Лучшие IT курсы в Украине

Розберетеся з усіма нюансами роботи з Flutter та пройдете весь цикл розробки - від базових елементів UI до інтеграції з API та реалізації бізнес-логіки. А головне - створите власний мобільний застосунок із чистим кодом і високою продуктивністю.

Програма курсу

Знайомство з курсом і Flutter у 2026

• Зрозумієте, як влаштований курс, та зможете планувати свій навчальний процес
• Дізнаєтеся про перспективи розвитку технології та навіщо її вивчати

Налаштування середовища. Запуск першого застосунку

• Дізнаєтесь, як встановити й налаштувати середовище для розробки на Flutter
• Розберетеся, як запускати застосунки на особистому пристрої чи емуляторі
• Навчитеся тестувати власні застосунки в реальних умовах та перевіряти їхню роботу

Git та GitHub

• Дізнаєтесь, як система контролю версій допомагає відстежувати зміни в коді
• Навчитеся використовувати основні команди Git для керування історією змін у проєкті

Dart: змінні й типи даних

• Дізнаєтеся про основні типи даних у Dart та їхнє призначення
• Навчитеся оголошувати змінні та визначати їхню змінюваність (van, final, const)
• Набудете навичок тестування і виконання коду в DartPad для швидкого налагодження та перевірки працездатності коду

Оператори та провідні конструктори

• Дізнаєтесь, як працюють основні оператори Dart, і навчитеся використовувати їх для математичних та логічних операцій у коді
• Зрозумієте принципи умовних конструкцій, щоб керувати виконанням програми залежно від заданих умов
• Опануєте створення циклів і навчитеся застосовувати break, continue та return для гнучкого керування повторюваними процесами

Функції та області видимості. Обробка помилок

• Дізнаєтесь, як оголошувати та застосовувати функції в Dart, щоб структурувати код, покращити його повторне використання та спростити логіку програми
• Навчитеся налаштовувати обробку помилок, щоб запобігати збоям і забезпечувати стабільну роботу застосунку

Колекції та робота з даними

• Зрозумієте, як працюють списки, множини та словники у Dart, навчитеся працювати з даними в колекціях для ефективного зберігання та обробки інформації
• Опануєте методи ітерації, фільтрації, сортування та перетворення даних і навчитесь оптимізувати роботу з великими обсягами даних

ООП: класи, конструктори, інкапсуляція. Частина 1

• Навчитеся створювати класи та об'єкти для організації коду в логічні блоки, що спростить його масштабування та рефакторинг
• Опануєте роботу з конструкторами різних типів, щоб гнучко ініціалізувати об'єкти й керувати їхніми початковими значеннями
• З'ясуєте, як використовувати приватні поля, методи, гетери та сетери, щоб забезпечити контрольований доступ до даних

ООП у Dart: наслідування, maxins, static. Частина 2

• Опануєте механізм наслідування у Dart, щоб повторно використовувати код і покращувати його масштабованість
• Навчитеся працювати з mixins для розширення функціонала класів без глибокого наслідування
• Розберетеся зі статичними змінними та методами, що дадуть змогу створювати спільний функціонал без прив'язки до об'єкта

Асинхронність у Dart

• Зрозумієте відмінність між синхронним та асинхронним виконанням коду, щоб уникати блокування та підвищувати продуктивність застосунків
• Навчитеся працювати з Future, щоб виконувати асинхронні запити, обробляти результати й керувати затримками в коді
• Опануєте Stream для ефективної обробки послідовних асинхронних подій

Віджети для Flutter. Part 1

• Зрозумієте, як працюють віджети у Flutter та їхню роль у створенні UI для ефективної побудови інтерфейсів
• Дізнаєтесь, у чому відмінність між StatelessWidget та StatefulWidget і коли варто використовувати кожен із них
• Навчитеся працювати з основними структурними віджетами (MaterialApp, CupertinoApp, Scaffold), щоб створювати масштабовані застосунки

Віджети для Flutter. Part 2

• Зберете UI з Row/Column/Stack
• Додасте взаємодію через GestureDetector та InkWell
• Навчитеся працювати зі списками через ListView та GridView

Взаємодя віджетів і компонування. Частина 1

• Навчитеся працювати з базовими віджетами Flutter, що дасть змогу створювати прості UI-компоненти
• Дізнаєтесь, як використовувати Row, Column і Stack для гнучкого компонування інтерфейсу
• Опануєте обробку взаємодії користувача за допомогою GestureDetector та InkWell
• Зрозумієте, як ефективно відтворювати списки та сітки даних у ListView та GridView

Взаємодя віджетів і компонування. Частина 2

• Дізнаєтесь, як комбінувати віджети для створення гнучких та адаптивних інтерфейсів
• Зрозумієте найпоширеніші помилки під час роботи з віджетами та навчитеся їх уникати

Основи навігації у Flutter

Дізнаєтеся, як працює базовий навігатор у Flutter, щоб ефективно керувати переходами між екранами.

Найпопулярніші пакети для навігації

• Дізнаєтеся ключові особливості, переваги та недоліки GoRouter та AutoRouter, щоб обирати оптимальний інструмент для проєкту
• Опануєте роботу з навігаційними пакетами у Flutter, що дасть змогу гнучко керувати переходами між екранами

State Management

• Дізнаєтеся, що таке стан у Flutter та як ефективно керувати оновленнями інтерфейсу
• Опануєте популярні підходи до управління станом, щоб обирати оптимальне рішення для різних завдань
• Навчитеся реалізовувати механізми керування станом, що допоможе структурувати код і підвищити продуктивність застосунку

BLOC/COBIT. Архітектура та основні віджети

• Дізнаєтеся, як працює концепція Business Logic Component (BLoC) та як відокремлювати бізнес-логіку від UI для чистішого та масштабованішого коду
• Розберетеся у відмінностях між BLoC та Cubit, щоб обирати оптимальний підхід до керування станом у проєкт

Використання BLOC у проєкт

Опрацюєте на практиці набуті знання, реалізуючи BLoC та Cubit у застосунку FlutterLab.

Implicit Animations

• Зрозумієте, як анімації впливають на UI/UX та навчитеся створювати динамічні інтерфейси для покращення користувацького досвіду
• Дізнаєтеся, як працювати з Implicit Animations та анімованими віджетами Flutter, щоб швидко додавати ефекти без складної логіки

Explicit Animations

• Розберетеся в обмеженнях Implicit Animations та навчитеся визначати, коли варто використовувати складніші підходи
• Опануєте роботу з AnimationController, Tween, Curve, AnimatedBuilder для створення гнучких та контрольованих анімацій
• Реалізуєте Explicit Animations у Flutter, що дасть змогу додавати складні та інтерактивні ефекти у застосунок

Обробка помилок і логування

• Розберетеся в обробці помилок у Flutter та Dart, що покращить стабільність застосунку
• Навчитеся працювати з логуванням і глобальними обробниками помилок для швидкого аналізу коду
• Засвоїте найкращі практики, щоб уникати типових помилок і писати надійний код

Архітектура Flutter-застосунків

• Розберетеся з концепцією "чистої архітектури" та принципами поділу коду на шари (Presentation, Domain, Data), що допоможе створювати структуровані та підтримувані застосунки
• Навчитеся ефективно організовувати взаємодію між шарами та керувати залежностями для масштабованості й зручного розширення проєкту

Rest API: вступ

• Зрозумієте роль API в мобільних застосунках
• Розберетесь із JSON і типами HTTP-запитів
• Підготуєтесь до інтеграції реальних сервісів у Flutter

Робота з Rest API та JSON

• Навчитеся робити запити й обробляти відповіді
• Розберетеся з кодуванням/декодуванням JSON
• Інтегруєте взаємодію з API у FlutterLab

Популярні пакети для роботи з Rest API

• Підключите популярні пакети для роботи з мережею
• Інтегруєте новинну стрічку з реального API (newsapi.org)
• Навчитеся виносити мережеву логіку з UI

Локальне збереження даних

• Зрозумієте, коли потрібне локальне збереження та які є підходи
• Навчитеся працювати з SharedPreferences та SecureStorage
• Розберетеся з варіантами баз даних у Flutter

Local Push Notifications

• Зрозумієте, як працюють локальні push-сповіщення
• Підключите нотифікації в проєкт і налаштуєте базові сценарії

FCM Push Notifications (Firebase)

• Підключите Firebase Cloud Messaging у Flutter-проєкт
• Навчитесь надсилати push через Firebase Console
• Розберетеся з базовими сценаріями доставки та обробки нотифікацій

Що робити після курсу. Як розвиватися Flutter-розробнику

• Зрозумієте, як рухатися далі: практика, pet-проєкти, портфоліо
• Розберетесь, чого очікують від junior-розробника на співбесідах
• Отримаєте план дій: резюме, підготовка, вибір компанії та проєкту

Особливості курсу

• Dart & Flutter
• Мобільна розробка
• Пет-проєкт
• Кар'єра
• Практика
• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Павло Авдонін - Senior Flutter Developer at Fozzy Group
• Олег Репков - Senior Flutter Developer at Fozzy Group

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

Віталій Козінський - Senior DevOps Engineer у SoftServe, Сertified Solutions Architect

У тебе буде 12 занять, щоб зібрати скілсет і навчитись доводити ігри до релізу. На курсі ти навчишся працювати з командою, продуктом і проєктом на різних рівнях. Зрозумієш, як планувати проєкт, уникати ризиків та не згорати разом із дедлайнами. В результаті - пройдеш пайплайн продюсера в геймдеві, підготуєш пітчинг свого проєкту, отримаєш фідбек та зможеш стартувати в професії.

Програма курсу

Знайомство з лектором та програмою курсу

• Цілі курсу: очікування та структура
• Фінальний проєкт
• Що таке продюсування ігор?
• Q&A

Вступ до продюсування ігор

• Визначення продукту, плану та команди
• Як бути гнучким у професії
• Роль продюсера ігор
• Типи продюсерів

Люди. Командний менеджмент і співпраця

• Склад команди
• Ролі та обов'язки в команді
• Комунікація та розв'язання конфліктів
• Управління віддаленими командами та інструменти співпраці
• ДЗ: розробіть склад команди та процеси всередині

План. Життєвий цикл проєкту в розробці ігор

• Концепція
• Вертикальний зріз (vertical slice)
• Alpha
• Beta
• Кандидати на реліз
• Підтримка після релізу (live service)
• ДЗ: опишіть основні результати проєкту

Продукт. Концептуалізація та масштаб гри

• Цільова аудиторія
• Features
• Scope
• Якість
• ДЗ: створіть product backlog (список завдань, включно з релізом та оновленнями)

Project Overview

• Підготовка до планування
• Оцінка завдань у backlog
• Minimum Lovable Product (MLP)
• Бюджет
• Воркшоп: оцінка вартості розробки гри
• ДЗ: визначте MVP для вашого продукту

Планування проєкту й основні етапи. Макропланування

• Основні етапи (milestones)
• Рівні якості та ітерації
• План проєкту: таймлайни та ітерації
• Воркшоп: роадмап і пріоритизація завдань
• ДЗ: визначте загальні етапи та результати проєкту

Основні етапи та методології розробки ігор. Мікропланування

• Управління командою
• Стратегія
• Scrum: визначення, ролі, ритуали
• Пайплайни та огляд Jira
• Воркшоп: створіть дошку завдань і визначте пріоритети
• ДЗ: створіть дошку завдань і визначте пріоритети

Управління ризиками та їхня мінімізація

• Управління ризиками
• Ідентифікація, аналіз і пріоритизація ризиків
• Стратегії мінімізації ризиків
• ДЗ: визначте ризики вашого проєкту й стратегії їхньої мінімізації

Забезпечення якості, локалізація, відповідність і тестування сумісності

• Огляд QA
• Тріаж багів та робочий процес QA
• Локалізація та QA локалізації
• Тестування відповідності й сумісності
• ДЗ:
  • Підготуйте QA brief
  • Що команда має знати?
  • На чому варто зосередитись?

Scrum. Частина 1

• Що таке Scrum
• Спринти й ролі
• Артефакти й ритуали
• User stories
• ДЗ: визначте одну функцію та опишіть user stories

Scrum. Частина 2

• Планування та запуск спринту
• Щоденні зустрічі
• Виклики спринтів
• Ретроспектива спринту
• ДЗ: організуйте щотижневу роботу вашої команди

Кар'єра продюсера в геймдеві

• Кар'єрні шляхи
• Профіль продюсера ігор
• Запрошений лектор: типові запитання на співбесіді

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Артур Рогарт - Senior Producer, ex. Electronic Arts

Навчіться використовувати інструменти та платформи для створення персонального бренду під менторством 4 експертів - з живим фідбеком та порадами щодо розвитку публічного іміджу експерта.

Програма курсу

Вступ до персонального бренду

• Що таке персональний бренд
• Репутація персонального бренду
• Переваги персонального бренду для себе та бізнесу
• Як подолати страхи, що заважають розвивати персональний бренд
• Помилки в роботі з персональним брендом
• Кейси успішних персональних брендів
• Що таке бренд-платформа та як працюватимемо з нею протягом курсу

Як визначити цілі та КРІ

• Що таке цілі та для чого їх потрібно ставити
• Як визначати чіткі цілі для розвитку персонального бренду за принципом SMART
• Як обрати KPI для оцінювання прогресу персонального бренду
• Співзалежність цілі та KPI в умовах нестабільності
• Навіщо моніторити й коригувати цілі та KPI
• Як скласти план дій для досягнення поставлених цілей
• Синхронізація бізнес-цілей та цілей з персонального бренду

Позиціювання, або відповідальність на запитання "Хто я?"

• Як позиціювання впливає на сприйняття аудиторією вашого персонального бренду
• Обираємо власний Tone of Voice
• Визначення ваших унікальних навичок та здібностей
• Атрибути персонального бренду:
  • ключове повідомлення
  • коротке гасло (motto)
• Місія та велика ідея: огляд кейсів
• Інструменти пошуку власних цінностей та як їх транслювати
• Як долати виклики в роботі з персональним брендом

Аналіз цільової аудиторії

• Як визначати цільову аудиторію
• Методи збору інформації про цільову аудиторію:
  • метод Марка Шеррингтона
  • інтерв’ю з представниками ЦА
  • метод Бена Ханта
• Створення портрета цільової аудиторії
• Матриця сегментації цільової аудиторії
• Як використовувати результати аналізу для розвитку персонального бренду

Конкуренти й унікальність

• Як ефективно провести аналіз конкурентів
• Визначення основних конкурентів у вашій галузі, вивчення їхньої поведінки та стратегій комунікації
• SWOT-аналіз конкурентів
• Як виділитися серед конкурентів: стратегії та інструменти
• Приклади успішних і невдалих стратегій конкуренції персональних брендів

Ваш продукт - що це

• Що ви продаєте і як це пов’язано з вашим персональним брендом
• Ціннісна пропозиція продукту і як він задовольняє потреби цільової аудиторії
• Основні характеристики та переваги вашого продукту
• Визначення унікальної торговельної пропозиції продукту
• Ключові відмінності вашого продукту від продукту конкурентів
• Приклади успішних продуктів, створених на основі персонального бренду
• Плюси та мінуси продуктів персональних брендів: огляд кейсів

Контент і його поширення

• Роль контенту в розвитку персонального бренду
• Типи контенту:
  • освітній
  • розважальний
  • мотиваційний
  • інформаційний
• Як створювати контент: текст, фото, відео
• Як синхронізувати свій контент із Tone of Voice та позиціюванням
• Інформаційна присутність: контент-план чи ситуатив
• Інструменти для створення та управління контентом
• Масштабування й адаптація контенту для різних платформ і каналів комунікації
• Стратегії залучення аудиторії за допомогою контенту

Канали комунікації

• Основні канали комунікації персонального бренду
• Аналіз переваг та недоліків різних каналів:
  • соціальні мережі
  • блоги
  • подкасти
  • вебінари
  • публічні виступи
  • нетворкінг
  • профільні клуби та асоціації
• Вибір оптимальних каналів та розробка стратегії комунікації для кожного з них
• Координація та узгодження каналів для системної присутності персонального бренду
• Як вимірювати ефективність каналів комунікації та коригувати стратегію

Управління комунікацією персонального бренду

• Системний підхід до управління комунікацією
• Розробка стратегії реалізації бренд-платформи
• Організація робочих процесів: використання таск-менеджерів, календарів та інших інструментів управління
• Як ефективно делегувати завдання та залучати помічників, портрет асистента

Як впровадити роботу над персональним брендом у щоденну діяльність

• Створюємо систему:
  • формуємо тональність спілкування з аудиторією
  • обираємо майданчики для спілкування, формуємо вимоги до кожного
  • створюємо контент-план
• Декомпозуємо роботу:
  • формуємо детальні блоки щодо роботи з персональним брендом
  • розрізняємо "власні" й ті, що можемо делегувати
  • додаємо власні блоки до щоденної діяльності через слоти в календарі
• Аналізуємо:
  • чи всюди потрібно робити окремий контент
  • коли, скільки та для кого ми пишемо
  • платне просування контенту vs безоплатне

Управління репутацією та кризовий PR

• Як створити подушку безпеки в кризових ситуаціях:
  • що таке кризові комунікації
  • що може спричинити репутаційну кризу для персонального бренду
  • як мінімізувати ризики виникнення комунікаційної кризи
• Особливості побудови персонального бренду в період війни:
  • очікування суспільства від публічних людей
  • неочевидні завдання персонального бренду під час війни та додана вартість для країни
  • заборонені теми та на що варто зважати, проявляючись публічно
• Правила реакції та план дій у кризу:
  • оцінка ситуації, визначення цілей, план дій
  • основні принципи комунікації в кризу
  • як відновлюватися після репутаційної кризи

Монетизація персонального бренду

• Яку стратегію обрати на початку монетизації та як взаємодіяти з аудиторією:
  • формування своєї місії
  • важливість побудови репутації та позиціювання
  • розпакування свого досвіду
• Варіанти монетизації персонального бренду:
  • реклама
  • амбасадорство/співпраця
  • інформаційні продукти
  • YouTube
  • книга
  • виступи
  • фізичний продукт або бізнес
• Q&A-сесія

Викладачі курсу

• Дмитро Мельникович - Засновник агенції з цифрового маркетингу WOO Company
• Андрій Чумаченко - Співзасновник і провідний партнер компанії Netpeak
• Юлія Василенко - Ексдиректорка з комунікацій в Укрпошта
• Юлія Гончар - Провідна спеціалістка з управління талантами в EPAM Ukraine

На курсі ви покращите володіння англійською мовою для ефективної усної та письмової комунікації в міжнародних ІТ-командах, стартапах і глобальних технологічних проєктах. Також ви підготуєтеся до співбесід та відповідей на типові запитання і складете сильне CV та LinkedIn-профіль, використовуючи чіткі формулювання.

Програма курсу

Module 1. Soft Skills

• Lesson 1. Self-Presentation
• Lesson 2. Small Talk

Після модуля ви: впевнено презентуєте себе англійською, описуєте досвід та навички, а також підтримуєте small talks в IT-контекстах. Вмієте уникати незручних пауз та підтримувати доброзичливу атмосферу під час спілкування в міжнародній команді.

Module 2. Projects and Products

• Lesson 3. Project Stages
• Lesson 4. System Design Discussions
• Lesson 5. Development Life-Cycle

Після модуля ви: говорите про етапи розробки, системний дизайн і життєвий цикл продукту. Володієте професійною лексикою: можете пояснити принципи Agile і Scrum та аргументовано обговорювати технічні рішення англійською.

Module 3. Meetings

• Lesson 6. Stand-up Meetings
• Lesson 7. Demo Meetings
• Lesson 8. Review Meetings
• Lesson 9. Sprint Planning Meetings

Після модуля ви: впевнено комунікуєте під час meetings: від щоденних стендапів до планувань і демо. Чітко формулюєте думки, звітуєте про прогрес, коментуєте результати спринтів та впевнено відповідаєте на запитання під час командних обговорень.

Module 4. Work Communication

• Lesson 10. Resolving Conflict
• Lesson 11. Giving Feedback
• Lesson 12. Mastering the Art of Feedback - Guest lecturer
• Lesson 13. Presentations
• Lesson 14. Pitching an Idea
• Lesson 15. Pay Rise Negotiations
• Lesson 16. Interpersonal Communication - Guest lecturer
• Lesson 17. Revision

Після модуля ви: конструктивно розв'язуєте конфлікти, надаєте зважений фідбек і аргументовано презентуєте свої ідеї in English. Можете вести переконливі розмови з колегами, клієнтами чи менеджерами та обговорювати складні робочі запитання, зокрема домовлятися про підвищення.

Module 5. IT Operations & Innovations

• Lesson 18. Agile Processes
• Lesson 19. Scrum Framework
• Lesson 20. Outsourcing vs Product Companies
• Lesson 21. AI & Emerging Tech
• Lesson 22. Apps & Web3

Після модуля ви: описуєте ключові процеси в ІТ, пояснюєте Agile-підходи, ролі в командах та особливості аутсорсингу й продуктових компаній. Також вмієте грамотно говорити про новітні технології, штучний інтелект та інновації в галузі - професійною англійською.

Module 6. Tech Writing

• Lesson 23. Code Reviews
• Lesson 24. Tech Documentation
• Lesson 25. Incident Management
• Lesson 26. Jira, Slack & Tools
• Lesson 27. GitHub & Jira Comments
• Lesson 28. LinkedIn & CV
• Lesson 29. Revision

Після модуля ви: пишете якісні code reviews, технічну документацію та звіти про інциденти англійською. Покращили письмову комунікацію у Jira, Slack та GitHub; вмієте адаптувати стиль до різних ситуацій та створювати CV і профіль для LinkedIn.

Викладачі курсу

David Loefeen - Native speaker from Canada

Hardware Development - це інженерна розробка електроніки, яка запускається, проходить тестування і доходить до серійного виробництва. Курс допомагає перейти від роботи з dev-board і прототипами до ролі hardware engineer, який проєктує production-ready плати й має попит у deftech, embedded та robotics-проєктах.

Програма курсу

Вступ до курсу та життєвий цикл розробки

• Познайомитесь із лектором і структурою курсу
• Розберетесь у напрямках hardware development і ролях інженерів у команді
• Ознайомитесь із прикладним проєктом IP-радіо на ESP32
• Орієнтуватиметесь в інструментах hardware-розробки: KiCad і LTspice
• Знатимете, де шукати та як підбирати електронні компоненти
• Зможете формувати BOM і працювати з відповідними інструментами
• Використовуватимете онлайн-калькулятори та симулятори для перевірки рішень

Компонентна база: пасивні та активні компоненти

• Працюватимете з даташитами та знаходитимете ключові параметри для вибору компонентів
• Застосовуватимете критерії вибору компонентів: номінал, точність, корпус і температурний діапазон
• Розумітимете роботу пасивних компонентів - резисторів, конденсаторів, індуктивностей - і їхні реальні моделі (ESR, ESL)
• Орієнтуватиметеся в активних компонентах: діодах, транзисторах (BJT, MOSFET), стабілітронах, тиристорах та операційних підсилювачах

Цифрова схемотехніка симуляції схем

• Розумітимете основи цифрової логіки та принципи побудови логічних схем
• Орієнтуватиметеся в роботі логічних елементів
• Пояснюватимете принципи роботи тригерів
• Працюватимете з мультиплексорами та їхніми таблицями істинності
• Симулюватимете базові цифрові схеми

Аналогова схемотехніка симуляції схем

• Розумітимете базові принципи аналогової схемотехніки
• Проєктуватимете пасивні фільтри НЧ, ВЧ і смугові та симулюватимете їхню роботу
• Застосовуватимете типові схеми включення операційних підсилювачів
• Орієнтуватиметеся в принципах роботи ЦАП і АЦП
• Аналізуватимете блок ЦАП у проєкті IP-радіо на ESP32

Інтерфейс KiCad і створення проєкту

• Працюватимете з менеджером проєктів, редактором схем і редактором символів
• Дотримуватиметеся правил good practice під час створення схем
• Коректно іменуватимете ланцюги: nets, ports і buses
• Імпортуватимете бібліотеки схематики з правильною розбивкою компонентів на parts
• Імпортуватимете і використовуватимете бібліотеки footprint

Архітектура MCU та системи живлення

• Розумітимете архітектуру ARM Cortex-M на прикладі STM і ESP32: ядро, пам'ять і периферію
• Орієнтуватиметеся в архітектурі ПЛІС (FPGA) та принципах її роботи
• Відрізнятимете FPGA від MCU та обиратимете рішення під конкретні задачі
• Проєктуватимете систему тактування з використанням кварцових резонаторів та внутрішніх осциляторів
• Реалізовуватимете схеми скидання та підключатимете інтерфейси програмування SWD і JTAG

Проєктування minimal system board

• Створюватимете ієрархічні схеми для складних апаратних проєктів
• Розроблятимете схему IP-радіо на ESP32
• Орієнтуватиметеся в інтерфейсах комунікації I2C, UART, SPI, SDIO та MIPI
• Перевірятимете схеми на електричні помилки (ERC) і генеруватимете специфікацію компонентів (BOM)

Джерела живлення. Частина 1

• Розрізнятимете типи джерел живлення та принципи роботи джерел струму й напруги
• Застосовуватимете лінійні джерела живлення під конкретні апаратні задачі
• Працюватимете з імпульсними джерелами живлення та розумітимете їхні обмеження
• Орієнтуватиметеся в перетворювачах AC-DC, DC-DC та DC-AC і аналізуватимете типові схеми

Джерела живлення. Частина 2

• Використовуватимете онлайн-калькулятори для розрахунку та симуляції DC-DC перетворювачів
• Орієнтуватиметеся в принципах USB-C Power Delivery та Quick Charge
• Розбиратиметеся в типах хімічних джерел живлення - акумуляторах і батареях - та особливостях їхньої експлуатації

Основи PCB Layout і технології виробництва

• Розумітимете види друкованих плат і етапи їхнього виробництва
• Проєктуватимете структуру плати (stack-up): шари міді, діелектрика та паяльну маску
• Застосовуватимете стратегії розміщення компонентів для аналогової та цифрової частин на прикладі проєкту IP-радіо на ESP32

Трасування (Routing) та полігони

• Розраховуватимете ширину провідників відповідно до струмів та вимог плати
• Організовуватимете шари живлення та землі (power і ground planes)
• Працюватимете з диференційними парами та високошвидкісними інтерфейсами

Трасування проєкту

Розробите проєкт IP-радіо на ESP 32.

Електромагнітна сумісність (EMC/EMI)

• Проєктуватимете схеми й плати з урахуванням вимог EMC/EMI
• Виявлятимете та уникатимете типових помилок, що призводять до проблем з ЕМС

Підготовка файлів для виробництва

• Формуватимете Gerber-файли, файли свердління та Pick and Place для виробництва
• Готуватимете складальне креслення для монтажу плати
• Орієнтуватиметесь у вимогах і можливостях виробничих сервісів JLCPCB та PCBWAY

Замовлення, монтаж і "перше ввімкнення" (Board Bring-up)

• Розумітимете процес замовлення друкованих плат і компонентів
• Знатимете основи монтажу та ручного паяння SMD- і THT-компонентів
• Застосовуватимете методологію першого запуску плати

Робота з вимірювальними приладами

• Працюватимете з інструментами та обладнанням і знатимете особливості роботи з ними
• Діагностуватимете несправності за допомогою мультиметра, осцилографа та логічного аналізатора
• Розумітимете основи метрології та коректність вимірювань

Основи 3D-моделювання

• Орієнтуватиметеся в основах 3D-моделювання для апаратних проєктів
• Створюватимете корпус для проєкту у FreeCAD або Fusion 360

Введення мікросмужкові лінії передачі даних

• Розумітимете поняття імпедансу та хвильового опору
• Розрізнятимете види ліній передачі даних та їхні відмінності
• Орієнтуватиметеся в Y-параметрах для аналізу ліній передачі
• Використовуватимете інструменти й калькулятори для розрахунку ліній передачі

Введення у високошвидкісні інтерфейси

• Орієнтуватиметеся в інтерфейсах HDMI, SDIO та MIPI
• Розраховуватимете диференційні пари для високошвидкісних сигналів
• Реалізовуватимете ці інтерфейси на друкованій платі з урахуванням вимог трасування

Воркшоп із реалізації NFC-рідера з розрахунком і трасуванням. Частина 1

• Орієнтуватиметеся в принципах роботи технології NFC
• Розраховуватимете планарну котушку під NFC-застосування
• Виконуватимете аналітичний розрахунок вихідних ланцюгів за допомогою онлайн-калькуляторів
• Симулюватимете вихідне коло в RFsim
• Складатимете схему NFC-вузла в KiCad

Воркшоп із реалізації NFC-рідера з розрахунком і трасуванням. Частина 2

• Трасуватимете проєкт NFC-рідера з урахуванням вимог до ВЧ-частини
• Враховуватимете ключові особливості трасування NFC-ланцюгів
• Працюватимете з векторним аналізатором кіл та інтерпретуватимете результати вимірювань
• Орієнтуватиметеся в діаграмі Вольперта-Сміта і застосовуватимете її для аналізу узгодження

Демонстрація фінальних проєктів

Презентуєте результати своєї роботи.

Вимоги для старту

Щоб комфортно навчатися на курсі, слід розуміти закони електротехніки та мати досвід програмування на будь-якій мові.

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Індивідуальний фідбек від лектора
• Практичні домашні завдання
• Курсовий проєкт
• Hardware-проєкт у портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Дмитро Барабаш - Hardware Designer в Amazon

Використовуйте AI, щоб зменшити рутину в аналітиці, швидше працювати з даними та вивести аналітичні процеси на новий рівень.

Програма курсу

Вступ до AI в аналітиці

• Розберетеся в основах prompt engineering для аналітичних задач
• Опануєте Few-shot examples для data analysis
• Отримаєте шаблони промптів для типових завдань

AI для швидкого аналізу даних (Exploratory Data Analysis)

• Навчитеся працювати з AI-EDA (exploratory data analysis), AI-cleaning (виявлення та виправлення помилок), AI-visualization (автоматична побудова графіків) та AI-insights (генерація висновків)
• Опануєте best practices для роботи з AI та зможете перевіряти його результати

Побудова дашбордів з AI: від підготовки - до візуалізації

• Навчитеся генерувати формули через Gemini та опануєте генерацію Heatmaps
• Знатимете Best practices для візуалізації та інтерпретації графіків
• Працюватимете з дублікатами й пропусками та AI-cleaning у Sheets

Google Apps Script + AI-автоматизація

• Зможете генерувати скрипти через AI
• Навчитеся робити Scheduled triggers (автозапуск) і запускати автоматичну email-розсилку з аналітикою

AI + SQL: від базового до просунутого

Частина 1: Базовий SQL

• Генеруватимете SQL через AI (SELECT, WHERE, GROUP BY)
• Опануєте AI для написання JOIN-ів та AI-debugging SQL помилок
• Знатимете агрегатні функції та зможете оптимізувати запити через AI

Частина 2: Просунутий SQL

• Опануєте Window functions через AI та CTE (Common Table Expressions)
• Розберетеся в Subqueries та їхній оптимізації

PandasAI: Conversational Data Analysis

• Налаштуєте PandasAI під себе та зможете використовувати Conversational EDA через природну мову
• Опануєте ML через PandasAI: Linear Regression для прогнозування продажів та автогенерацію графіків

Julius AI: no-code аналітика + ML

• Опануєте No-code EDA в Julius та Automatic statistical insights
• Зможете виявляти аномалії та outliers
• Знатимете, як використовувати ML без коду

AI для аналізу текстових даних

Опануєте Sentiment analysis і Text Clustering через AI.

Автоматизація аналітичних workflow із Zapier/Make/n8n

• Створите automation workflow і Daily automated report (Sheets → AI analysis → Email)
• Знатимете, як налаштувати Auto-alerts при аномаліях в даних
• Матимете Multi-step аналітичний pipeline та зможете проводити Integration з різними джерелами даних

Повний AI + ML аналітичний процес

• Зможете завантажувати дані (продажі, клієнти, продукти)
• Проводитимете AI-cleaning через ChatGPT/Claude і валідуватимете якість даних
• Навчитеся витягувати ключові метрики та проводити Cohort analysis
• Опануєте Zapier workflow для автоматичного оновлення та налаштуєте alerts

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

Кристина Ісакова - PhD в області математичного моделювання, former Data Scientist у CHECK24, Holidu та FlixBus

На курсі ви навчитеся будувати керований AI pipeline - від data до inference, API, monitoring та scale - і отримаєте production-ready проєкт у портфоліо.

Програма курсу

AI Engineering in Real Products

• Розумітимете роль AI Engineer у бізнесі та його відповідальність за результат
• Відрізнятимете AI Engineering від ML, Data та Backend-напрямів
• Інтегруватимете AI як частину продукту, а не окрему "фічу"
• Бачитимете повний AI-lifecycle: від даних і моделі - до продакшену та підтримки

Data Engineering for AI

• Проєктуватимете ingestion-архітектуру під різні типи даних
• Працюватимете з PDF, DOCX і HTML, зокрема з OCR для неструктурованих джерел
• Реалізовуватимете streaming ingestion із використанням черг і батчингу
• Застосовуватимете data versioning для контролю змін і відтворюваності даних

Production Data Pipelines

• Виконуватимете cleaning, normalization та deduplication даних
• Застосовуватимете chunking для підготовки даних до обробки моделями
• Будуватимете metadata pipelines для керування контекстом і походженням даних
• Працюватимете з feature stores для повторного використання та консистентності фіч

Classical ML in Production

• Будуватимете пайплайни навчання моделей за допомогою scikit-learn
• Організовуватимете training і validation для коректної оцінки моделей
• Використовуватимете MLflow для трекінгу експериментів і метрик
• Працюватимете з model registry для керування версіями моделей та релізами

PyTorch for Real Systems

• Запускатимете нейронні мережі в продакшені з урахуванням вимог до стабільності й масштабування
• Оптимізуватимете інференс за допомогою GPU та batching
• Зберігатимете й завантажуватимете ваги моделей для відтворюваності та оновлень

LLM Engineering (API + Self-hosted)

• Орієнтуватиметеся в екосистемі OpenAI, Claude та open-source моделей
• Оцінюватимете tokenomics і latency під бізнес- та продуктні сценарії
• Розгортатимете й використовуватимете self-hosted моделі через Ollama

Embeddings & Semantic Systems

• Працюватимете з embeddings для представлення тексту і даних у векторному вигляді
• Застосовуватимете similarity search для пошуку релевантного контенту
• Використовуватимете базову vector math для порівняння, кластеризації та ранжування результатів

Vector Databases in Production

• Працюватимете з векторними базами даних Qdrant, FAISS і Pinecone
• Реалізовуватимете hybrid search на базі BM25 і векторного пошуку
• Налаштовуватимете filtering для точного контролю результатів пошуку

RAG Systems (Enterprise Level)

• Застосовуватимете різні chunking-стратегії залежно від типу даних і сценарію використання
• Налаштовуватимете retrievers для ефективного отримання релевантного контексту
• Керуватимете context window моделей, щоби балансувати якість відповідей та вартість обробки

API Layer for AI Systems

• Розроблятимете API для AI-сервісів на FastAPI
• Використовуватимете async для ефективної роботи з конкурентними запитами
• Запускатимете background jobs для довгих задач без блокування сервісу
• Налаштовуватимете Redis cache та rate limiting для стабільності й контролю навантаження

AI Agents & Tool Orchestration

• Проєктуватимете архітектуру агентів під бізнес- і продуктні сценарії
• Застосовуватимете підхід ReAct для поєднання reasoning та дій
• Налаштовуватимете tool calling для взаємодії агентів із зовнішніми сервісами
• Будуватимете агентні workflow за допомогою LangGraph

MLOps Foundations

• Використовуватимете MLflow і model registry для керування версіями моделей та релізами
• Застосовуватимете DVC для версіювання даних та відтворюваності експериментів
• Налаштовуватимете CI/CD-пайплайни для автоматизації навчання та деплою моделей
• Запускатимете canary deploy для безпечного оновлення моделей в продакшені

Containers for AI

• Контейнеризуватимете AI-сервіси за допомогою Docker
• Використовуватимете multi-stage збірки для зменшення розміру образів та швидших деплоїв
• Запускатимете GPU-контейнери для ефективного інференсу та навчання моделей

Kubernetes for AI Systems

• Розгортатимете AI-сервіси в Kubernetes
• Використовуватимете Helm для керування конфігураціями та релізами
• Налаштовуватимете HPA для автоматичного масштабування під навантаження
• Виконуватимете rolling updates без простоїв сервісу

Production AI: Monitoring & Drift

• Виявлятимете model drift і реагуватимете на деградацію якості моделей
• Відстежуватимете document drift і зміни вхідних даних
• Будуватимете observability для AI-сервісів з використанням Prometheus і Grafana
• Налаштовуватимете alerting для швидкої реакції на інциденти в продакшені

MCP (Model Context Protocol): AI Tools Architecture

• Розумітимете, що таке MCP (Model Context Protocol) і навіщо він з'явився
• Пояснюватимете, яку проблему MCP розв'язує в продакшн AI-системах: хаос tools, vendor lock-in і відсутність стандарту
• Орієнтуватиметеся в архітектурі MCP та ролях Host, Client і Server
• Відрізнятимете MCP від OpenAI function calling, LangChain tools і класичних microservices
• Уявлятимете, як MCP працює в реальному продукті: з локальними інструментами, корпоративними API та sandbox-середовищами

LLM Fine-Tuning in Production

• Розрізнятимете fine-tuning, RAG і prompting та обиратимете підхід під задачу
• Застосовуватимете PEFT-підходи: LoRA, QLoRA та adapters для ефективного донавчання моделей
• Проєктуватимете dataset для instruction-tuning з урахуванням якості й масштабу
• Використовуватимете label masking (### RESPONSE:) для коректного навчання моделей
• Оцінюватимете inference cost після fine-tuning та його вплив на продакшн

Production LLM Inference Systems

• Орієнтуватиметеся в inference-рушіях vLLM, Triton і TGI та обиратимете їх під продакшн-сценарії
• Використовуватимете KV cache для зменшення затримок і вартості інференсу
• Налаштовуватимете dynamic batching для ефективної обробки конкурентних запитів
• Реалізовуватимете token streaming для швидкого time-to-first-token
• Плануватимете latency budget і балансуватимете швидкість, вартість та якість відповідей

LLM Evaluation, Safety & Guardrails

• Виявлятимете галюцинації моделей та зменшуватимете їхній вплив у продакшені
• Захищатимете системи від prompt injection і зловмисних інструкцій
• Детектуватимете і маскуватимете PII для відповідності вимогам безпеки
• Оцінюватимете faithfulness і groundedness відповідей відносно джерел
• Будуватимете LLM eval pipelines для регулярної перевірки якості, безпеки та стабільності моделей

System Design for AI Products + Demo Day

• Орієнтуватиметеся в AI-native архітектурних патернах і застосовуватимете їх у продакшн-системах
• Проєктуватимете AI gateway для маршрутизації запитів, політик доступу та контролю якості
• Розділятимете систему на retrieval, reasoning і memory, щоб керувати складністю і масштабуванням
• Налаштовуватимете failover, fallbacks і circuit breakers для стабільної роботи під інцидентами та піками
• Презентуєте демо фінальних завдань і аргументуєте архітектурні рішення та trade-offs

Вимоги для старту

Щоб комфортно навчатися на курсі, вам потрібно знати Python або іншу мову програмування на рівні написання робочого коду. Мати практичний досвід роботи з Git.

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Андрій Білоус - Senior AI Engineer at DataArt

Навчитесь оцінювати фінансовий вплив HR-рішень на прибутковість, витрати й ROI через аналіз P&L, EBITDA та People Cost. Будете визначати ключові HR-метрики, інтерпретувати дані та аргументувати рішення, демонструючи цінність HR для С-level через цифри. Створите HR-стратегію та організаційну модель, узгоджені з бізнес-цілями, пріоритетами та етапом розвитку компанії. Зрозумієте, як інтегрувати HR у ключові операційні процеси та впливати на бізнес через управління змінами.

Програма курсу

Еволюція HR: від функції підтримки - до стратегічного партнера

• Еволюція ролі HR: від адміністрування - до створення цінності
• Модель Ульріха та її застосування залежно від етапу розвитку компанії
• Стратегія трансформації бізнес-завдань у конкретні HR-пріоритети та HR-OKR
• Формування стратегічного мислення: як перейти від реактивного управління до проактивного впливу
• Що таке HR Enablement і як HR стає опорою бізнес-стратегії

Практика: Case-study: визначення 3-4 HR-пріоритетів, критичних для досягнення бізнес-цілей компанії, а також ролі HR, яку необхідно посилити для підтримки цих цілей.

Домашнє завдання: Case-study: визначення 3-4 HR-пріоритетів, критичних для досягнення бізнес-цілей компанії, а також ролі HR, яку необхідно посилити для підтримки цих цілей.

Базовий HR-аналіз: метрики, дані та дашборди

• HR-метрики: перехід від операційних метрик до стратегічних
• Визначення ключових індикаторів, які корелюють з фінансовими показниками
• Якість HR-даних: з чого почати HR-аналітику
• Створення дашбордів для керівництва: мистецтво візуалізації
• Як "читати" дашборд: виявлення позитивних/негативних трендів та критичних аномалій

Практика: Воркшоп "Прототип стратегічного дашборду" - створення прототипу дашборду з 3 стратегічними метриками та їхньою візуалізацією.

Стратегічне обґрунтування рішень та прогнозування

• Концепція Evidence-Based HR: як перетворити інтуїцію на обґрунтовані рішення
• Як дані допомагають прогнозувати ризики та обґрунтовувати інвестиції
• Кореляція vs причинність: як уникнути хибних висновків
• Фінансовий вплив: переклад HR-метрик на мову прибутку
• Формула пітчу: проблема (метрика) → фінансовий ефект → рекомендація (рішення)

Практика: Case-study "Аналітичний пітч" - підготовка 3-хвилинного пітчу для керівництва, використовуючи 3 ключові цифри з кейса для обґрунтування інвестиції.

Домашнє завдання:

• Визначити 3 ключові метрики для обраного бізнесу
• Створити простий HR-дашборд
• Проаналізувати тренд, виявити потенційні бізнес-ризики
• Підготувати аналітичну записку для СЕО з описом трендів, фінансових аргументів та рішень

Аналіз фінансів та моделювання сценаріїв для HR

• Фінансові звіти: що HR-фахівцю потрібно знати про P&L, Balance Sheet і Cash Flow
• EBITDA, Operating Margin і Revenue per Employee як індикатори ефективності персоналу
• Аналіз фінансових результатів та обґрунтування HR-ініціатив
• Моделювання сценаріїв та Cost-Benefit Analysis: як HR-рішення впливають на фінансові результати
• Фінансовий пітчинг: донесення цінності HR-проєктів через мову ризиків, окупності й прибутку

Практика: Воркшоп "Фінансова діагностика" - визначення 3 фінансових проблем компанії на основі P&L та Balance Sheet, формулювання HR-рішення.

Управління витратами на персонал та інвестиціями в людський капітал

• Перехід від "бюджету HR" до "бюджету витрат на персонал" як стратегічного інструменту
• Zero-Based Budgeting (ZBB) vs Activity-Based Budgeting (ABB): коли й що краще
• Операційні та інвестиційні витрати: як їх розрізняти
• Оптимізація People Cost без втрати цінності
• Інвестиції в розвиток талантів як бізнес-рішення
• Оцінка ризиків та підготовка альтернативних сценаріїв
• Управління ефективністю HR-проєктів через бюджетування
• Цикл Plan-Measure-Learn-Adjust в HR-стратегії

Домашнє завдання:

• Розробити структуру інвестиційного бюджету
• Розрахувати ROI та Payback Period
• Підготувати Executive Summary з фінансовим обґрунтуванням бюджету

Стратегічний оргдизайн: логіка, моделі, структура

• Принципи організаційного дизайну: взаємозв'язок "стратегія-структура-процеси"
• Ключові елементи оргдизайну
• Як стратегія визначає структуру
• Критерії вибору структури, відповідної етапу зростання та гнучкості бізнесу
• Workforce Planning - стратегічне планування людських ресурсів

Практика: Case-study: аудит і редизайн оргструктури за кейсом, пропозиція альтернативної моделі та кадрових змін.

Трансформація оргструктури та управління змінами

• Моделі Коттера та ADKAR у трансформації
• Роль HR у комунікації змін та підтримці менеджерів
• Як нова структура впливає на ролі та компетенції
• Інтеграція програм розвитку у нову оргмодель

Домашнє завдання:

• Аудит структури компанії
• Виявлення "больових точок"
• Підготовка плану змін та плану комунікації

HR та операційна ефективність

• HR як партнер операційних відділів
• Мапування процесів: як HR підтримує операції
• Інструменти інтеграції HR в операційний менеджмент
• Оцінка операційної ефективності HR
• HR-вплив на продуктивність і гнучкість

Практика: Case-study: "Операційний bottleneck" - виявлення HR-причин та формування інтегрованого плану дій з 3 спільними метриками.

Домашнє завдання: Підготовка фінальної HR-стратегії та презентації для C-Level.

Менторська сесія. Комплексна HR-стратегія: від даних до презентації

• Збір та інтеграція всіх елементів HR-стратегії
• Каркас: проблема → аналітика → рішення → бюджет → фінансовий ефект
• Фінальний Executive Pitch: що важливо
• Робота з індивідуальними кейсами студентів

Глобальні HR-тренди

• Ключові HR-тренди в Україні та світі: фінансові та структурні наслідки
• Дефіцит кадрів та "війна за таланти"
• DEI&B як фактор інновацій та результативності
• КСВ та ESG в HR-стратегії
• Розвиток бренду роботодавця в кризу
• Інновації та цифровізація HR: HRIS, AI, внутрішні маркетплейси навичок

Домашнє завдання: Груповий кейс: аналіз компанії та тренду, підготовка презентації ініціативи.

Український контекст: війна, підтримка, ментальне здоров'я

• Ментальне здоров'я команд: стратегія та обґрунтування
• Інтеграція ветеранів та захисників
• Культура інклюзії через DEI&B та КСВ
• Продуктивність у кризу
• HR-планування у воєнний час, сценарне моделювання ризиків

Захист фінальних проєктів

• Фінальний пітчинг HR-стратегій
• Підбиття підсумків, Q&A, рефлексія

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Ганна Сива - екс-HRD Prostor, Аптека Доброго Дня
• Катерина Колосова - HR Business Partner , Ubisoft
• Ольга Суринець - Global HR Director, MGID
• Тетяна Пейчева - Head of People & Organization, PUMA