсу: ресурси, сертифікації, спільноти, нетворкінг
• Кар'єрні перспективи та доступні позиції в індустрії
• Q&A-сесія

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Фідбек від викладача
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Олексій Лях - Co-owner of the MarTech agency newage
• Дмитро Коноваленко - Chief Strategy Officer
• Дар'я Кражай - PPC Specialist
• Наталія Кустенко - Media Planner
• Валерія Міщерікова - Middle Web Analyst
• Вікторія Гринчук - Middle Traffic Manager

На курсі "AI для бізнесу" ви зрозумієте, як серед пропозицій ринку обирати найвигіднішу, складете план впровадження ШІ та навчитесь якісно добирати підрядників. Отримаєте алгоритм аналізу процесів, зрозумієте, де саме можна підключати AI, розберетесь, як правильно обирати готові рішення на ринку або розробляти власні, а також обґрунтовувати свої рішення для стейкхолдерів. Ви зрозумієте, як системно покращувати результати команди за допомогою ШІ та інтегрувати нові технологічні рішення навіть за умов обмеженого бюджету.

Програма курсу

Вступ до штучного інтелекту в бізнесі

• Чому AI - це не просто тренд, а стратегічний інструмент
• Основні тенденції у сфері штучного інтелекту, що впливають на бізнес
• Як AI змінює бізнес і ринок: успішні кейси, які впроваджують конкуренти
• Основи AI та LLM: короткий екскурс про технологію
• Ризики у впровадженні AI в компанії
• Чому "готові рішення" в AI - це ілюзія простоти: що варто знати перед впровадженням
• Практика: скласти карту можливостей впровадження AI

Створення інноваційної культури в компанії

• Розвиток інноваційного мислення у вашій команді
• Роль керівника у впровадженні штучного інтелекту
• "Легалізація AI" та як з цим працювати
• Подолання опору змінам
• Проведення корпоративних хакатонів та системи мотивації впровадження AI
• Як сформувати культуру, в якій не розмовляють про AI, а користуються ним
• Як виключити форвард-менеджмент із ChatGPT
• Домашнє завдання: провести мініаудит інноваційної культури у вашій компанії, визначити точки використання AI, описати bottlenecks та сформувати план AI-сесії

AI в маркетингу та продажах: від лідів до лояльності

• Автоматизація та персоналізація маркетингу: як AI допомагає створювати контент, що продає
• Практичний розбір інструментів для генерації контенту
• Підвищення ефективності реклами: оптимізація рекламних кампаній, A/B-тестування та аналіз аудиторії
• AI в продажах: прогнозування продажів, lead scoring, автоматизація комунікації та персоналізовані пропозиції
• Чат-боти нового покоління: як використовувати AI-чат-ботів для кваліфікації лідів та підтримки клієнтів 24/7
• Аналітика на основі AI: як збирати й аналізувати дані про клієнтів для ухвалення ефективних маркетингових рішень
• AI-Retention: особистий кейс, який реально працює на ринку
• Практика: мастермайнд з генерації рекламного креативу для продукту/послуги

AI в HR: пошук, розвиток та утримання талантів

• Революція в рекрутингу: використання AI для сорсингу кандидатів, автоматичного скринінгу резюме та проведення первинних співбесід
• Адаптація та навчання: як AI допомагає створювати персоналізовані плани онбордингу та розвитку для співробітників
• Оцінка та мотивація: аналіз продуктивності, виявлення ризиків вигорання та розробка систем мотивації на основі даних
• HR-аналітика: як за допомогою AI прогнозувати плинність кадрів та оптимізувати HR-процеси в компанії
• Етичні питання: упередженість алгоритмів у найманні та як її уникнути
• Практика: розбір кейса аналізу знеособленого резюме за допомогою симулятора AI-системи
• Домашнє завдання: обрати ключовий відділ, виявити вузькі місця та підібрати 2–3 AI-інструменти для підвищення його ефективності

AI для фінансів та ефективного управління бізнес-процесами

• Автоматизація бухгалтерського обліку, обробки рахунків та звітів
• Використання AI для комплаєнсу
• AI для фінансового прогнозування
• Управління ризиками та виявлення шахрайства
• Оптимізація логістики та управління ланцюгами постачання
• Інтелектуальний документообіг: автоматичне розпізнавання та класифікація документів
• AI в управлінні проєктами: прогнозування термінів, розподіл ресурсів, ідентифікація ризиків
• Практика: розбір прогнозування грошового потоку для малого бізнесу на основі наданих даних. Запропонувати, які параметри варто врахувати AI-моделі

AI в клієнтському сервісі та для ухвалення рішень

• Інтелектуальні чат-боти й голосові асистенти для миттєвої підтримки
• Аналіз тональності відгуків клієнтів для покращення сервісу
• Персоналізовані рекомендації та пропозиції на основі історії взаємодії.
• Від даних до інсайтів: як AI-інструменти допомагають візуалізувати дані та знаходити приховані закономірності
• Стратегічне прогнозування: аналіз ринкових трендів, поведінки конкурентів та прогнозування попиту
• Інструменти Gemini Deep Research та ParallelAI
• Створення data-driven культури в компанії: як навчити команду ухвалювати рішення на основі даних, а не інтуїції
• Практика: аналізуємо розмову. Визначити тональність і ключові проблеми клієнтів з дзвінків та чатів. Обговорення, як це робить AI
• Домашнє завдання: обрати 1–2 операційних процеси та дослідити AI-рішення для їхньої автоматизації з оцінкою потенційної економії часу/ресурсів

Стратегія впровадження AI: від ідеї до дорожньої карти

• Аудит бізнес-процесів: як знайти процеси, автоматизація яких дасть максимальний ефект
• Критерії вибору між готовими SaaS-рішеннями та розробкою власного AI-продукту
• Переваги та недоліки кожного підходу для МСБ
• Як оцінити потенційну вигоду й термін окупності AI-проєкту: розрахунок ROI та визначення KPI
• Створення roadmap впровадження AI-ініціативи: від пілотного проєкту до масштабування на всю компанію
• Авторська AHEAD методологія, за якою AI впроваджується у великих компаніях на ринку США
• Практика: скласти карту бізнес-процесів для вигаданої компанії та визначення топ 3 кандидатів на AI-автоматизацію за критеріями: вплив на прибуток, складність впровадження, економія часу
• Домашнє завдання: провести мініаудит одного відділу та розрахувати орієнтовний ROI для процесу-кандидата на впровадження AI

Підбір інструментів та управління проєктом впровадження

• Пошук та оцінка підрядників/інструментів
• Типові помилки під час впровадження AI
• Запуск пілотного проєкту для швидкої перевірки гіпотез з мінімальними витратами
• Як використовувати базові інструменти: Google Gemini, ChatGPT, Claude, DeepSeek
• Вайбкодинг як новий інструмент для створення PoC та MVP
• Управління змінами: як підготувати команду до роботи з новими інструментами, подолати опір та інтегрувати AI в щоденну рутину
• Масштабування: як поширити пілотне рішення на всю компанію
• Практика: рольова гра "переговори з підрядником". Метою є узгодити умови пілотного проєкту
• Домашнє завдання: скласти короткий бриф для підрядника на розробку або впровадження AI-рішення у вашій компанії

AI-Augmentation - посилення команди, а не її заміна

• Що таке AI-Augmentation
• Концепція "людина + машина" та її відмінність від повної автоматизації
• Ключові переваги та приклади AI-Augmentation у відділах
• Як впровадити інструменти-помічники в щоденну роботу для підвищення ефективності кожного співробітника
• Метрики для оцінки впливу аугментації на продуктивність і задоволеність команди
• Практика: мозковий штурм. Оберіть одну посаду у вашій компанії. Як AI-асистент міг би зробити роботу цієї людини ефективнішою?
• Домашнє завдання: розробити концепцію AI-augmented ролі для співробітника, вказавши задачі, які передасть AI, та нові функції людини

AI-Native: створення бізнес-моделей майбутнього

• Бізнес, побудований навколо AI як основного конкурентного активу
• Відмінності від традиційного бізнесу: структура, процеси, продукти й культура, що орієнтовані на дані
• Приклади AI-Native продуктів та сервісів: персоналізовані рекомендаційні системи, автономні системи, предиктивна аналітика як послуга
• AI-агенти як фундамент AI-Native бізнесу
• Чи може МСБ стати AI-Native
• Мислити як AI-Native підприємець: пошук проблем, які раніше було неможливо розв’язати, а тепер можливо завдяки AI

Етичні дилеми та юридичні аспекти AI

• Етика AI в бізнесі. Хто несе відповідальність, якщо AI припустився помилки
• Упередженість в AI: як виникає упередженість у даних та алгоритмах і як вона може нашкодити бізнесу
• Захист персональних даних
• Авторське право на контент, згенерований AI
• Правові вимоги до використання AI в різних галузях
• Регулювання AI в Україні та країнах Європи
• Практика: розбір етичних/юридичних кейсів, які призвели до репутаційних або фінансових втрат у компаніях
• Домашнє завдання: проаналізувати обробку чутливих даних у компанії та оцінити ризики, пов’язані з передачею їх AI-сервісам

Кібербезпека та управління ризиками AI

• Нові загрози: як AI створює нові вектори атак
• Як захистити комерційну таємницю та клієнтські дані під час роботи з хмарними AI-сервісами
• "Отруєння даних" та Adversarial Attacks: як зловмисники можуть обманути вашу AI-систему
• Створення політики безпеки: розробка внутрішніх правил та процедур щодо безпечного використання AI-інструментів співробітниками
• Практика: демонстрація прикладів діпфейків та AI-згенерованих фішингових листів

Підвищення особистої ефективності за допомогою AI

• AI як ваш другий мозок: управління знаннями, нотатками та ідеями
• Автоматизація рутини: налаштування автоматичного сортування пошти, планування зустрічей, транскрипції аудіо/відео
• Використання Make.com та n8n для розв'язання базових задач
• Тайм-менеджмент та пріоритизація: використання AI-асистентів для аналізу календаря, завдань та фокусування на головному
• Підготовка до зустрічей: як за допомогою AI швидко аналізувати великі документи, звіти й готувати стислі саммарі
• Digital Twin керівника
• Практика: використовуємо в реальному часі AI-інструмент для аналізу статті або звіту й створення короткого висновку
• Домашнє завдання: визначити 3 рутинні задачі, дослідити AI-інструмент для автоматизації хоча б однієї з них і протестувати його

Генеративний AI для креативу й стратегічного мислення

• ChatGPT та аналоги як партнер для мозкового штурму
• AI для швидкого навчання: використання AI для освоєння нових навичок, вивчення іноземних мов та занурення у нові предметні області
• Аналіз слабких місць у вашій стратегії чи бізнес-моделі за допомогою AI
• Майбутнє AI: короткий огляд перспективних напрямків та як вони можуть вплинути на бізнес у довгостроковій перспективі
• Підбиття підсумків курсу: створення персональної AI-стратегії для свого бізнесу на основі всіх отриманих знань
• Домашнє завдання: доопрацювати й оформити AI-стратегію для бізнесу на 1–2 сторінки з пріоритетами, інструментами, цілями та планом перших дій

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Нові скіли та проєкт в портфоліо
• Готова АІ-стратегія для бізнесу
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Володимир Жуков - Co-Founder & CBO IngestAI.io (Stanford-affiliated Startup)

Навчитеся делегувати рутину АІ: від генерування контент-планів та креативів для соцмереж - до запуску автоворонок і чат-ботів. Зможете легко масштабувати рекламу й відстежувати ключові метрики через AI-звіти. Після курсу - автоматизуєте ключові SMM-процеси.

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
• Домашнє завдання: провести аналіз конкурентів

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, створювати контентні рубрики та email-сценарії з АІ-інструментами
• Навчитесь оптимізувати блоги під SEO через AI

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
• 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
• Зможете створювати сценарії відео з AI
• 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 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 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 з АІ-текстами
• Зможете тестувати й оптимізувати воронки, змінювати сценарії за допомогою AI-аналітики
• Навчитеся писати тексти для лендингів у стилі copywriting-моделей 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
• Навчитеся писати рекламні тексти на основі моделей AIDA, PAS, 4U за допомогою ChatGPT
• Зможете прогнозувати результати кампанії за допомогою AI-аналітики
• 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 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 викладачок

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Зворотній зв'язок
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

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

Курс підійде для керівників чи власників бізнесу, фінансистів або логістів, аналітиків які працюють з великими обсягами даних. Під час навчання ви опануєте інструменти для автоматизації звітності та зможете мінімізувати рутинні завдання.

Програма курсу

Онлайн-воркшоп

• Знайомство.
• Розповідаємо про формат курсу, програму.
• Про LMS, оцінювання домашніх завдань.

Підготовка даних до роботи

• "Зачистка" тексту та обробка дублікатів.
• Транспонування та спеціальна вставка.
• Сортування та фільтрація даних.
• Розумна таблиця та зрізи даних.

Формули та функції Excel

• Введення та редагування формул та функцій.
• Посилання (абсолютні, відносні, змішані).
• Особливості стилів адресації осередків A1 та R1C1.
• Типи можливих помилок в Excel.
• Відображення формул і зв’язків (аудит формул).
• Техніка створення складних формул.

Використання функцій Excel

• Функції обробки тексту.
• Функції обробки дат і часу.
• Функції обробки логічних операцій.
• Використання математичних і статистичних функцій в Excel.
• Створення непрямих посилань.
• Зв'язування даних.
• Обчислення за одним чи кількома критеріями.

Створення інтерактивних таблиць

• Випадні списки та перевірка даних.
• Умовне форматування та спарклайни.
• Макети таблиць.
• Структурування таблиці за допомогою групування та проміжних підсумків.

Зведені таблиці

• Вимоги до вхідної інформації.
• Створення макету зведеної таблиці.
• Візуалізація на основі зведених таблиць.
• Налаштування зведеної таблиці.
• Додаткові обчислення.
• Обчислювані поля.
• Групування у зведених таблицях.

Візуалізація та аналіз даних в Excel

• Типи діаграм та вимоги до інформації для їх побудови.
• Створення діаграм та додавання до них нових даних.
• Поєднання різних типів діаграм.
• Аналіз даних за допомогою діаграм.
• Нестандартні діаграми.
• Діаграма "Парето".
• Діаграма "Водоспад".
• Діаграма "Ганта".
• Діаграма "Торнадо".

Оптимізація бізнес-моделей

• Підбір параметра.
• Таблиці даних.
• Диспетчер сценаріїв.
• Прогнозування та сезонність.

Безпека та захист даних

• Захист даних в Excel.
• Приховування вмісту комірки та листів.
• Резервні копії та відновлені файли.
• Спільне редагування та автозбереження.
• Чого не варто робити. Топ 10 поширених помилок користувачів Excel.

Онлайн-воркшоп

• Фінальні відповіді на запитання студентів.
• Розбір типових помилок у ДЗ.

Особливості курсу

• Курс складається з 42 відеолекцій, 8 модулів + 2 онлайн воркшопи
• Викладач має 13-річний досвід фінансового моделювання
• Закріплення отриманих знань на практиці
• Фідбек щодо домашніх завдань

Викладачі курсу

Олексій Вощак - ex-partner at Bridges Consulting

Отримайте інструменти для розвитку фінансового департаменту та зробіть наступний крок у кар'єрі. За 10 тижнів ви навчитеся: робити фінансовий аналіз підприємства, аналізувати інвестиційні проєкти, управляти робочим капіталом, створювати звіти за міжнародними стандартами, керувати ризиками компанії.

Програма курсу

Роль CFO в управлінні компанії

• Функціональні обов'язки CFO
• Приклад універсальної структури опису обов'язків та повноважень CFO
• Що має робити CFO, а чого не повинен
• Як фінансова функція пов'язана з бухгалтерською
• Зв'язок бухгалтерського, фінансового та управлінського обліку
• Роль CFO у захисті стійкості компанії

Фінансовий департамент компанії

• Організаційна структура фінансового департаменту
• Приклад організаційної структури фінансової та бухгалтерської функцій
• Вимоги до фінансової політики підприємства
• Погляд на фінансову звітність компанії з позиції CFO

Структура фінансових звітів

• Шаблон з елементами для форми звітів МСФЗ
• Зв'язки елементів для форми звітів (P&L, RE, BS, CF)
• Структура P&L
• Структура балансу
• Структура звіту про розподіл дивідендів та накопиченого нерозподіленого прибутку
• Структура Cashflow (звіту про рух грошових коштів)
• Приклад зведення балансу

Аналіз фінансової звітності за МСФЗ

• Основна фінансова звітність за МСФЗ
• Де шукати дані
• Контроль складання фінансової звітності
• Приклад Pro Forma звітів
• Особливості аналізу консолідованої фінансової звітності
• "Внутрішньогрупові" транзакції, трансфери
• Цілі аналізу звітів компанії
• Приклад створення системи постійного фінансового аналізу компанії

Застосування методів фінансового аналізу звітності

• Бенчмаркінг, аналіз основних показників компанії
• Оцінка фінансового стану компанії
• Оцінка ефективності бізнесу
• Оцінка боргового навантаження
• Оцінка грошового потоку
• Інтерпретація результатів фінансового аналізу
• Як презентувати результати аналізу CEO та інвесторам

Як презентувати дані фінаналізу, щоб зрозуміли всі

• Рекомендації для складання презентацій для СЕО та ради директорів
• Рекомендації для роботи в Excel для CFO, оформлення звітів
• Як відтворити дані в PowerPoint з висновками та рекомендаціями від CFO

Стратегічне фінансове управління підприємством

• Аналіз бізнес-моделі (Business Model Canvas) та операційної моделі (Canvas POLISM) підприємства
• Зв'язок стратегічних цілей із плануванням операційної діяльності на наступний операційний рік
• Аналіз релевантних макроекономічних показників та ринкових даних
• Де шукати дані

Вплив організаційної структури на фінанси бізнесу

• Аналіз організаційної структури підприємства
• Моделювання та планування оргструктури на наступні операційні роки
• Оцінка потреби кількості персоналу

Оцінка та контроль витрат

Частина 1. Витрати та контролінг

• Оцінка операційної ефективності
• Оцінка витрат: собівартість продукції та послуг (COGS, CoS), операційні витрати (OpEx)
• Облік витрат у прив'язці до процесів (ABC)
• Приклад аналізу витрат та класифікації витрат
• Приклади скорочення витрат

Частина 2. Класифікація витрат для оцінки маржі прибутку

• Класифікація змінних та постійних витрат для пошуку точки беззбитковості
• Методологія BEP/CVP аналізу точки беззбитковості та запасу маржі
• Приклад розрахунку точки беззбитковості та аналізу запасу маржі

Аналіз робочого капіталу компанії

• Оцінка ліквідності та контроль розвитку компанії
• Управління ліквідністю компанії
• Оцінка та аналіз робочого капіталу (Working Capital)
• Оцінка та планування потреби в робочому капіталі (Working Capital Requirements)
• Елементи робочого капіталу
• Приклад оцінки елементів робочого капіталу

Майстер-бюджет (стратегічний план) компанії

• Підготовка майстер-бюджету та застосування в компанії
• Як оцінити сценарії та рівні розвитку підприємства
• Обґрунтування управлінських рішень на основі результатів аналізу обмежень, очікувань власника та топменеджменту

Капітальні інвестиції та амортизація

• Створення інвестиційної цінності за допомогою раціонального використання активів компанії
• Визначення стратегічних економічних активів компанії
• Зміст амортизації
• Приклад аналізу плану капітальних інвестицій
• Як аналізувати таблицю активів підприємства та капітальних інвестицій
• Бенчмарки для прогнозу капітальних інвестицій

Оцінка інвестиційних проєктів та підприємства

• Формування інвестиційної політики компанії
• Методи оцінки інвестиційних проєктів компанії:
  • IRR
  • WACC
  • Payback
  • DPBP
• Приклад оцінки за допомогою DCF і мультиплікаторів
• Приклад оцінки підприємства з метою співпраці та інвестицій
• Приклад оцінки пов'язаних осіб

Оцінка вартості капіталу

• Огляд моделі ціноутворення фінансових активів (CAPM)
• Приклад розрахунку та бенчмаркінг Beta-коефіцієнта
• Приклад методу оцінки ставки дисконтування
• Помилки під час вибору ставки дисконтування
• Приклад risk-free ставки

Оцінка акціонерної цінності компанії

• Приклад розрахунку повернення інвестицій (ROI)
• Приклад розрахунку повернення інвестиційного капіталу (ROIC)
• Оцінка ефективності бізнесу
• Оцінка акціонерної цінності, оцінка EVA, MVA

Злиття та поглинання (M&A)

• Купівля, продаж акцій
• Управління процесом M&A
• Застосування Due Diligence підходу
• Процес Buy Side: на боці покупця компанії
• Приклади M&A
• Проблеми інтеграції після M&A
• Цикли M&A

Фінансові проблеми компаній, фінансова реструктуризація

• Оцінка фінансового стану компанії
• Зомбі-компанії та передбанкрутний стан компаній. Як довго може тривати гра?
• Показники для оцінки кредитоспроможності компанії
• Приклад Altman Z-Score для оцінки стійкості підприємства
• Оцінка можливостей реструктуризації
• Оцінка балансу
• Оцінка застави з боку банку

Ризик менеджмент у компанії

• Приклад аналізу ризиків бізнес-моделі
• Приклад аналізу ризиків операційної моделі
• Приклад аналізу ризиків пов'язаних сторін
• Приклад аналізу інвестиційних ризиків
• Приклад аналізу макроризиків
• Розбір кейсу про запобігання кризовим явищам та методам виведення компанії з кризи

Особливості курсу

• Курс складається з 18 онлайн-вебінарів
• Практичні домашні завдання
• Доступ до матеріалів залишається назавжди
• Особистий зворотний зв'язок з викладачем
• Сертифікат після закінчення курсу

Викладачі курсу

Андрій Дробот - 18 років досвіду роботи у сфері інвестицій та фінансів