- SMM
- Prompt Engineering / ChatGPT
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
- Other
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
Больше информации- English for IT
Курс для опанування англійської для HR-фахівців та рекрутерів. Під час занять студенти прокачають вузькоспеціалізований словниковий запас на реальних HR-сценаріях, навчаться проводити співбесіди, презентації, вести переговори, інтерв'ю та 1-on-1, складати інструкції, описи вакансій, офери.
Програма курсу
Module 1. HR Basics
HR Manager: roles and functions, key competencies
- Ролі та функції у сфері HR, основні кар'єрні напрямки (HRD, HRBP, HRG)
- Ключові компетенції HR-менеджера і модель компетенцій SHRM
- Англійська лексика для опису HR-ролей, функцій та компетенцій
Key HR terms
- Лексика, пов'язана зі структурою компанії, реструктуризацією і скороченням, життєвим циклом співробітника, найманням, звільненням, кар'єрним зростанням, типом відпусток
- Функціональна мова для аргументації (functional language for giving arguments, sequencing, adding extra information)
Module 2. Recruitment and Selection
The future of recruitment
- Тренди у рекрутменті
- Плюси, мінуси та виклики онлайн-рекрутмента
- Методи рекрутмента і канали пошуку
HR planning
- Кадрові потреби компаній, зовнішні та внутрішні працівники
- Етапи створення і структура плану кадрового забезпечення
- Лексика, пов'язана з кадровим забезпеченням
Job description and candidate specification
- Аналіз автентичних текстів вакансій і вимог до кандидата
- Мовні поради щодо написання тексту вакансій
- Написання тексту вакансії та вимог до кандидата
Selection 1. Pre-interview stage. Identifying the right candidate
- Методи попереднього відбору і виділення найкращих кандидатів
- Попереднє оцінювання кандидатів, тестування
- Підсвідомі упередження та як їх уникнути
- Лист-запрошення на співбесіду
- Телефонний pre-screen та домовленості про час і місце співбесіди
Workforce planning and HR role in the recruitment process
- Headcount planning (internal/external staff, HC and FTE planning, replacements, contingent workers)
- HR Business Partner role in the interview process: competency-based assessment, C-level interviews
- Crucial job-offer elements
Asking interview questions
- Типи запитань і види співбесід
- Проведення співбесіди у ролях
- Відповіді на запитання від кандидатів
Selection 2. Assessment techniques. Approving/rejecting candidates
- Методи оцінювання кандидатів
- Умови працевлаштування і написання оферу
- Аргументація відмови та написання листа-відмови
Module 3. Onboarding and Offboarding
Onboarding and adaptation
- Важливість і переваги онбордингу
- Етапи та чекліст онбордингу
- Помилки під час онбордингу
Offboarding and dismissal
- Важливість і переваги офбордингу
- Причини звільнення працівників
- Етапи та чекліст офбордингу
- Вихідна співбесіда (exit interview)
Speaking club
Module 4. Employer Branding and EVP
Building a solid employer brand
- Ключові елементи бренду роботодавця і чому він важливий
- Етапи створення і просування бренду роботодавця
- Внутрішні та зовнішні шляхи просування бренду
- Досвід студентів у створенні бренду роботодавця
- Метрики у бренді роботодавця
Corporate values, mission, and vision
- Цінності, місія і візія відомих брендів
- Написання цінностей, місії й візії компанії за допомогою дієслів дії
Giving presentations
Функціональні фрази для виступів із презентаціями англійською мовою на різних етапах доповіді (привітання аудиторії, вступ, структура доповіді, перехід до наступного пункту, наголошення на ключових моментах, висновки, відповіді на запитання).
Module 5. Talent Management, Performance Review and Appraisal
Talent management strategies and models
- Моделі управління талантами
- Високопотенційні та високопрофесійні працівники
- Розвиток лідерських компетенцій високопотенційних працівників
Employee training
- Види навчання працівників
- Обговорення навчальних планів
- Ефективність і оцінка навчальних програм
Performance review and appraisal
- Види оцінювання продуктивності працівників
- Навички, які виступають критеріями оцінювання
- Мова співбесід із продуктивності
Performance and talent management reviews
- Performance management challenges in the VUCA environment
- Talent mapping process: nine-box grid and its variations
- Succession planning: why organisation needs it and how it can look like
Appraisal meeting
- Функціональна мова співбесід (види запитань, надання фідбеку і порад, пояснення результатів, визначення проблеми, встановлення цілей на майбутнє)
- Практика проведення співбесід
Module 6. Total Rewards. Compensation and Benefits
Total Rewards
- Компоненти системи Total rewards
- Огляд стратегії винагороди працівників
- Чесність і рівність компенсації та винагороди працівників
Compensation and benefits
- Компоненти компенсаційного пакету
- Фінансова і нефінансова винагорода
- Переговори щодо підвищення заробітної плати
Employee relations
- Дисциплінарні порушення
- Проблеми на роботі та причини скарг
- Дипломатичне спілкування у розв'язанні конфліктів
Total Rewards and Global Mobility (relocation) program
- Cash and non-cash benefits
- Staff total cost
- Benchmarking and job evaluation methodology (example based on Radford model)
- Relocation/global mobility policy
Module 7. HR Analytics and Strategy
HR analytics
- Основні HR-метрики
- Функціональна мова для опису графіків і процесів (збільшення, зменшення, коливання, відсутність змін), чисел і показників
HR strategy
- Кроки створення HR-стратегії й чому вона має відповідати бізнес-стратегії компанії
- Компоненти стратегії та робота з лексикою
- Бюджетування
Employee engagement and change management
- Engagement survey (or eNPS)
- What to do after you get the engagement score/ results
- How to increase employees´ engagement and motivation
Module 8. Managing Across Cultures
Multicultural teams
- Переваги багатокультурних команд
- Виклики й бар'єри в управлінні багатокультурними командами та поради щодо їхнього подолання
- Типи культур та їхні особливості
Business correspondence
- Рівні формальності в діловому листуванні
- Скорочення у листах
- Написання email'ів
Multinational and multicultural distributed teams
- How cultural differences might influence your business
- Diversity and inclusion in HR
- Common stereotypes and biases, and its impact on management style
- Gender neutral language
Meetings
- Функціональні фрази під час проведення онлайн-зустрічей (на різних етапах доповідей)
- Проблеми зі зв'язком і як про це сказати
- Перебивання співрозмовника
- Теми для small talks
The final lesson, revision
- Аналіз результатів підсумкового тесту
- Підбиття підсумків курсу
- Комунікативні та інтерактивні завдання для повторення вивченого матеріалу
Особливості курсу
- Курс складається з 35 онлайн-занять
- Для проходження навчання необхідно мати:
- понад 1 рік досвіду роботи у сфері HR
- знати англійську мову на рівні від Intermediate В1
- Навчання у групах до 10 осіб
- Програму курсу будуть вести 3 викладачки
- Закріплення отриманих знань на практиці
- Сертифікат після закінчення курсу
Викладачі курсу
- Olga Khorosh - Business English Teacher
- Kateryna Slinko - Business English Teacher
- Iryna Prysiazhniuk - Business English Teacher
- Kateryna Riabova - Business English Teacher
- Anastasiia Kyrychenko - Business English Teacher
- Finance
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
Больше информации- Python
- Data Science / Machine learning / AI
Курс навчить розв'язувати основні задачі Data Science за допомогою поглибленої роботи з Python та його бібліотеками. В результаті ви зможете будувати просунуті візуалізації, знаходити взаємозв'язки в даних, робити прогнози та навчати моделі.
Програма курсу
Задачі Data Science. Interactive Python і знайомство з NumPy
- З'ясуєте, чим машинне навчання відрізняється від класичного програмування
- Зрозумієте, як формулюється задача машинного навчання
- Розберете процес роботи над Data Science задачами
- Навчитеся створювати масиви та виконувати базові операції над ними в бібліотеці NumPy
- Ознайомитеся з перевагами бібліотеки NumPy для роботи з даними
NumPy. Лінійна алгебра і статистика
- Навчитеся використовувати функції лінійної алгебри й статистики в NumPy
- Зможете вводити й виводити numpy-матриці та масиви різної величини
Знайомство з Pandas
- Навчитеся створювати, імпортувати й експортувати табличні дані в Pandas Dataframe
- Зможете маніпулювати табличними даними (створення нових колонок, агрегації)
- З'ясуєте, як швидко і зручно працювати з табличними даними за допомогою Pandas
Візуалізація даних
- Навчитеся будувати базові візуалізації в Python за допомогою matplotlib і seaborn
- Розберете три способи візуалізації даних з Pandas Dataframe
- Зможете побудувати просунуті візуалізації: heatmap, box plot, pair plot, cumulative plot
- Опануєте побудову базових інтерактивних візуалізацій
Exploratory Data Analysis (EDA) та очистка даних
- Зрозумієте мету й етапи EDA
- Навчитеся досліджувати структуру будь-якого набору даних
- Зможете виявляти пропущені значення, дублікати й очищувати дані
- Знатимете кілька технік заповнення пропусків та зрозумієте, коли яку використовувати
Задача прогнозування. Лінійна регресія. Градієнтний спуск
- Зрозумієте, як працює лінійна регресія
- Дізнаєтесь, як працює алгоритм градієнтного спуску
- Навчитеся тренувати модель лінійної регресії з використанням бібліотеки sklearn
- Розберетесь, як оцінити якість моделі лінійної регресії
Інші типи регресій
- Навчитеся будувати багатовимірну лінійну регресію
- Дізнаєтесь, як інтерпретувати коефіцієнти лінійної регресії
Вибір найкращої моделі. Техніки валідації. Пошук гіперпараметрів
- Дізнаєтеся, навіщо розбивати вибірку на train/validation/test-вибірки
- Зрозумієте, в чому відмінність validation- і test-вибірок
- Дізнаєтеся, що таке гіперпараметри моделі та в чому їхня відмінність від параметрів
- Ознайомитеся з методами підбору гіперпараметрів і навчитеся викликати їх у scikit-learn
- Дізнаєтеся, що таке перехресна валідація та як використовувати її в sklearn
- Зрозумієте, що таке overfit i underfit (і чому це проблема)
- Навчитеся застосовувати регуляризацію в моделях регресії
Задача класифікації. Логістична регресія
- Дізнаєтесь, як навчати модель логістичної регресії для класифікації даних і оцінювати її якість
- Отримаєте алгоритм дій у випадку мультикласової класифікації та зрозумієте, як оцінити якість таких моделей
Модель "дерева рішень"
- Ознайомитеся з принципом роботи моделі "дерева рішень"
- Зможете навчати моделі дерев рішень для розв'язання задач регресії та класифікації
Ансамблі моделей, алгоритми бустингу
- Зрозумієте, як працюють ансамблі моделей та в чому їхні переваги
- Навчитеся будувати різні типи ансамблів моделей
- Дізнаєтесь, який спосіб ансамблювання потрібно використати у випадку high bias, а який - у випадку high variance
- Розберете відмінність адаптивного бустингу від градієнтного
- Ознайомитеся з базовим функціоналом бібліотеки xgboost
Вибір ознак. Зменшення розмірності даних
- Навчитеся зменшувати розмірність набору даних із великою кількістю ознак
- Навчитеся обирати фічі так, щоб залишити лише найбільш значущі для моделі
- Дізнаєтесь, як працюють і чим відрізняються методи зменшення розмірності SVD, PCA та LDA
Кластерний аналіз даних
- Навчитеся виявляти групи схожих екземплярів у даних за допомогою кластеризації
- Дізнаєтесь, як працюють методи кластеризації K-Means, DBSCAN та Agglomerative Clustering
Статистичний аналіз даних
- Навчитеся генерувати випадкові величини різних розподілів
- Зможете перевірити гіпотезу про нормальність розподілу
- Навчитеся порівнювати розподіл двох випадкових величин
Від історії АІ до Prompt Engineering
- Зрозумієте, як розвивався штучний інтелект і чому зараз відбувся "АІ-бум"
- Розберете різницю між класичним ML і Generative AI
- Навчитеся формулювати ефективні промпти для задач аналізу даних і Python-коду
- Зможете використовувати базові AI-інструменти для перевірки та оптимізації промптів
AI Tools for Data & Developers
- Ознайомитеся з AI-інструментами для аналітиків та Python-розробників
- Навчитеся використовувати AI для написання коду, аналізу даних і створення візуалізацій
- Зможете інтегрувати AI-асистента у власне робоче середовище (VS Code, Jupyter, GitHub)
Співбесіди й вимоги до них. Розповсюджені помилки у домашніх завданнях
- Дізнаєтесь, як підготуватися до технічної співбесіди та пройти її успішно
- Отримаєте відповіді на проблемні запитання, які виникли протягом курсу
- Отримаєте правильні відповіді на домашні завдання та дізнаєтесь, які найпоширеніші помилки роблять спеціалісти
Особливості курсу
- Заняття щопонеділка та щочетверга
- Інструменти для роботи
- Сильний контент
- Практика
- Кар'єра: розширення стеку навичок
Викладачі курсу
- Олександра Кардаш - Senior Software Engineer at Google
- Ірина Безкровна - Technical Data Lead at Xometry
- Finance
Курс розрахований на фінансових менеджерів та власників бізнесу, які хочуть розібратися у фінансовому аналізі. Під час проходження курсу ви опануєте фундаментальні основи аналізу, навчитеся вільно інтерпретувати дані CF, BS, P&L звітів, зрозумієте який відсоток виторгу має залишатися всередині компанії на покриття витрат.
Програма курсу
Основні фінансові звіти: звіт про прибутки та збитки (P&L)
- Звіт про прибутки та збитки: як це зроблено.
- Структура, порядок формування та показники.
- Як фінансові операції зображуються у звіті.
- Як правильно аналізувати P&L.
Основні фінансові звіти: звіт про рух грошових коштів (CF)
- Звіт РГК: як правильно створювати звіт.
- Структура та дані, які входять до звіту.
- Як зображати операції у звіті.
- Ефективний аналіз звіту.
Основні фінансові звіти: баланс (BS)
- Основні розділи балансу.
- Як правильно створити звіт.
- Як зобразити в балансі те, що відбулося в компанії.
- Дебіторська та кредиторська заборгованість: де вказано та як презентувати.
Звіт про рух грошових коштів: поглиблений аналіз та взаємозв’язок з іншими звітами
- Докладна класифікація статей ЗРГК.
- Як швидко та правильно розрахувати робочий капітал.
- Розрахунок капітальних витрат (САРЕХ).
- Взаємозв'язок основних фінансових звітів.
Аналіз звіту про прибутки та збитки
- Вертикальний та горизонтальний аналіз звіту.
- Точка беззбитковості: як допомогти компанії знайти баланс.
- Валова, операційна та чиста маржа.
- Ефективна ставка: як оцінити грошові потоки та обчислити ставку.
- Механіка розрахунку коефіцієнтів платоспроможності.
- Бенчмаркінг: оцінювання та зіставлення.
Аналіз звіту про рух грошових коштів
- Розрахунок коефіцієнтів дебіторської заборгованості та кредитної заборгованості.
- Коефіцієнт запасів та РРЕ.
- Аналіз операційної та інвестиційної діяльності.
Повний аналіз звіту РГК
- Що включати у фінансову діяльність.
- Аналіз даних.
- Фінансова заборгованість, бонди, гарантії, позики, лізинг.
- Типи капіталів.
- Як розрахувати виробничий та фінансовий леверидж.
- Розрахунок рентабельності за моделлю Дюпона.
Аналіз балансу
- Точка беззбитковості балансу.
- Коефіцієнти короткострокової та поточної ліквідності: як оцінити поточне фінансове становище організації.
- Швидка оцінка ліквідності.
- Коефіцієнти обіговості та активів.
- Огляд капіталу.
- Дефіцит фінансування.
- Ефективна ставка: дебіторська та кредиторська заборгованість, запаси.
Фундаментальні засади аналізу всіх звітів. Частина 1
- Розрахунок простих відсотків.
- Майбутня, поточна вартості та прості відсотки.
- Як відбувається нарахування складних відсотків.
- Прості відсотки vs складні.
Фундаментальні основи аналізу всіх звітів. Частина 2
- Номінальні та ефективні ставки: що входить, що не входить і коли потрібно брати до уваги.
- Дисконтування Cash Flow.
- Чиста наведена вартість (NPV).
- Як розрахувати наведену вартість.
- Внутрішня норма дохідності (IRR).
- Приклад-кейс комплексного аналізу стартапу.
Особливості курсу
- Курс складається з 10 онлайн-вебінарів
- Практичні домашні завдання
- Доступ до матеріалів залишається назавжди
- Особистий зворотний зв'язок від викладача
- Сертифікат після закінчення курсу
Викладачі курсу
Валентин Воробйов - 20 років досвіду у фінансах та їх автоматизації на ринках України та Європи, ex-фінансовий директор у "Будинок Іграшок".
Больше информации- Sales / Lead Generation / Business Development
Навчіться аналізувати потреби клієнтів, створювати переконливі скрипти та працювати із запереченнями, щоб завжди перевиконувати план продажу. Розберіться, як вибудовувати ефективні комунікації з клієнтами, опрацьовувати заперечення та збільшувати конверсію. Опануйте техніки AIDA, SPIN, Challenger Sale та навчіться кваліфікувати лідів за BANT й аналізувати ключові метрики продажів.
Програма курсу
Основи продажу: тренди, головні поняття та специфіка роботи
- Психологічні тригери у продажах
- Емоційний інтелект та вплив на процес продажу
- Роль, функції та ключові навички менеджера з продажу
- Побудова довгострокових відносин з клієнтами
Домашнє завдання: провести аналіз власних навичок з продажу та створити план їхнього покращення.
Стратегія продажу
- Стратегія продажу як інструмент довгострокового успіху
- Аналіз ринку, PEST, аналіз конкурентів, аналіз п'яти сил Портера
- Визначення та сегментація цільової аудиторії
- Поглиблений аналіз потреб та болів цільової аудиторії
- Створення ціннісних пропозицій, що розв'язують проблеми ЦА
- Планування цілей продажу за методологіями SMART та SWOT
Домашнє завдання: виконати поглиблений аналіз потреб та болів цільової аудиторії вашої компанії чи продукту.
Ефективні скрипти продажу
- Структура та зміст скрипту
- Переваги використання скриптів
- Розробка персоналізованих скриптів для різних сегментів клієнтів
- Використання АІ для аналізу та створення скриптів
Практика: рольова гра (клієнт - менеджер) за заданим кейсом з обмеженим часом розмови.
Домашнє завдання: розробити скрипт для конкретного сегмента клієнтів, протестувати його на практиці та проаналізувати результати.
Техніки продажу
- Формула продажу
- Типологія клієнтів
- AIDA-модель у продажах
- Огляд технік продажу: SPIN, Challenger Sale для B2B, DEFT, MEDDIC, BANT
- Методології Consultative Selling та Value-Based Selling
Домашнє завдання: вибрати одну з вивчених технік продажу та використати її для сегмента клієнтів з найнижчою конверсією.
Телефонний продаж
- Аналіз клієнта та підготовка до телефонного дзвінка
- Структура ефективної телефонної розмови
- Створення скрипту для телефонної розмови
- Етика телефонної розмови та листування з клієнтом
- Як передавати впевненість голосом
Домашнє завдання: ознайомитися зі скриптом телефонної розмови з клієнтом та удосконалити його за шаблонами викладача.
Робота із запереченнями
- Що таке заперечення та чому вони виникають
- Типологія клієнтів за методологією DISC та ефективна взаємодія з ними
- Основні види заперечень та етапи роботи з ними
- Ефективні техніки роботи з популярними запереченнями: Feel, Felt, Found
- Робота з негативними відгуками
Практика: відпрацювати комунікацію з конфліктним клієнтом та провести роботу із його запереченнями.
Домашнє завдання:
- Створити список типових заперечень клієнтів з вашої сфери та розробити відповіді на них
- Охарактеризувати найскладніших клієнтів та визначити, як ефективно будувати з ними діалог
Up-sell та Cross-sell у продажі
- Техніка Up-sell
- Техніка Cross-sell
- Різниця між Up-sell та Cross-sell
- Розбір кейсів з використанням технік
- Інтеграція технік у клієнтський сервіс
Домашнє завдання: інтегрувати в скрипт елементи Up-sell та Cross-sell для підвищення загальної вартості продажу.
Воронки в продажі
- Етапи воронки продажу та її вплив на конверсію
- Кваліфікація лідів: BANT (Budget, Authority, Need, Timing)
- Метрики для оцінювання ефективності воронки
- Стратегії залучення та утримання клієнтів
- Оптимізація етапів воронки для підвищення конверсії
Домашнє завдання: виконати аналіз поточної воронки продажів у вашій компанії, використовуючи чек-лист.
Пошук та залучення нових клієнтів
- Методи пошуку клієнтів у різних каналах
- Пошук клієнтів для B2C та B2B
- Робота з особами, які ухвалюють рішення
- Використання соціальних мереж для пошуку клієнтів
- Холодні дзвінки та електронна пошта
- Використання Big Data для знаходження потенційних клієнтів
Робота з B2B-клієнтами
- B2B: бачення, підходи, філософії
- Підготовка до зустрічей
- Як закривати великі угоди
- Як працювати з воронкою продажу
- Переваги CRM
Результативні переговори
- Основи ефективної комунікації
- Підготовка до переговорів
- Вибір стратегії та техніки ведення переговорів
- Техніки подолання заперечень
- Розбір та оцінювання проведених переговорів
- Цінності B2B-клієнта
Домашнє завдання: навести приклади відкритих запитань та обрати стратегію переговорів, які будуть влучними в контексті вашої роботи.
Ключові показники у продажі. Метод OKR
- Показники ефективності в продажі: Revenue, Orders, AOV, CR, Gross Profit
- Аналіз даних та тестування гіпотез
- Методи підвищення продуктивності менеджера з продажу
- OKR як інструмент підвищення ефективності
Домашнє завдання:
- Проаналізувати ваші поточні KPI і їхню динаміку за останні 3 місяці
- Сформувати гіпотези та план дій для підвищення ефективності на найближчий квартал
Q&A-сесія
- Формат: відкрите обговорення запитань та відповідей з пройденого матеріалу
- Мета: закріпити матеріал та розв'язати практичні питання учасників
Особиста ефективність менеджера з продажу
- Подолання страху перед дзвінками та відмовами
- Поширені помилки менеджера та як їх уникати
- Техніки зниження стресу
- Тайм-менеджмент та управління особистою продуктивністю
- Інструменти для керування продуктивністю: Trello, Asana, Pomodoro, GTD
Домашнє завдання:
- Провести серію дзвінків або зустрічей, застосовуючи техніки подолання страху та зниження стресу
- Підготувати та записати відеопрезентацію себе як професіонала
Особистий бренд та професійний розвиток
- Необхідність особистого бренду
- Нетворкінг для менеджера з продажу
- Здорова конкуренція в sales-команді
- Індивідуальний план розвитку менеджера з продажу
Домашнє завдання: розробити індивідуальний план професійного розвитку на рік вперед.
Особливості курсу
- Допомога ментора
- Практичні заняття
- Запрошений експерт
- Індивідуальний фідбек від викладачки
- Сертифікат про проходження курсу
Викладачі курсу
- Ольга Гравченко - Head of Sales at Perla Helsa
- Едуард Бондаренко - Head of Sales at monobank
- Product Marketing / Brand Manager
Розберетесь в комплексному управлінні брендом: від його структури до комунікації з аудиторією. Дізнаєтесь принципи побудови бренд-стратегії, проведення досліджень і пошуку свого споживача - та навчіться оцінювати ефективність бренду для бізнесу.
Програма курсу
Бренд говорить
- Товар vs бренд: переваги та основні відмінності
- Аналіз конкурентів та цільової аудиторії - фундамент бренду
- Опори бренду: місія, персона, тон комунікації, ідентифікація
- Де бренд говорить: ATL, Digital, BTL, PR, Retail, Shopper Marketing, Service centre / Call centre
- Коли бренд говорить: запуск продукту, сезонна кампанія, ситуативна кампанія, іміджева комунікація, антикризова комунікація
- Навіщо бренд говорить: охоплення, цільова дія
- Цілісність та інтенсивність бренду
Домашнє завдання: Знайдіть приклади комунікації продукту/товару на українському ринку. Оцініть, це товар чи вже бренд - і які характеристики на це вказують. Проаналізуйте комунікацію та її цілісність. Оформте висновки у презентацію до 10 слайдів.
Структура бренду
- Цінності та соціальна відповідальність
- Місія та бачення бренду
- Навіщо щось обіцяти, якщо можна просто продати
- Функціональні та емоційні переваги бренду: Reason to Believe, Unique Selling Proposition
- Для чого формувати бренд-персону
- Емоційна карта характеристики бренду та його конкурентного середовища
Домашнє завдання: Проаналізуйте свій або вільно обраний бренд. Яка місія бренду: чи відрізняється вона в реальному світі від того, що прописано? Якими реальними діями можна це довести? Який RTB (Reason to Believe) у вашого бренду та яким чином ви його доносите?
Дослідження. Запрошена лекторка
Лекція від Анни Лебедєвої, Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv.
- Цілі досліджень, або навіщо проводити опитування, якщо все зрозуміло
- Типи досліджень ринку: кількісні, якісні, desk research
- Підводні камені досліджень
- Відстеження поточного стану бренду (Brand Health Tracking)
- Приклади невдалих компаній, для яких не проводили дослідження
Практика на занятті: На основі власного (чи вільно обраного бренду) придумати та запропонувати варіанти безплатних методів дослідження.
Пошук свого споживача. Запрошена лекторка
Лекція від Анни Лебедєвої, Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv.
- Визначення цільової аудиторії на базі болів та потреб споживачів
- Що таке інсайт та як його шукати
- Методи формування портрета клієнта
- Поведінкові патерни споживача
- Сегментація аудиторії та поведінкові методи
Домашнє завдання: Зробіть аналіз цільової аудиторії бренду, з яким ви працюєте. Сформулюйте інсайт вашої ЦА.
Бренд-стратегія: етапи розробки та втілення. Запрошена лекторка
Лекція від Анни Лебедєвої, Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv.
- Що таке бренд-стратегія і навіщо вона потрібна
- Різниця та зв'язок між бізнес-, маркетинговою, бренд- і комунікаційною стратегією
- Етапи роботи зі стратегією, ризики та проблеми втілення
- Визначаємо позиціювання бренду, його центральну ідею та унікальність
Бренд-стратегія: неймінг, ToV, дорожня карта. Запрошена лекторка
Лекція від Анни Лебедєвої, Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv.
- З чого формується і як розвивається характер бренду
- Створення Tone of Voice: фінальний документ
- Розробка назви: тонкощі створення, юридичні нюанси
- Дорожня карта бренду в горизонті 3 років
Практика на занятті: На основі запропонованих лекторкою кейсів розкрити центральну ідею та позиціювання бренду.
Домашнє завдання: На основі проведеного раніше аналізу аудиторії та інсайту сформулюйте центральну ідею та позиціювання бренду (з яким працюєте або вільно обраного). Опишіть основні емоційні характеристики бренду.
Бренд-айдентика. Запрошена лекторка
Лекція від Анни Лебедєвої, Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv.
- Що таке ідентичність бренду
- Дизайн як інструмент маркетингу
- З чого складається бриф на айдентику
- Етапи розробки стилю бренду
- Різновиди гайдлайнів бренду: від Brand ID до Brandbook
- Контент як невіддільна складова айдентики
Комунікація бренду
- Комунікаційна стратегія: процес створення комплексного плану комунікації бренду
- Креативна платформа: тренд чи необхідність
- Встановлення чітких комунікаційних цілей відповідно до стратегії бренду
- Слоган як ДНК бренду
- Послідовність комунікацій: чому це важливо
- Тригерні трюки - або чому на "ммм" ви відразу скажете Danone
- Типи комунікацій: продуктова, іміджева, PR, антикризова
- Сторітелінг у комунікаціях
Домашнє завдання: Проаналізуйте стратегію комунікації бренду, з яким ви працюєте (або вільно обраного). Визначте, що потрібно для її підсилення та які рекомендації ви можете надати. Пропишіть власний план комунікації для цього бренду.
Вимірювання ефективності бренду
- Ключові показники ефективності (KPI) бренду
- Використання інструментів та методологій для вимірювання ефективності бренду
- Аналіз зібраних даних
- Використання даних для вдосконалення стратегій і тактик
Планування запуску рекламної кампанії
- Бриф - рутинна звичка чи бізнес-необхідність?
- Таймінг: точки неповернення та дедлайни
- Бізнес-цілі рекламної кампанії
- Як визначити вдалий медіамікс: розробка медіастратегії та складання медіаплану
- Адаптація повідомлень для різних каналів комунікації
Практика на занятті: Прокоментувати бриф, наданий викладачкою. Поділитися думками щодо його покращення.
Домашнє завдання: Підготуйте ідеальний бриф бренд-менеджера в межах власного проєкту з огляду на цілі та завдання, які перед вами стоять.
Кампанії у діджитал-всесвіті
- Чим онлайн-канали відрізняються від офлайну
- Діджитал-кампанії у всесвіті діджитал-реклами: awareness, performance
- Які діджитал-медіа оптимальні для awareness-кампаній
- Як підібрати медіаінструменти для performance-кампаній
- Медіаплани в digital: що треба знати та на що звертати увагу
- Принципи бюджетування діджитал-кампаній
- Постаналіз діджитал-кампанії
Практика на занятті: Придумати медіамікс для awareness-кампанії нового українського гігієнічного продукту для військових. Прописати, в яких пропорціях ви розподілятимете бюджет.
Роль бренд-менеджера в компанії
- Комунікація з креативною, діджитал- та медіаагенціями
- Тендери: як проводити та на що звертати увагу
- Як обирати, коментувати та затверджувати ідеї
- Розроблення продакшн-брифу
- Як складати роадмап активностей бренду
- Бюджетування кампанії та її постаналіз
Групове домашнє завдання
На вибір студентів:
- В межах групового проєкту: підготуйте пропозицію з просування бренду (згідно з наданим кейсом)
- Індивідуально: підготуйте пропозицію з просування власного бренду чи бренду, з яким ви працюєте
Груповий проєкт презентуйте на фінальному занятті.
Комунікація під час війни: досвід української lovemark. Запрошена лекторка
Лекція від Катерини Огуряєвої, директорки з маркетингу в "Сільпо".
- Як бренду реагувати на події
- Перевірка бренд-цінностей та характеристики бренд-персони в реаліях сьогодення
- Адаптація комунікації та медіаміксу
- Бренд "Сільпо": кейси та підходи
- Перетворюємо UGC на WOW
Захист власних проєктів
- Презентація групових проєктів: стратегія просування бренду (за власним чи обраним кейсом)
- Q&A-сесія
Викладачі курсу
- Аві Щупак - Керівниця маркетингових комунікацій lifecell
- Анна Лебедєва - Global Talent Marketing Director в IT-компанії Intellias, former Brand Leader у Fedoriv
- Олексій Попов - Head of Digital Marketing at "Приват Банк"
- Катерина Огуряєва - Директорка з маркетингу в Сільпо
- Digital Marketing
Курс відмінно підійде маркетологам з досвідом та директорам з маркетингу для розуміння трендів майбутнього маркетингу та підготовки довгострокової стратегії. На заняттях ви розберете принципи та структуру стратегічного маркетингового планування, комплексний маркетинговий аудит, сегментацію ринку та вибір цільової аудиторії, проаналізуєте вашу стратегію позиціювання та стратегії основних конкурентів.
Програма курсу
Введення у маркетинг та аналіз макросередовища
- Визначення маркетингу, потреби та бажання
- Цілі та роль маркетингу в організації: чи на вірному ви шляху?
- У чому відмінності маркетингу між B2B- та В2С-ринками
- Стратегічне маркетингове планування
- Розбір структури якісного маркетингового плану
- Аналіз макросередовища: PESTEL
- Ризики та труднощі застосування ШІ в маркетингу
- Як використовувати ШІ в маркетингу різних індустрій
Онлайн-воркшоп №1: Тренди воєнного часу в Україні
Маркетинговий аудит: аналіз мікросередовища
- Конкурентний аналіз
- Типи поведінки B2B-споживача: від піраміди потреб до decision-making unit
- Фактори, що впливають на купівельну поведінку В2С-споживача
- Які бар'єри бувають у цільової аудиторії та як трансформувати їх у бажання купити
Онлайн-воркшоп №2: Практикум для аналізу бізнесу
Маркетинговий аудит: аналіз внутрішнього середовища
- Матеріальні та нематеріальні ресурси підприємства
- VRIN/VRIO: характеристики та конкурентні переваги
- Інструменти аналізу портфеля продукції: від PLC і матриці McKinsey до Value Chain
- Бренд-аналіз: як оцінити бренд та які є іміджеві індикатори
- Замість тисяч гіпотез - якісний SWOT- і TOWS-аналіз
- Маркетингові дослідження, які дають відповіді та відкривають інсайти
Маркетингові стратегії та сегментація
- Чому важливо визначити місію та бачення компанії
- Бізнес-цілі: ієрархія та критерії SMART
- Види маркетингових стратегій для B2B та B2C
- Запуск нового продукту: ризики, можливості, алгоритм дій
- STP-маркетинг: сегментація ринку та вибір цільових ринків
Позиціювання бренду
- STP-маркетинг: позиціювання бренду
- Value-Based Brand Positioning
- Архітектура бренду та критерії ефективності позиціювання
- Етапи формування позиціювання
- Види стратегій позиціювання
Маркетинговий мікс
- 4P та 4C - мікс для товарів
- 7P та 7C - мікс для послуг
- Комунікаційний мікс: компоненти + стратегія
- Ціноутворення та канали дистрибуції
- Люди, процеси та оточення
Онлайн-воркшоп №3: Маркетинговий мікс під час війни
Впровадження маркетингового плану
- Фактори, що впливають на впровадження маркетингового плану
- Ситуаційне лідерство
- Матриця пріоритезації проєктів для впровадження
- Формування бюджету: методи бюджетування
- Ключові показники маркетингової діяльності
- Етапи маркетингового контролю
- Фінансові показники контролю
- Ключові показники з маркетингового міксу
- Маркетингова панель управління (dashboard)
- Управління ризиками: категорії та стратегії
Особливості курсу
- Курс складається з 30 відеолекцій + онлайн воркшопів
- Закріплення отриманих знань на практиці
- Зворотний зв'язок та рекомендації лектора
- По закінченню курсу ви матимете готовий маркетинговий план, який можна реалізувати у своїй компанії
- Сертифікат після закінчення курсу
Викладачі курсу
Тетяною Лукинюк - Генеральна менеджерка в Google Україна
Больше информации- HR / Employer Branding
Кожен теоретичний блок ми закріплюємо практикою. Завдяки 10 практичним завданням ви навчитеся автоматизувати хайринг, онбординг і адаптацію, складати анкети для зворотного зв'язку, плани розвитку, а також розробите план впровадження автоматизації для HR-департаменту на рік.
Програма курсу
Роль автоматизації в HR- та Recruitment-процесах
- Отримаєте roadmap курсу
- Зрозумієте, що охоплює автоматизація в HR-процесах і рекрутменті
- Розглянете тренди, переваги та недоліки автоматизації
ATS для Recruitment-процесів
- Дізнаєтеся, що таке Applicant Tracking System (ATS) і чим вона відрізняється від CRM- та HRM-систем
- З'ясуєте, які процеси можна автоматизувати за допомогою ATS
- Розглянете популярні інструменти ATS: PeopleForce, Greenhouse, HiBob, Hurma System тощо
HRM-системи для Talent Management процесів
- Зрозумієте, для чого потрібні HRM-системи
- Дізнаєтеся, які процеси можна автоматизувати за допомогою HRM-систем
- Розглянете популярні інструменти: HiBob, Hurma System, BambooHR, PeopleForce тощо
Інструменти автоматизації сорсингу
- Дізнаєтеся, що таке автоматизація сорсингу
- Розглянете інструменти для автоматизації сорсингу: інтеграція з job boards та соціальними мережами, розсилки, чат-боти
- Навчитеся автоматизувати листування з кандидатами без втрати якості комунікації
Інструменти автоматизації оцінювання та відбору
- Розглянете сучасні тренди залучення AI в Recruitment-процеси
- З'ясуєте, як використовувати AI для аналізу профілів та підбору релевантних резюме
- Розберете платформи для автоматизації оцінювання кандидатів: Pymetrics, HireVue тощо
- Дізнаєтеся про ризики імплементації автоматизації в процеси рекрутингу
Автоматизація онбордингу й офбордингу
- Дізнаєтеся, як покращити процес онбордингу нового співробітника завдяки автоматизації
- Зрозумієте, чи потрібно автоматизувати процес офбордингу
- Розглянете технічні рішення та сервіси для онбордингу й офбордингу
- Навчитесь обирати найбільш релевантні для вашого проєкту інструменти
Оптимізація процесів адаптації та розвитку
- Дізнаєтеся, що таке LMS-cистема і навіщо вона потрібна компанії
- Зрозумієте, як можна оптимізувати процеси адаптації та розвитку завдяки Knowledge Base, онлайн-тренінгам і персональним планам розвитку
- Розглянете найпопулярніші платформи для адаптації та розвитку талантів всередині компанії
Метрики ефективності роботи Recruitment-команд
- Зрозумієте, навіщо збирати фідбек про рекрутмент-процеси від кандидатів і хайринг-менеджерів
- Дізнаєтеся, як автоматизувати процес збору зворотного зв'язку
- Навчитеся складати анкети для Candidate Satisfaction Rate та Hiring Manager Satisfaction Rate
Оптимізація системи оцінювання продуктивності у компанії
- Розглянете різні системи оцінювання продуктивності, інструменти для відстеження OKR та KPI
- Дізнаєтеся, як автоматизувати 1:1, Performance Review, 360 Review, HR-адміністрування
- Розглянете AI-рішення для оптимізації популярних HR-процесів
- Розробите сценарій Performance Review
Збір та аналіз зворотнього зв'язку
- Зрозумієте, навіщо збирати зворотний зв'язок серед співробітників компанії
- Розглянете інструменти для збору зворотного зв’язку Google Forms, SurveyMonkey тощо
Ефективна Recruitment-аналітика
- Дізнаєтеся, для чого потрібна аналітика в рекрутингу
- Вивчите основні показники та метрики, які важливо збирати й аналізувати
- Розглянете інструменти візуалізації даних: Power BI, Tableau, Looker Studio - та як їх використовувати в рекрутмент-аналітиці
- Навчитеся застосовувати аналіз даних для оцінювання ефективності й прогнозування
HR-аналітика для оптимізації роботи в компанії
- Вивчите основи HR-аналітики
- Розглянете приклади розрахунків ключових метрик
- Навчитеся використовувати аналіз даних для прогнозування продуктивності та плинності кадрів
- Розберете методи й інструменти візуалізації HR-даних для ухвалення рішень
Імплементація автоматизації в Recruitment-процеси
- Розглянете, як правильно імплементувати інструменти автоматизації в поточні Recruitment-процеси
- З'ясуєте, як взаємодіяти з IT-відділом під час впровадження ATS
- Навчитеся розраховувати бюджет на автоматизацію та раціонально розподіляти кошти
- Дізнаєтеся, як пітчити й аргументувати користь ATS для бізнесу
- Розберете кейси успішної автоматизації Recruitment-процесів у різних компаніях
Як ефективно впровадити автоматизацію в HR-процеси
- Дізнаєтеся, як інтегрувати HR-систему з іншими системами компанії
- Розглянете кейси успішної автоматизації HR-процесів у різних компаніях
- З'ясуєте, як екологічно комунікувати про нововведення зі співробітниками
- Розробите план впровадження автоматизації для HR-департаменту на рік
Q&A - сесія
- Поставите запитання стосовно вивченого матеріалу лекторкам
- Обговорите складні кейси з практики власної чи колег
Особливості курсу
- Допомога ментора
- Практика
- Програма схвалена HRCI + 22.5 кредитних годин
- Сертифікат про проходження курсу
Викладачі курсу
- Дар'я Кружиліна - Head of Recruitment at Uklon
- Анастасія Русавська - Head of Recruitment & HR at Data Science UA
- Prompt Engineering / ChatGPT
Навчитеся проєктувати доречну AI-архітектуру з нуля та впроваджувати її в робочі процеси без зайвих витрат і хаосу. Отримаєте чітке розуміння завдань, ролей і типів AI-систем на прикладі відомих продуктів і кейсів. Опануєте підходи до масштабування, MLOps і безпеки, щоб ваші рішення були надійними, захищеними та гнучкими. Навчитесь адаптувати AI-рішення під хмарні та локальні середовища й підключати їх до систем, що вже працюють.
Програма курсу
Основи АІ
- Зрозумієте, що таке AI та які напрями існують у сфері
- Зможете відрізнити неетичне використання AI та з'ясуєте, які законодавчі акти його регулюють
- Розберете тренди й перспективи галузі
АІ-рішення у сучасному бізнесі
- Зрозумієте, які основні типи AI-систем використовують у різних сферах
- Зможете визначити проблеми, які можна розв'язати за допомогою AI
- Знатимете основні компоненти AI рішень
Особливості роботи архітектора на АІ-проєктах
- Навчитеся формулювати бізнес-проблему, яку має розв'язати AI-рішення
- Зможете оцінювати наявність і якість даних для майбутньої системи
- Розберетеся, як визначати доцільність використання AI у конкретному кейсі
- Знатимете, як збирати функціональні й нефункціональні вимоги до AI-систем
- Зможете попередньо оцінювати витрати на розробку та підтримку AI-рішень
Пошукові системи
- Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти пошукових систем
- Зможете побудувати архітектуру пошукової системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
- Розглянете приклад реальної пошукової системи (інфраструктуру YouTube-пошуку)
Q&A-сесія
Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання.
Рекомендаційні системи
- Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти рекомендаційних систем
- Зможете побудувати архітектуру рекомендаційної системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
- Розглянете приклад реальної рекомендаційної системи (інфраструктуру YouTube-рекомендацій)
Обробка відео та зображень
- Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти систем з обробки відео та зображень
- Зможете побудувати архітектуру системи з обробки відео та зображень згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
- Розглянете приклад реальної системи (інфраструктуру Google Street View Blurring)
Системи, що генерують інформацію (GenAI)
- Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти GenAI-систем
- Зможете побудувати архітектуру GenAI-системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
- Розглянете приклад реальної GenAI-системи (інфраструктуру ChatGPT)
Основи MLOps
- Зрозумієте відмінність між DevOps і MLOps у контексті AI-проєктів
- Ознайомитеся з підходами до оцінювання рівня автоматизації AI-рішень (MLOps maturity)
- Вивчите ключові компоненти MLOps: версіювання моделей, API, feature store, моніторинг
- Навчитеся контейнеризувати моделі для зручного розгортання
- Дізнаєтеся про додаткові інструменти й практики автоматизації в MLOps
MLOps з використанням сервісів AWS
- Зможете побудувати архітектуру MLOps-системи та представити її за допомогою діаграми
- З'ясуєте, які сервіси AWS можна використати для імплементації MLOps
- Дізнаєтеся, як побудувати повноцінний MLOps-процес за допомогою Amazon SageMaker
- Зрозумієте, як зібрати кастомний MLOps-пайплайн з окремих AWS-компонентів
Безпека інформації в АІ-системах
- Зрозумієте принципи захисту даних у стані спокою та під час передачі
- Навчитеся налаштовувати безпечний доступ до даних у сценаріях cross-account
- Дізнаєтеся про типові вектори атак, характерні для AI-рішень, та як їм запобігати
Q&A-сесія
Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання.
Практична реалізація АІ-рішення
- Зрозумієте, що таке архітектурна ката і як вона допомагає покращити навички архітектора
- Зможете скласти архітектурний документ з усіма потрібними компонентами для AI-системи
- Отримаєте рекомендації щодо виконання фінального проєкту
Завершення курсу та фінальний проєкт
Особливості курсу
- Допомога ментора
- Практика
- Сертифікат про проходження курсу
- Фінальний проєкт
Викладачі курсу
Анна Пастушко - AWS Solutions Architect at Intellias
Больше информации- Data Science / Machine learning / AI
Від простих маніпуляцій до розпізнавання об'єктів та роботи з нейромережами - опануйте всі інструменти, щоб створювати рішення на основі Computer Vision.
Програма курсу
Знайомство з Computer Vision
- Ознайомитеся з завданнями, які допомагає розв'язати Computer Vision
- Отримаєте загальну інформацію про те, як працює зорова система
- Дізнаєтесь, які є колірні простори
- Встановите бібліотеки NymPy, Matplotlib та OpenCV
- Навчитеся виконувати прості операції за допомогою цих бібліотек
Піксельні операції
- Дізнаєтеся, що таке операції на рівні пікселів, і навчитеся читати гістограми
- Створите найпростішу програму обробки цифрових зображень - наприклад, програму балансу білого кольору
Лінійна фільтрація
- Вивчите принцип роботи згортки
- Навчитеся імплементувати фільтрацію та маніпулювати зображенням, використовуючи різні типи фільтрації
Фільтри виділення кордонів
- Дізнаєтеся, у чому сенс градієнтів зображень
- Навчитеся імплементувати фільтри виділення меж
- Опануєте алгоритм виділення контурів та фільтри в Canny
Кодування та компресія зображень
- Вивчите різницю між форматами зображень [raw, png, jpeg]
- Розберете різницю між форматами H264 та H265
- Дізнаєтеся, як працює стиснення із втратами, і навчитеся працювати з зображеннями в перетвореній формі
- Спробуєте покращити якість зображення за допомогою інтелектуального квантування
Image features [візуальні ознаки]
- Дізнаєтеся, що таке візуальні ознаки, та ознайомитеся з типовими завданнями, які можна розв'язати з їхньою допомогою
- Навчитеся виділяти кути за допомогою детектора Гарріса
- Вивчите алгоритми виявлення та опису ознак
- Навчитеся застосовувати масштабно-інваріантну трансформацію ознак (SIFT)
Image matching [підстроювання зображень]
- Ознайомитеся з завданнями, які розв'язує image matching
- Вивчите принцип афінного перетворення та однорідних координат
- Навчитеся використовувати гомографію для зображень
- Розробите ректифікатор фотографій документів
Machine Learning [машинне навчання]
- Ознайомитеся з основними принципами роботи з моделями даних
- Розберете різницю між класичною обробкою даних та машинним навчанням
- Навчитеся будувати прості моделі з нуля та проводити їхню оптимізацію
- Визначите різницю між machine learning та deep learning
Детекція облич
- Визначите, чим візуальні ознаки для детекції осіб відрізняються від інших об'єктів
- Ознайомитеся з методом детекції Віоли-Джонса та методом бустингу
- Навчитеся працювати з зображеннями, які містять обличчя, та здійснювати детекцію за допомогою OpenCV
Трекінг
- Вивчите основи роботи трекінгу та принципи взаємодії з цифровим відео
- Розберете відмінності між трекінгом та детекцією на практиці, реалізовуючи реальне робоче завдання
Q&A-сесія
- Поставите запитання лектору
- Розберете найскладніші кейси повторно
Нейронні мережі: part 1
- Вивчите принципи роботи нейронних мереж
- Отримаєте overview відкритих бібліотек TensorFlow та Keras
- Навчитеся будувати й тренувати прості нейронні мережі
- Спробуєте покращити модель нейронної мережі для класичної проблеми house pricing
Нейронні мережі: part 2
- Дізнаєтеся, як прискорити тренування нейронних мереж у кілька разів за допомогою GPU, та розберете інші переваги графічного процесора
- Ознайомитеся з хмарним сервісом Google Colaboratory та навчитеся будувати й тренувати моделі в ньому
- З'ясуєте, навіщо проводити інспекцію баз даних
Згорткові нейронні мережі: part 1
- Розберете принципи роботи згорткових нейронних мереж
- Вивчите операції згортки та пулінгу
- Навчитеся будувати й тренувати згорткові нейронні мережі
Згорткові нейронні мережі: part 2
- Ознайомитеся з проблемою перенавчання [overfitting]
- Навчитеся розпізнавати проблеми в процесі навчання та застосовувати data augmentation у процесі тренування
Згорткові нейронні мережі: part 3
- Навчитеся розв'язувати задачу сегментації цифрових зображень
- Розберете принцип bottleneck
- Побудуєте простий автоматичний енкодер для очищення зображень від шуму
Воркшоп з нейронних мереж
Навчитеся будувати, тренувати й покращувати нейромережі на практиці.
Детекція об'єктів
- Розберете концепт детекції та bounding box
- Навчитеся розпізнавати об'єкти в режимі реального часу, використовуючи принцип YOLO [You Only Look Once]
- Ознайомитеся з алгоритмом NMS [Non-Maximum Suppression] та іншими архітектурами мереж для розпізнавання об'єктів [SSD, TinyYOLO, SqueezeDet]
- Застосуєте YOLO, щоб розпізнати об’єкти на власному відео
Згорткові нейронні мережі: що далі?
- Ознайомитеся з популярними моделями згорткових нейронних мереж
- Вивчите процес fine tuning та навчитеся працювати з model zoo
- Дізнаєтеся, які проблеми виникають під час тренування згорткових нейронних мереж
- Отримаєте рецепт успішного розв’язання проблем із використанням нейронних мереж
Воркшоп: Computer Vision training. Нейромережі
- Поставите запитання лектору
- Розберете найскладніші кейси повторно
Презентація курсового проєкту
Реалізуєте власний проєкт: сегментатор для детекції дорожніх позначок або згорткову нейромережу для super-resolution зображень.
Особливості курсу
- Сильний контент
- Широкий набір інструментів
- Практика
- Кар'єра
- Допомога ментора
- Курсовий проєкт
- Проєкт в портфоліо
- Сертифікат про проходження курсу
Викладачі курсу
Ян Колода - Senior CV & ML Engineer at Gini GmbH
Больше информации- Engineering Manager
Онлайн-курс про те, як отримати практичну користь від мікросервісів. Ви опануєте головні принципи розробки мікросервісної архітектури, зрозумієте, як використовувати їх доречно та вмітимете проєктувати легкомасштабовані рішення для бізнесу. Ви навчитесь проєктувати сервіси, будувати міжсервісну взаємодію, розгортати й моніторити систему. Наприкінці сформуєте власний план впровадження мікросервісної архітектури для свого проєкту.
Програма курсу
Моноліт vs Мікросервіси
- Розберете переваги та недоліки основних популярних видів архітектури
- Зрозумієте типові нефункціональні вимоги
- Розглянете основні концепції мікросервісної архітектури
- Набудете навичок використовувати Azure OpenAI для аналізу нефункціональних вимог та пропозицій архітектурних підходів
- Навчитеся застосовувати Copilot для створення базових архітектурних діаграм чи boilerplate-код для порівняння моноліту та мікросервісів
Моделювання мікросервісів
- Навчитеся відокремлювати компоненти для мікросервісів
- Зрозумієте принципи доменно-орієнтованого дизайну (DDD)
- Проєктуватимете доменну модель з використанням DDD
- Розглянете особливості використання внутрішніх бібліотек
- Зможете будувати C4-діаграми
- Зможете автоматично виділяти ключові бізнес-терміни з документації, формувати ubiquitous language і малювати список агрегатів для bounded context за допомогою Copilot
Стратегії декомпозиції
- Дізнаєтеся загальні принципи декомпозиції компонентів
- Навчитеся використовувати патерни декомпозиції
- Розумітимете основні ризики, що можуть виникнути під час декомпозиції моноліту
- Побудуєте алгоритм міграції моноліту до мікросервісів
- Навчитеся використовувати Copilot для пошуку залежностей у коді C# та отримання рекомендацій щодо винесення окремих частин у сервіси
- Зможете застосовувати Copilot для аналізу бізнес-документації та формування кандидатів у bounded context
Взаємодія мікросервісів: Request/Response
- Розглянете проблеми, що можуть виникати внаслідок спільного користування даними
- Дізнаєтеся, чим відрізняється синхронна та асинхронна моделі комунікації
- Зможете проєктувати та обирати технології для синхронних комунікацій
- Навчитеся будувати діаграму послідовностей
- Навчитеся використовувати Azure Application Insights з ML-аналітикою для автоматичного виявлення затримки у викликах між сервісами
- Зможете застосовувати Copilot для генерації прикладів конфігурацій для API Gateway або Service Bus topics/queues
Взаємодія мікросервісів: Event Driven
- Проєктуватимете ефективну подійно-орієнтовану комунікацію
- Дізнаєтеся основні характеристики брокерів повідомлень, зможете вибрати брокер під конкретне завдання
- Проєктуватимете реєстри сервісів
- Навчитеся працювати зі зворотно несумісними змінами
- Навчитеся використовувати Azure Application Insights з ML-аналітикою для автоматичного виявлення затримки у викликах між сервісами
- Зможете застосовувати Copilot для генерації прикладів конфігурацій для API Gateway або Service Bus topics/queues
Патерни мікросервісів
- Розберете основні патерни проєктування розподіленого фронтенду
- Зможете використовувати найпопулярніші патерни мікросервісів
- З'ясуєте, як Azure OpenAI може аналізувати метрики та логіку бізнес-кейсів і підказати, коли застосувати CQRS або BFF
- Дізнаєтеся, як Copilot допомагає швидко створити код-шаблон для Aggregator або Proxy
Управління транзакціями
- Розберете базові характеристики транзакцій
- Дізнаєтеся нюанси перетікання транзакцій у розподіленій системі
- Зможете використовувати механізми локів (locks) для синхронізації транзакцій
- Навчитеся будувати механізми скасування транзакції з використанням патерну Sagas
- Опануєте базові принципи інтеграції даних у системи моніторингу та аналітики з використанням CDC
- Зможете застосовувати Azure Anomaly Detector для виявлення завислих чи дубльованих транзакцій
- З'ясуєте, як використовувати Copilot для допомоги у створенні кодових шаблонів для Saga (оркестрованої чи хореографованої)
Масштабування
- Дізнаєтеся про основні підходи для масштабування сервісів
- Навчитеся аналізувати вузькі місця (bottlenecks) системи та обирати підхід до масштабування для їх усунення
- Розберете типові стратегії кешування системи та зможете їх використовувати для підвищення продуктивності сервісу
- Вмітимете застосовувати Azure Autoscale з ML та прогнозувати майбутні навантаження, щоб масштабувати ресурси проактивно
Стійкість
- Розберете основні типи помилок, що можуть виникати під час мережевої комунікації
- Опануєте BASE-модель та CAP-теорему
- Дізнаєтеся, коли та як використовувати патерни Circuit Breaker і Bulkhead
- Зможете підвищити стійкість і доступність системи завдяки надлишковості
- З'ясуєте, як Azure Monitor застосовує ML для anomaly detection і прогнозу інцидентів
- Розглянете, як Copilot може генерувати конфігурації для retry та circuit breaker політик, щоб швидше впроваджувати resilience-патерни
Тестування
- Навчитеся проєктувати service meshes
- Дізнаєтеся, коли та як використовувати API Gateway
- Зможете проєктувати тести для мікросервісу
- Вмітимете проєктувати тести для перевірки інтеграції мікросервісів
- Розглянете, що таке test flakiness та як із цим боротися
- З'ясуєте, як GitHub Copilot може автоматично згенерувати Unit-тести для нового сервісу
- Зможете застосовувати Copilot для генерації інтеграційних сценаріїв з описів вимог
Розгортання
- Зрозумієте специфіку DevOps-методології у випадку мікросервісної архітектури
- Проєктуватимете CI/CD-пайплайни, що задовольнять вимоги мікросервісної архітектури
- Розберете сучасні інструменти розгортання та оркестрації сервісів
- Дізнаєтесь, як реалізувати Zero downtime підхід
- Розберете, як Azure DevOps Pipelines інтегрується з AI для аналізу ризику релізів (на основі історичних даних)
- Розглянете, як Copilot допомагає створювати YAML-пайплайни та оптимізувати скрипти деплойменту
Моніторинг та помітність
- Навчитеся проєктувати систему моніторингу та логування для розподіленої системи
- Дізнаєтесь, як здійснюється розподілене трасування
- Зможете розрахувати основні значення для SLA та SLO системи
- Зрозумієте типові метрики інцидентів
- З'ясуєте, як Microsoft Sentinel та Azure Monitor застосовують ML для виявлення аномалій у логах і метриках
- Розберете, як Copilot допомагає формувати KQL-запити для аналізу даних у Log Analytics
Аутентифікація та безпека
- Дізнаєтеся, що впливає на безпеку розподіленої системи
- Розберете специфіку шифрування даних у випадку мікросервісної архітектури
- Опануєте основні механізми міжсервісної аутентифікації
- Зможете обрати та реалізувати механізм аутентифікації для конкретного випадку
- З'ясуєте, як Azure AD Identity Protection використовує ML для виявлення підозрілих логінів
- Розглянете, як Copilot може допомогти інтегрувати MFA/Conditional Access у коді
Організаційна структура
- Зрозумієте основні критерії вибору організаційної структури для роботи з розподіленими системами
- Дізнаєтеся типові моделі відповідальності
- Навчитесь організовувати команди для розробки мікросервісної архітектури
- Розберете, як Microsoft Viva Insights з AI аналізує ефективність роботи команд і пропонує зміни
- З'ясуєте, як Copilot допомагає автоматизувати створення репортів на основі даних з Azure DevOps або Power BI
Особливості курсу
- Нарощення бази знань
- Підвищення скілів
- Кар'єра
- Допомога ментора
- Практика
- Сертифікат про проходження курсу
Викладачі курсу
Михайло Єдемський - Senior Software Engineer at Microsoft
Больше информации- Gamedev / Unity / Game Design
- QA Automation / QA Manual
Курс покаже, як відбувається розробка ігор на різних етапах та яку роль відіграють тестувальники в цих процесах. За 2 місяця вивчите теорію тестування, попрактикуєтеся на прикладі наявних ігор, навчитеся проходити технічне інтерв'ю та зможете стартувати в GameDev.
Програма курсу
Знайомство з курсом та GameDev QA
- Зрозумієте специфіку сфери GameDev та напряму QA в розробці ігор
- Дізнаєтеся про етапи розробки ігор і категорії проєктів
- Отримаєте уявлення про робочий день тестувальника та дізнаєтеся про особливості, пов'язані з цією професією
Хто робить ігри: структура геймдев-команди
- Зрозумієте, які спеціалісти беруть участь у створенні гри та в чому полягають їхні ролі
- Дізнаєтесь, як відбувається взаємодія між QA та різними відділами (Dev, Game Design, Art, Production)
- Усвідомите важливість комунікації для тестувальника
Базові підходи до тестування
- Зрозумієте різницю між Black, White і Grey box підходами
- Дізнаєтеся, що таке Smoke Testing та коли його застосовують
- Навчитеся розрізняти Retesting та Regression Testing і зможете пояснити, коли який потрібен
- Навчитеся наводити приклади позитивних, негативних і деструктивних тестів у контексті ігор
- Зможете скласти простий смок-тест для гри
Поглиблені підходи до тестування
- Зрозумієте, які види тестування потребують спеціалізованих інструментів або окремих команд
- Дізнаєтеся про різницю між stress- і performance-тестами
- Зможете навести приклади accessibility-проблем в іграх
- Зрозумієте, що таке compliance-тестування та чому воно критично важливе для релізу
- Навчитеся придумати реальні сценарії поглибленого тестування для конкретної гри
Тестування візуальної та аудіоскладових гри
- Зрозумієте, які системи створюють "видиму" частину гри
- Навчитеся тестувати інтерфейс, локалізацію, звук та арт
- Зможете пояснити різницю між UI/UX і Level Art
Тестування механіки та інших систем гри
- Зрозумієте, як працюють "невидимі" системи гри
- Дізнаєтеся, що таке 3Cs і коли він трапляється
- Навчитеся тестувати фізику, сейви, мультиплеєр та баланс
- Зможете наводити приклади тестів для систем, які працюють "під капотом"
Тестування на різних етепах розробки
- Зрозумієте, як виглядає гра на різних етапах розробки
- Дізнаєтесь, які задачі стоять перед QA на Prototype, Alpha, Beta, Release Candidate
- Зрозумієте різницю між Patch, Hotfix, DLC та LiveOps
- Зможете пояснити, як масштаб і популярність гри впливають на процес тестування
Тестування на різних платформах
- Дізнаєтеся про особливості тестування на різних платформах (PC, мобільні, консолі, VR/AR, хмарні)
- Зрозумієте, як апаратні обмеження впливають на QA
- Зможете навести приклади реальних проблем при перенесенні гри з однієї платформи на іншу
- Навчитеся придумувати тести під специфічні проблеми платформи
Метрики в Game QA
- Зрозумієте основні метрики ігрової індустрії (DAU, MAU, Retention, ARPU, Churn)
- Дізнаєтесь, як якість гри та робота QA впливають на метрики
- Зможете навести приклади, коли баги або поганий UX знижують Retention чи монетизацію
- Усвідомите роль QA в підтримці бізнесових цілей гри
Використання AI в тестуванні ігор
- Зрозумієте, які AI-інструменти (ChatGPT, Gemini, та інші) можуть допомогти у Game QA
- Дізнаєтеся про сильні та слабкі сторони використання AI в тестуванні
- Навчитеся критично оцінювати відповіді AI та знаходити слабкі місця в них
- Усвідомите ризики конфіденційності (чому не можна вставляти NDA-дані у відкриті моделі)
Тестова документація
- Зрозумієте різницю між Test Case, Test Suite, Test Run і Test Plan
- Дізнаєтеся, що таке Checklist і коли його зручніше використовувати замість кейсів
- Зможете скласти простий Test Case для гри
- Навчитесь об'єднувати кейси в Test Suite
Баг-репорти та інструменти
- Зрозумієте повний життєвий цикл дефекту
- Навчитеся правильно оформлювати баг-репорт (з кроками відтворення та очікуваним/фактичним результатом)
- Зрозумієте різницю між Priority та Severity й навчитеся їх виставляти
- Зможете підкріпити баг-репорт доказами (скриншот, відео)
- Дізнаєтесь, які інструменти використовуються для відстеження багів
Особливості тестування ігор у командах
- Зрозумієте, як організовується робота QA-команди
- Дізнаєтесь, як правильно ділити завдання, щоб уникати дублювання тестів та пропусків
- Зможете скласти простий план розподілу завдань між тестувальниками
- Зрозумієте, як командна робота підвищує якість гри
Розбір домашніх завдань
- Послухаєте детальний розбір своїх та чужих домашніх завдань, виконаних протягом курсу
- Отримаєте інсайти лектора щодо помилок, яких припустилися під час виконання домашніх завдань
- Отримаєте завдання для курсового проєкту
Безпека й чити в іграх
- Зрозумієте, що таке безпека в GameDev і чому вона важлива для бізнесу та гравців
- Зможете придумати сценарії тестування на вразливості (дюп, обхід покупок, експлойти)
- Отримаєте базове розуміння того, як працюють античит-системи й навіщо вони тестуються
QA та аналітика гравців
- Зрозумієте, як аналітика допомагає покращувати гру та ухвалювати бізнес-рішення
- Дізнаєтесь, які події важливо відстежувати для балансу й монетизації
- Зрозумієте, як QA перевіряє коректність аналітики
- Усвідомите, що баги в аналітиці можуть бути критичнішими, ніж візуальні баги
LiveOps та підтримка релізу
- Зрозумієте, що таке LiveOps і чим QA займається після релізу гри
- Дізнаєтесь, як тестувати івенти, апдейти й монетизаційні пропозиції
- Навчитеся планувати швидкі перевірки перед релізом
- Зрозумієте важливість регресії перед кожним оновленням
- Зможете придумати базові сценарії для гарячих патчів та A/B-тестів
Кар'єра GameDev QA
- Зрозумієте, як виглядає кар'єрний шлях у GameDev QA та куди можна рухатися
- Дізнаєтесь, як скласти правильне резюме
- Усвідомите, які soft skills важливі в індустрії
Технічне інтерв'ю
Навчитеся проходити технічну частину інтерв'ю.
Презентація проєктів. Day 1
Зможете презентувати свої проєкти, отримати коментарі від лектора та інших студентів.
Презентація проєктів. Day 2
Зможете презентувати свої проєкти, отримати коментарі від лектора та інших студентів.
Розбір фінальних проєктів
- Дізнаєтеся про специфіку GameDev QA
- Навчитеся писати тест-кейси, смок-тести й заводити баги
- Зможете працювати з документацією та інструментами (JIRA, TestRail)
- Підготуєтеся до співбесіди
Особливості курсу
- Практика тестування
- Проєкт у портфоліо
- Інтерактивне інтерв'ю
- Кар'єра в GameDev
- Сертифікат про проходження курсу
Викладачі курсу
Григорій Батурін - QA Team Lead at Plarium
Больше информации- Data Analyst / Business Intelligence (BI)
- SQL / DBA
На курсі розпочнемо зі структур бази даних та основних команд SQL. Згодом опануємо типи даних, попрацюємо з операторами JOIN та UNION, ознайомимося з CTE та View. Навчимося працювати з Google BigQuery й використовувати віконні функції. Перед завершенням курсу розглянемо візуалізацію в Looker Studio, PowerBI і Tableau.
Програма курсу
Основні команди SQL
- Вступ. Бази даних: як вони працюють і для чого потрібні
- Як обирати дані з таблиці. Parts 1&2
- Порядок та best practices із написання SQL-запитів
- Воркшоп: вступ до базових запитів SQL
Типи даних та функції
- Типи даних та їхні особливості: числові, рядкові, дата, часові. Булеві значення
- Типи даних та їхні особливості: NULL, JSON, функція CAST
- Виконання простих практичних завдань із типів даних
- Функції для обробки даних. Parts 1&2
- Виконання простих практичних завдань із функцій для обробки даних
- Воркшоп: типи даних та функції для їх обробки
Оператори об'єднання даних та підзапити
- Оператори об'єднання даних: JOIN та UNION
- Виконання простих практичних завдань на тему JOIN та UNION
- Воркшоп: робота з операторами JOIN та UNION
- Робота з підзапитами
- Воркшоп: робота з підзапитами
- CTE та view: CTE, CTE з рекурсією, приклади застосування
- CTE та view: view, синтаксис та звернення до view
- Розв'язання практичних завдань з CTE та View
- Воркшоп: підзапити, CTE та view - коли і як використовувати
Сховище даних та Google BigQuery
- Як працювати зі сховищем даних
- Робота з хмарним сервісом Google BigQuery
- Розбір інтерфейсу Google BigQuery та розв'язання простих практичних завдань
- Воркшоп: робота з Google BigQuery
Віконні функції
- Робота з віконними функціями
- Виконання простих практичних завдань із віконними функціями
- Оптимізація запитів та віконні функції
- Воркшоп: робота з віконними функціями
Візуалізація даних
- Вступ до візуалізації даних
- Візуалізація даних. Робота з Looker Studio та Power BI
- Воркшоп: візуалізація в Looker Studio та Power BI
- Візуалізація даних. Робота з Tableau
- Воркшоп: візуалізація в Tableau
Фінал
- Підготовка до курсового проєкту
- Дизайн дашборду та дата-сторітелінг
- "А що далі?"
- Презентація результатів курсового проєкту
Особливості курсу
- Теорія
- Інструменти для роботи
- Практика
- Кар'єра
Викладачі курсу
Олександр Сапєльніков - Head of Analytics at Solidgate
Больше информации- Cyber Security
Програма курсу
Вступ до кібербезпеки та Penetration Testing
- Зрозумієте основи кібербезпеки, принципи CIA та важливість пентестингу
- Розглянете основні ролі та напрями розвитку кар'єри у сфері кібербезпеки
- Ознайомитесь з основними інструментами, які будуть використовуватися під час курсу
Основи мереж
- Зрозумієте принципи роботи мереж та їхні основні типи (LAN, WAN, WLAN, VPN)
- Ознайомитесь із моделями OSI та TCP/IP та ключовими мережевими протоколами
- Навчитеся працювати з IP-адресацією та підмережами
- Отримаєте практичні навички використання інструментів (Wireshark, Nmap, TCPdump) для сканування та аналізу трафіку
- Зможете виявляти типові мережеві вразливості (DNS/DHCP, MITM, відкриті порти) й оцінювати пов'язані ризики
Налаштування середовища
- Налаштуєте середовище для тестування на проникнення та зможете працювати з основними інструментами Kali Linux
- Отримаєте розуміння життєвого циклу тестування на проникнення та навички підготовки технічних звітів
Основи роботи з ОС, серверами та хмарними провайдерами для пентесту
- Зрозумієте основи роботи різних операційних систем
- Дізнаєтеся основи Bash та Python для автоматизації задач пентестингу
- Напишете базовий скрипт для пентесту
- Зрозумієте хмарні сервіси та адміністрування віддалених серверів
- Навчитесь автоматично розгортати інструменти на віддаленому сервері
Open Source Intelligence (OSINT): розвідка на основі відкритих джерел
- Зрозумієте методології пошуку інформації з відкритих джерел для розширення поверхні атаки
- Навчитеся користуватися основними інструментами OSINT
Фішинг та соціальна інженерія
- Зрозумієте різні методології фішингових атак
- Розробите й проведете фішингову кампанію
Вступ до експлуатації вебзастосунків
- Зрозумієте основи вебзастосунків та їхньої архітектури
- Дізнаєтеся про роль тестування на проникнення в Secure SDLC
- Зрозумієте різницю між SAST, DAST та IAST
- Зрозумієте значення CWE та CVE у безпеці
Налаштування Burp-Suite і знайомство з Nuclei
- Встановите й налаштуєте Burp Suite для роботи з вебтрафіком
- Ознайомитесь з основними модулями програми (Proxy, Scanner, Intruder, Repeater, Sequencer) та їхнім призначенням
- Навчитеся перехоплювати й змінювати HTTP/HTTPS-запити за допомогою Burp Proxy
- Зможете налаштувати проксі у браузері для інтеграції з Burp Suite
- Отримаєте практичні навички захоплення та аналізу вебтрафіку для подальшого виявлення вразливостей
Client Side Vulnerabilities: XSS, CSRF
- Зрозумієте принципи виникнення клієнтських вразливостей (XSS, CSRF)
- Навчитесь ідентифікувати місця потенційних XSS у вебзастосунках та проводити успішні атаки для тестування
- Зможете імітувати CSRF-атаки та розуміти механізми обходу автентифікації користувачів
- Дізнаєтеся, як пропонувати й впроваджувати основні заходи захисту від XSS і CSRF (вихідне кодування, CSP, CSRF-токени)
- Зможете пояснити розробникам кращі практики щодо безпеки на боці клієнта
SSRF, XXE attacks
- Зрозумієте принципи SSRF- та XXE-вразливостей
- Навчитесь ідентифікувати й експлуатувати SSRF- та XXE-вразливості
- Дізнаєтеся про методи запобігання та пом'якшення ризиків цих вразливостей
SSTi, вразливості включення файлів
- Зрозумієте принципи SSTi й вразливості включення файлів
- Навчитеся виявляти й експлуатувати SSTi, LFI та RFI
- Дізнаєтеся про заходи безпеки для запобігання цим вразливостям
Вразливості обходу директорій, SQL/NoSQL Injection
- Зрозумієте суть SQL- та NoSQL-ін'єкцій
- Отримаєте навички виявлення та експлуатації SQLi та NoSQLi
- Дізнаєтеся про ефективні методи захисту баз даних від ін'єкцій
- Попрацюєте з інструментами автоматизованого виявлення та постексплуатації SQL/NoSQL injection
RCE, ACE, Command Injection
- Зрозумієте вразливості RCE, ACE та ін'єкції команд
- Навчитесь експлуатувати ці вразливості в контрольованому середовищі
- Дізнаєтеся про заходи безпеки для запобігання виконанню довільного коду й команд
Вразливості при завантаженні файлів
- Зрозумієте ризики та вразливості, пов'язані з завантаженням файлів у вебзастосунках
- Навчитеся виявляти й експлуатувати вразливості при завантаженні файлів
- Дізнаєтеся про ефективні методи захисту вебзастосунків від небезпечного завантаження файлів
- Ознайомитеся з інструментами й методиками для тестування завантаження файлів
Експлуатація вразливостей десеріалізації
- Отримаєте глибоке розуміння процесів серіалізації та десеріалізації
- Навчитеся виявляти й експлуатувати вразливості десеріалізації в різних мовах програмування
- Здобудете знання ефективних методів захисту застосунків від небезпечної десеріалізації
- Ознайомитеся з інструментами для аналізу та експлуатації вразливостей десеріалізації
Вразливості порушення контролю доступу, вразливості бізнес-логіки
- Зрозумієте концепції контролю доступу та як їх можна порушити
- Навчитеся виявляти й експлуатувати вразливості IDOR та бізнес-логіки
- Дізнаєтеся про методи захисту від порушення контролю доступу та вразливостей бізнес-логіки
Атаки на JWT. OAuth і неправильні налаштування API
- Зрозумієте принципи роботи JWT (структура, використання в автентифікації та авторизації) та основні вразливості токенів
- Навчитеся проводити типові атаки на JWT: підробка токенів, маніпуляція заявами, повторне використання
- Засвоїте методи захисту від атак на JWT: використання безпечних алгоритмів, валідація цілісності, контроль терміну дії токенів
- Ознайомитесь із фреймворком OAuth 2.0, його потоками авторизації та ризиками неправильних налаштувань
- Отримаєте практичні навички виявлення та експлуатації вразливостей в API, а також застосування стратегій їхнього пом'якшення (безпечний дизайн, обмеження доступу, регулярні аудити)
Q&A-сесія
Отримаєте відповіді на свої запитання від лектора.
Мобільна безпека. Part 1
- Отримаєте навички аналізу мобільних застосунків
- Дізнаєтеся про методи атак на мобільні пристрої та застосунки
- Зрозумієте методи захисту мобільних екосистем
Мобільна безпека. Part 2
- Зрозумієте, як влаштована архітектура безпеки iOS-застосунків
- Зрозумієте, в яких випадках доцільно застосовувати іOS Jailbreak
- Дізнаєтеся про етапи перевірки вразливостей застосунків на iOS
- Опануєте інструменти пентесту iOS-застосунків
Хмарне тестування на проникнення
- Дізнаєтеся про методи та інструменти тестування безпеки хмар
- Отримаєте навички пошуку вразливостей в хмарних середовищах
- Зрозумієте основи захисту хмарних платформ
Тестування Wi-Fi мереж
- Зрозумієте основні принципи роботи й стандарти бездротових мереж Wi-Fi
- Зможете ідентифікувати найпоширеніші типи атак на Wi-Fi мережі та вразливості
- Налаштуєте інструментарій (aircrack-ng suite, інші утиліти) для проведення тестів на проникнення у Wi-Fi
- Виконаєте перехоплення та аналіз трафіку, деавтентифікаційні атаки, атаки на слабкі паролі
- Зможете формувати базові рекомендації щодо підвищення безпеки бездротових мереж
AI-безпека
- Зрозумієте, як працює LLM у контексті кібербезпеки
- Зрозумієте, на що варто звертати увагу з точки зору тестувальника безпеки при роботі з LLM
- Отримаєте навички тестування LLM на вразливості, розуміння процесу
Експлуатація ОС: Linux
- Зрозумієте різноманітні вектори підвищення привілеїв у Linux
- Отримаєте навички зловживання налаштуваннями системи, привілейованими групами та вразливими службами
- Дізнаєтеся про методи захисту й аудиту Linux-систем для запобігання експлуатації
Експлуатація ОС: Windows
- Зрозумієте основні техніки підвищення привілеїв у Windows
- Засвоїте навички зловживання налаштуваннями прав доступу, групових привілеїв та вразливих служб
- Дізнаєтеся про методи захисту Windows від експлуатації привілеїв
Docker Container Penetration Testing
- Отримаєте розуміння загроз безпеці контейнерів
- Засвоїте навички аналізу та експлуатації вразливостей Docker
- Дізнаєтеся про методи закріплення контейнерних середовищ
Пентест мереж і мережевих сервісів, тунелювання та обхід захистів
- Отримаєте розуміння процесу мережевого сканування та збору інформації
- Отримаєте навички експлуатації мережевих вразливостей
- Дізнаєтеся про техніки тунелювання та обходу захистів
- Отримаєте навички з латерального переміщення для розширення доступу
Написання звіту
- Зрозумієте повний життєвий цикл пентесту - від первинного контакту з клієнтом до верифікації усунених вразливостей
- Засвоїте структуру професійного звіту з пентесту (Executive Summary, Findings, Recommendations, Scope, Caveats, Appendix) та їхнє призначення
- Навчитеся формулювати знахідки та рекомендації так, щоб вони були зрозумілими як для технічної, так і для бізнес-аудиторії
- Отримаєте навички написання звіту з урахуванням вимог до чіткості, лаконічності, технічної точності й граматики
- Ознайомитесь із прикладами реальних пентест-звітів та дізнаєтесь, як AI-інструменти можуть допомогти у створенні якісних структурованих репортів
Розбір запитань на співбесіді
- Підготуєтесь до типових технічних і практичних запитань, які ставлять пентестерам на співбесідах
- Засвоїте, як правильно формулювати відповіді, демонструючи не лише знання теорії, але й практичний досвід
- Ознайомитесь із прикладами складних кейсів та дізнаєтесь, як їх ефективно презентувати рекрутеру або технічному інтерв'юеру
Презентація проєктів
- Навчитесь ефективно передавати інформацію клієнту
- Впевнитеся, що клієнт розуміє знайдені проблеми та шляхи їхнього розв'язання
- Дізнаєтесь, як формувати довіру між клієнтом і пентестером
Q&A-сесія
Отримаєте відповіді на свої запитання від лектора.
Особливості курсу
- Допомога ментора
- Практика
- Кейс у портфоліо
- Курсовий проєкт
- Сертифікат про проходження курсу
- Підготовка до співбесіди
Викладачі курсу
Максим Либа - Senior Security Testing Engineer at EPAM Systems
Больше информации- Prompt Engineering / ChatGPT
Ви розберете концепції штучного інтелекту й машинного навчання, розглянете найбільш трендові АІ-платформи та дізнаєтеся, за якими критеріями обирати релевантні інструменти під потреби вашого бізнесу або конкретного бізнес-процесу. А потім на базі знань, набутих на курсі, розробите бізнес-стратегію впровадження конкретних АІ-платформ і зможете донести цінність цих рішень до всієї команди.
Програма курсу
Вступ до AI та BRIDGE Protocol
- Зрозумієте відмінності між AI, ML, DL та GenAI з бізнес-перспективи
- Розберете компоненти BRIDGE Protocol та їхнє призначення
- Навчитесь оцінювати AI-готовність організації
- Вивчите три типи впровадження AI
- Отримаєте чітке розуміння структури курсу та шляху від основ до стратегії
Як працює AI бізнес-розуміння
- Зрозумієте, як AI знаходить патерни та навчається на прикладах
- Розберете три парадигми навчання AI та коли їх використовувати
- Навчитеся класифікувати бізнес-дані на 3 типи
- Зможете обрати правильний тип AI для конкретних даних
- Зрозумієте реальні можливості й обмеження кожного підходу
AI-платформи та автоматизація
- Розберете детальні відмінності між GCP, Azure та AWS для AI
- Навчитеся працювати з No-code/Low-code інструментами
- Зрозумієте можливості інтеграції AI в ресторанні системи
- Дізнаєтесь, як налаштувати автоматизацію з n8n
- З'ясуєте логіку вибору платформ
Візуальний AI та прогнозна аналітика
- З'ясуєте можливості комп'ютерного зору для контролю якості
- Дізнаєтесь, як працює прогнозна аналітика для ресторанів
- На практиці розберете реальний процес навчання AutoML-моделей
- Зрозумієте обмеження та ризики візуального AI
AI для тексту й документів
- Навчитесь аналізувати великі масиви відгуків клієнтів
- Зрозумієте процес автоматизації обробки документів
- Дізнаєтесь, як створити простого чат-бота для ресторану
- Розберете основи compliance під час роботи з даними клієнтів
Генеративний AI
- Зрозумієте принципи роботи генеративного AI
- Дізнаєтеся переваги різних LLM для ресторанного бізнесу
- Навчитеся створювати ефективні текстові промпти
- Зрозумієте економіку використання LLM API
- Навчитеся налаштовувати Custom GPT для корпоративних знань
Мультимодальний генеративний AI
- Зрозумієте концепцію мультимодального AI
- Навчитеся працювати з AI для генерації та аналізу зображень
- Розберете специфіку промптів для різних модальностей
- З'ясуєте правові аспекти використання AI-контенту
- Навчитеся створювати комплексний мультимедійний контент
Просунуті AI-системи
- Розберете архітектуру RAG-систем
- Дізнаєтеся можливості й обмеження AI-агентів
- Навчитеся проєктувати надійні AI-системи з fallback-механізмами
- Зрозумієте, коли комбінувати традиційний ML з генеративним AI
- Вивчите шаблони оркестрації
Виявлення AI-можливостей та їхня економічна оцінка
- Навчитеся систематично виявляти AI-можливості в організації
- Розберете методи пріоритизації AI use cases
- Навчитеся проводити швидку економічну оцінку
- Зрозумієте структуру бізнес-кейса для AI
- Зможете обґрунтувати вибір конкретного АІ-рішення
AI для різних галузей
- Зрозумієте галузеві регуляції АІ та обмеження
- Навчитесь адаптувати BRIDGE Protocol до специфіки HoReCa
- Ознайомитеся з найкращими практиками конкурентів
- Розберете галузеві бенчмарки успіху AI
AI від ідеї до прототипу
- Зрозумієте різницю між Wizard of Oz, MVP та POC
- Зможете створити швидкий прототип для валідації
- Зрозумієте критерії вибору Build vs Buy vs Partner
- Навчитесь ефектно демонструвати AI-прототип
- Вивчите методологію швидкої валідації
Підготовка та управління даними
- Зрозумієте процес підготовки даних для AI
- Вивчите принципи Data Governance
- Ознайомитеся з вимогами GDPR для ресторанів
- Навчитеся проводити аудит стану даних
- Зрозумієте економіку data quality
Команда й культура AI-first
- Розберете ключові ролі в AI-команді
- Зрозумієте, як подолати опір змінам у ресторанному бізнесі
- З'ясуєте, як створити AI-first культуру
- Розробите план навчання для різних ролей
- Розберете метрики культурної трансформації
Інтеграція AI в production
- Зрозумієте критерії production-ready AI
- Навчитеся розраховувати повний production TCO
- Розберете концепцію Human-in-the-loop
- З'ясуєте вимоги до інфраструктури
- Дізнаєтесь, як організувати підтримку AI-систем
Запуск і масштабування
- Навчитесь аналізувати тренди майбутніх AI-технологій
- Зможете створити комплексну дорожню карту AI
AI Governance та етика
- Зрозумієте компоненти AI Governance Framework
- З'ясуєте вимоги EU AI Act для ресторанного бізнесу
- Навчитеся створювати AI Ethics Charter
- Зрозумієте методи виявлення bias
- Зможете провести оцінку ризиків AI
Оптимізація та ефективність
- Навчитесь аналізувати фактичний vs плановий ROI
- З'ясуєте методи оптимізації витрат на AI
- Зрозумієте принципи FinOps для AI
- Навчитеся пріоритизувати покращення
- Дізнаєтеся підходи до continuous improvement
AI Operations для бізнесу
- Зрозумієте концепцію AI Operations
- З'ясуєте життєвий цикл AI-систем
- Навчитеся використовувати метрики для моніторингу
- Дізнаєтеся критерії оновлення AI-моделей
- Зможете спланувати довгостроковий AI roadmap
Стратегічна трансформація та презентації
- Розберете тренди AI на найближчі 2-3 роки
- Навчитеся презентувати довгострокову AI-стратегію
- Зрозумієте, як будувати конкурентну перевагу з AI
- Матимете готовий план трансформації з обґрунтуванням
Особливості курсу
- Огляд АІ-рішень
- Розбір інструментів
- Реальні приклади
- Кейс у портфоліо
- Допомога ментора
- Сертифікат про проходження курсу
Викладачі курсу
Андрій Рижков - Former Machine Learning Practice Leader at Provectus
Больше информации- Motion Designer / Video Editor / 2D & 3D Animator
У тебе буде 55 занять, щоб освоїтися у софтах After Effects, Cinema 4D та Octane Render. Ти навчишся створювати 3D-об'єкти та персонажів. Дізнаєшся, як деталізувати текстури та робити динамічні симуляції. Пройдеш усі етапи роботи над проєктом та зможеш братися за складніші завдання.
Програма курсу
Вступ до професії
Знайомимось із моушн-дизайном, його напрямками, принципами та сферами застосування. Розбираємо, як зібрати портфоліо та знайти перших клієнтів.
- Тема 1: воркфлоу
- Тема 2: напрямки моушену та сфери застосування
- Тема 3: інхаус vs фриланс
- Тема 4: хард- та софт-скіли
- Тема 5: робота на ТБ
- Тема 6: препродакшн, продакшн, постпродакшн
- Тема 7: базові принципи анімації
- Тема 8: робота з референсами
- Тема 9: пошук клієнтів
- Тема 10: як зібрати портфоліо, яке помітять
Базова 2D-анімація в After Effects
Робота в Аfter Еffects: налаштовуємо інтерфейс під себе, вивчаємо закони фізики в анімації та працюємо зі світлотінями.
- Тема 1: знайомимось з інтерфейсом Аfter Еffects
- Тема 2: встановлення скриптів
- Тема 3: налаштування АЕ під себе
- Тема 4: організація проєкту, створення версій та бекапів
- Тема 5: фізика в анімації. Частина 1
- Тема 6: фізика в анімації. Частина 2
- Тема 7: принципи анімації
- Тема 8: монтаж анімації
- Тема 9: композ: blur, layer styles, маски та ін.
- Тема 10: персонажна анімація та walkcycle
- Тема 11: анімація тексту
- Тема 12: налаштування камери
- Тема 13: робота з тінями та світлом в AЕ
Робота над реальним проєктом
Навчишся комунікувати з командою та візуалізувати хід думок аніматиком.
- Тема 1: препродакшн
- Тема 2: специфіка проєктів інхаус або в агенції
- Тема 3: комунікація в команді
- Тема 4: комунікація з клієнтом та брифінг
- Тема 5: створення концепту та майндмепу
- Тема 6: сторіборд + аніматик
- Тема 7: продакшн
- Тема 8: постпродакшн
3D анімація у Cinema 4D
Розбираємо інтерфейс Cinema4D: від основних інструментів та роботи зі сплайнами - до полігонального моделювання та симуляцій.
- Тема 1: характеристики ПК для 3D-шника
- Тема 2: інтерфейс Cinema4D
- Тема 3: основні інструменти та меню
- Тема 4: ієрархія та групування об'єктів
- Тема 5: параметричне моделювання
- Тема 6: робота зі сплайнами та створення об'єктів
- Тема 7: полігональне моделювання
- Тема 8: анімація P/S/R у Cinema4D
- Тема 9: камера в 3D.Motion Camera
- Тема 10: динамічна симуляція твердих та м'яких об'єктів
- Тема 11: знайомимося з Emitter та її векторами
- Тема 12: симуляція волосся та тканин
- Тема 13: loop-анімація
- Тема 14: внутрішній рендер Cinema4D
- Тема 15: анімаційна композиція в MoGraph
Redshift
Тут ти створиш анімовану композицію в Redshift. Розберешся з налаштуваннями текстури, світла. Попрацюєш із нодами та каналами текстур.
- Тема 1: що таке GPU Render
- Тема 2: кейси в Octane Render
- Тема 3: основні налаштування
- Тема 4: текстури та світло в Octane
- Тема 5: базовий текстуринг в Octane
- Тема 6: UV map
- Тема 7: робота з нодами та канали текстур
- Тема 8: карти для створення текстур
- Тема 9: Universal materials, Mix materials
- Тема 10: Gen nods для складних матеріалів
- Тема 11: анімована композиція в Octane Render
UX/UI анімація
Базово проходимось по UX/UI-анімації. Вчимось створювати кнопки, скроли, рrogress bar, lottie та ін.
- Тема 1: UI-анімація
- Тема 2: кнопка
- Тема 3: скрол
- Тема 4: рrogress bar
- Тема 5: сorner Pin
- Тема 6: lottie
VFX
Розбираємо базові та альтернативні софти. Дивимось, у яких сферах (і професіях) можна застосувати VFX.
- Тема 1: CGI - Computer Generated Image
- Тема 2: VFX - Visual Effects
- Тема 3: FX - симуляції
- Тема 4: сфери використання VFX
- Тема 5: професії у VFX
- Тема 6: альтернативний софт
- Тема 7: VFX у кіно та моушені: відмінності
Моушн-дизайн у геймдеві
Тут ти дізнаєшся, як розвиватися в геймдеві моушн-дизу. Отримаєш практичні поради з прокачки скілів. Базово розбереш Unreal Engine та Substance Painter.
- Тема 1: що (не) круто в геймдеві
- Тема 2: скіли для старту та перший досвід
- Тема 3: Unreal Engine та Substance Painter у пайплайні
- Тема 4: ідеї, блокінг, налаштування проєкту
- Тема 5: створення текстурної анімації
- Тема 6: UV та текстуринг у Substance Painter
- Тема 7: експорт сцени в Unreal Engine
- Тема 8: рендер + швидкий композитинг
Після курсу
- Скіли в After Effects
- Скіли в Cinema 4D
- Кар'єра
Викладачі курсу
- Сергій Швець - тімлід відеопродакшену в Trinetix
- Влад Желіховський - Motion graphic designer at Trinetix
- Михайло Славов - Compositing Artist
- Стас Чуглазов - Technical Artist at GSC Game World
- Node.js
- Backend
Познайомимось з платформою та її основними фреймворками Express.js та NestJS, навчимось працювати з серверами та базами даних: реляційними та NoSQL, зокрема, MongoDB та MySQL. Опануємо асинхронну модель програмування та best practises убезпечення серверних застосунків. Потім вивчимо структуру пайплайну, навчимося розгортати інфраструктуру та тестувати середовище.
Програма курсу
Знайомство з архітектурою бекенд-розробки
- Навчитеся структурувати бекенд-додаток NestJS
- Зрозумієте принципи модульності й розділення обов'язків
- Розберете ключові підходи до побудови архітектури та залежностей в бекенд-системах
Контролери, DTO, Pipes, Interceptors
- Навчитеся створювати контролери та сервіси NestJS
- Дізнаєтесь, як застосовувати pipes та interceptors на практиці
- Зможете реалізувати валідацію та обробку помилок у REST API
Дизайн API та версіювання
- Дізнаєтесь, як забезпечити стабільність і версійність API
- Зрозумієте принципи backward compatibility
- Навчитеся документувати API за допомогою Swagger
Робота з PostgreSQL i TypeORM
- Навчитеся налаштовувати PostgreSQL і TypeORM у NestJS
- Зрозумієте підхід code-first і роботу з міграціями
- Розберетесь, як моделювати зв’язки між таблицями та створювати репозиторії
Транзакції та SQL-оптимізація
- Навчитеся використовувати транзакції та аналізувати плани запитів
- Зрозумієте принципи ACID та рівні ізоляції транзакцій
- Зможете оптимізувати SQL-запити й уникати проблем конкурентності
Advanced TypeORM
- Навчитеся будувати гнучкі репозиторії та аудитувати операції
- Дізнаєтесь, як реалізувати пагінацію та логування змін у даних
- Опануєте прийоми використання QueryBuilder для складних запитів
Graphql у NestJS
- Опануєте на практиці GraphQL у NestJS
- Зрозумієте, коли доцільно застосовувати GraphQL
- Навчитеся створювати схеми, резолвери та мутації в GraphQL API
Автентифікація та авторизація (JWT)
- Навчитеся будувати захищений Auth-модуль і керувати ролями
- Зрозумієте принципи роботи refresh-токенів та guards
- Застосовуватимете role-based доступ і scopes у NestJS
Робота з файлами та AWS S3
- Навчитесь інтегрувати AWS S3 для зберігання файлів
- Опануєте принципи роботи presigned URLs і CloudFront CDN
- Зможете реалізувати безпечне завантаження та зчитування файлів з хмари
Реальний час та RxJS
- Навчитеся створювати реальний час через WebSocket і RxJS
- Зрозумієте реактивний підхід і роботу потоків даних
- Дізнаєтесь, як застосовувати оператори RxJS для обробки подій
RebbitMQ та черги повідомлень
- Зрозумієте асинхронну архітектуру та черги завдань
- Навчитеся реалізовувати публікацію, підписку та повторну доставку повідомлень
- Розберете принципи idempotency та outbox pattern
Kafka та подієвий стримінг
- Навчитеся налаштовувати event-driven інтеграції
- Розберете принципи роботи topics, partitions і consumer groups
- Зрозумієте, як застосовувати Kafka для масштабування систем
GRPC та мікросервіси
- Дізнаєтесь, як будувати мікросервіси та комунікацію через gRPC
- Зрозумієте побудову proto-контрактів та механізм code generation
- Навчитеся налаштовувати timeouts, retries і fault tolerance між сервісами
Observability й моніторинг
- Навчитеся налаштовувати спостережуваність і метрики
- Дізнаєтесь, як інтегрувати Prometheus, Grafana та OpenTelemetry
- Зрозумієте принципи health-checks і логування в продакшені
Docker для продакшену
- Навчитеся контейнеризувати бекенд і базу даних
- Опануєте принципи multi-stage build і оптимізації образів
- Зрозумієте, як використовувати Docker Compose для локальної розробки
Kubernetes. Основи
- Навчитеся деплоїти сервіси в кластер K8s
- Вивчите компоненти Kubernetes: Pods, Deployments, Services
- Зрозумієте, як керувати конфігураціями через ConfigMap і Secrets
CI/CD на GitHub Actions
- Навчитеся будувати CI/CD та автоматизувати деплой
- Зрозумієте структуру пайплайнів (build → test → deploy)
- На практиці попрацюєте з Gitflow, середовищами та approvals
AWS та клауд-архітектура
- Навчитеся деплоїти й керувати інфраструктурою в AWS
- Опануєте основні сервіси AWS: IAM, RDS, ECR, EKS, S3 і Route 53
- Зрозумієте різницю між AWS, GCP та Azure і коли яку платформу обрати
Security Hardening
- Зрозумієте принципи захисту й вмітимете їх впроваджувати
- Опануєте практики secrets management, TLS та audit logs
- Навчитесь обмежувати ризики через rate-limiting та безпечні заголовки
Тестування бекенд-сервісів
- Зможете гарантувати якість через тестування
- Зрозумієте відмінності між unit-, integration- та e2e-тестами
- Навчитесь інтегрувати тестування в CI/CD-пайплайн
Performance та FinOPS
- Навчитеся покращувати продуктивність і контролювати витрати
- Вивчите підходи до профайлінгу та моніторингу event loop lag
- Зрозумієте принципи autoscaling та cost optimization у продакшені
Захист курсових робіт
- Розробите повнофункціональний бекенд NestJS з PostgreSQL, RabbitMQ та Docker/Kubernetes, з деплоєм в AWS
- Представите лектору і студентам готовий продакшн-сервер з автентифікацією, чергами, метриками та CI/CD
Особливості курсу
- Комплексна робота з Node.js
- Best Practices
- Курсовий проєкт
- Бонусний блок
- Допомога ментора
- Сертифікат про проходження курсу
Викладачі курсу
Кирило Орлов - Senior Software Engineer at LAMPA
Больше информации- Digital Marketing
Навчіться поетапно розробляти маркетингові стратегії, розподіляти бюджет на маркетингові активності та обирати ефективні шляхи залучення клієнтів. Складайте конверсійні воронки продажів й карти шляху клієнта, що допомагають закрити болі користувачів.
Програма курсу
Модуль 1. Інтро в маркетинг
- Роль і типи маркетингу
- У чому цінність і роль маркетингу в бізнесі
- Стратегія бізнесу, маркетингу, продажів, сервісу - та як їх поєднувати
- Якими типами маркетингу користуються для розвитку бізнесу
- Типи маркетологів та їхні ключові ролі в компанії
- Концепції 4Р і 4С, 7Р і 7С
Модуль 2. Аналіз ринку та цільової аудиторії
- Продукт і конкуренти
- Цільовий ринок і сегментація
- Як визначити цільову аудиторію
- Болі цільової аудиторії та CJM
- Цінність і унікальна пропозиція продукту
Домашнє завдання: на кейсі улюбленої кав'ярні (або на власному) провести аналіз ринку та визначити свою цільову аудиторію: створити карту конкурентного середовища, використовуючи "радар Сливоцького", та описати ЦА й сегменти клієнтів.
Воркшоп №1. Онлайн-заняття та Q&A сесія
Модуль 3. Бренд
- Позиціювання бренду
- Комунікація бренду: як спланувати
- Комунікація бренду: як оцінити ефективність
- Дизайн бренду
Домашнє завдання: визначити ідею бренду та сформувати стратегічне повідомлення для його комунікації на ринку.
Модуль 4. Монетизація та канали продажів
- Юніт-економіка для планування маркетингу
- Ціноутворення та монетизація
- Знижки: як формувати та використовувати
- Вибір каналів продажів
- Як продавати більше
Домашнє завдання: визначити та описати власні канали продажу.
Модуль 5. Запуск маркетингових активностей
- Маркетингові стратегії й тактики: відмінності
- Як сформувати маркетингову стратегію бренду
- Формування бюджету на маркетинг і просування
- Планування активностей для реалізації стратегії
- Як визначити ефективність реалізації маркетингової стратегії та виконання планів
Домашнє завдання: розробити презентацію з описом маркетингової стратегії бренду.
Модуль 6. Контроль маркетингових активностей
- Управління маркетинговими проєктами: методології та програми
- Організація роботи з управління маркетингом у компанії: процеси, ролі, відповідальність і показники
- Як обирати партнерів для роботи над різними завданнями в маркетингу
Воркшоп №2. Онлайн заняття та Q&A сесія
Особливості курсу
- Курс складається з 14 онлайн вебінарів
- Закріплення отриманих знань на практиці
- Особистий фідбек викладача
- Перевірка ДЗ від ментора
- Доступ до матеріалів залишається назавжди
- Сертифікат після закінчення курсу
Викладачі курсу
Юрій Гладкий - засновник і СЕО бренд-маркетингової агенції Grape
Больше информации







