Лучшие IT курсы в Украине

В процесі навчання весь матеріал підкріплюється і розглядається в ході вирішення практичних завдань. В кінці курсу учні презентують власні міні-проєкти, робота над якими проходить протягом всього навчання.

План курсу

Основні теми курсу

• Типи даних, змінні
• Арифметичні оператори
• Умовні оператори
• Цикли
• Одномірні списки
• Багатовимірні списки
• Рядки
• Словники
• Кортежі
• Функції
• Рекурсія
• Винятки
• Базові сортування
• Лямбда
• Функції з невизначеною кількістю аргументів
• Робота з файлами
• Регулярні вирази
• Основи ООП
• Спадкування інкапсуляція
• Магічні методи
• Декоратори
• Перевантаження операторів

Результати навчання:

• Розуміння принципів програмування
• Проєктування програм
• Створення програм середнього рівня складності на мові Python
• Створювати прості модульні програми: від консольних скриптів до чат-ботів
• Розуміти місце Django/Flask в сімействі веб-фреймворків
• Використовувати промислові засоби розробки: Git, PyCharm

Необхідна попередня підготовка

• Вміння користуватися комп'ютерною мишкою або тач-падом
• Вміння читати
• Знайомство з англійською мовою

Особливості курсу

• Для дітей від 12 років
• Групові заняття в Zoom
• Зручний графік занять
• Не витрачаєте час на дорогу
• Можливість індивідуального навчання

Викладачі курсу

• Ганна - Python, IT Start
• Сергій - Python, Front End
• Максим - Java, Python, C/C++
• Віталій - Python
• Люба - Python Poblox Studio
• Артем - Python

Навчання проходить у групі 15-20 осіб, поєднує самостійні заняття на LMS-платформі, онлайн-сесії з тренером та практичні завдання. Учасники працюють над реальними кейсами, отримують поради й рішення, які можна одразу впроваджувати в роботу.

Програма курсу

Сучасні тенденції корпоративного управління

Адаптивне лідерство у динамічних середовищах (VUCA i BANI)

Ця тема присвячена еволюції підходів до управління у мінливих умовах. Ви дізнаєтесь, як ефективно діяти у нестабільному, складному та неоднозначному середовищі (VUCA), а також у контексті крихкості, тривожності, нелінійності й незрозумілості (BANI). Ми навчимо вас розвивати адаптивне лідерство, щоб забезпечувати стабільність і успішність вашої команди.

Стратегічне управління проєктами для корпоративних цілей

Основи корпоративного управління проєктами

Ви дізнаєтесь про ключові методології та моделі управління проєктами, які допоможуть узгоджувати корпоративні ініціативи з бізнес-цілями вашої компанії.

Життєвий цикл проєкту та його фази

Ми розглянемо всі етапи життєвого циклу проєкту - від початкового планування до реалізації та успішного завершення, акцентуючи увагу на критичних моментах кожного етапу.

Управління ризиками та зацікавленими сторонами

Ви навчитесь використовувати перевірені техніки для управління ризиками та залучення ключових зацікавлених сторін  у процес реалізації проєкту, щоб мінімізувати проблеми та досягти максимальних результатів.

Управління продуктивністю в корпоративних командах

Огляд управління продуктивністю

У цьому розділі ви зрозумієте, як узгодити роботу команди та окремих співробітників із загальними стратегічними цілями компанії.

Побудова систем, орієнтованих на досягнення цілей

Ви опануєте розробку і впровадження систем, таких як OKR та Balanced Scorecards, які допомагають вимірювати результати діяльності та покращувати продуктивність.

Ефективні огляди продуктивності

Ми розглянемо найкращі практики оглядів результатів роботи команди, а також методи підвищення ефективності співробітників через зворотний зв'язок та мотивацію.

Управління талантами та розвиток співробітників

Унікальна ціннісна пропозиція для співробітників (EVP) та стратегії утримання

У цьому розділі ми розглянемо, як створювати EVP, яке привертає увагу найкращих талантів на ринку, допомагає утримувати співробітників і підвищувати їхню залученість. Ви дізнаєтесь, які інструменти використовуються для формування пропозицій, що резонують із цінностями працівників.

Стратегічний онбординг та офбординг

Ми детально зупинимось на розробці програм онбордингу та офбордингу, які сприяють кращій адаптації нових співробітників і поліпшенню досвіду тих, хто залишає компанію. Ці знання дозволять вам побудувати прозорі й ефективні процеси, що позитивно впливають на корпоративну культуру.

Управління комунікацією та переговорами

Ефективна корпоративна комунікація

Ви освоїте техніки надання конструктивного зворотного зв'язку, який мотивує співробітників і сприяє досягненню результатів. Також ми навчимо вас проводити переговори в умовах високої відповідальності, що допоможе вирішувати складні питання з мінімальними втратами для команди.

Управління конфліктами у командах

Ця тема зосереджена на навичках розв'язання конфліктів, які можуть виникати в колективі. Ви дізнаєтесь, як своєчасно і результативно вирішувати такі ситуації, зберігаючи продуктивність і мотивацію співробітників.

Лідерство в умовах змін

Основи управління змінами для корпоративного успіху

Ми надамо вам інструменти для ефективного лідерства в періоди змін. Ви навчитесь розробляти стратегії управління змінами, долати опір команди та успішно впроваджувати інновації у своїй організації.

Досконалість у лідерстві

Лідерські компетенції для корпоративного зростання

Ви зможете дослідити ключові моделі лідерства, які допоможуть вам надихати команду та досягати високих результатів. Ми розглянемо практичні підходи, які сприяють розвитку вашого стилю управління.

Інклюзивне лідерство

Ця тема навчить вас створювати середовище, що сприяє різноманітності, рівності та інклюзивності, що позитивно впливає на продуктивність команди та результати бізнесу.

Стратегічне прийняття рішень

Ви освоїте фреймворки для прийняття стратегічних рішень у складних бізнес-середовищах, які дозволять ефективно вирішувати проблеми й забезпечувати стійкий розвиток вашої компанії.

Інструменти штучного інтелекту для продуктивного корпоративного управління

Використання ШІ в управлінні та розвитку талантів

Цей розділ навчить вас використовувати ШІ-інструменти для оптимізації процесів рекрутингу, управління продуктивністю співробітників і їхньої взаємодії.

ШІ для стратегічного прийняття рішень

Ми розглянемо, як ШІ-аналітика може допомогти у прийнятті ефективних бізнес-рішень, знижуючи ризики та підвищуючи точність планування.

Оптимізація корпоративних операцій за допомогою ШІ

Дізнайтесь, як інтегрувати ШІ-рішення у повсякденну діяльність компанії для підвищення ефективності процесів та впровадження інновацій.

Фінальна зустріч

Це підсумкова сесія курсу, де учасники обмінюються досвідом, отриманими знаннями та практичними інсайтами. Ми обговоримо результати навчання, розглянемо застосування інструментів у реальних робочих ситуаціях та надамо зворотний зв’язок для подальшого розвитку.

Після курсу ви зможете

• Розширити свої знання та опанувати методи й інструменти, які можна ефективно застосовувати у щоденній роботі для підтримки бізнесу та співробітників компанії в кризових умовах
• Зрозуміти сучасні управлінські моделі та дії, яких очікують від керівників в умовах нестабільного середовища
• Впроваджувати найкращі практики та техніки на всіх етапах життєвого циклу проєкту та шляху співробітників, покращуючи загальну інженерну та управлінську культуру у вашій компанії

Вимоги до учасників курсу

• Володіння англійською мовою на рівні Pre-Intermediate і вище, оскільки матеріали курсу надаються англійською мовою
• Досвід роботи на керівній посаді буде перевагою
• Готовність виділити час для навчання (до 3 годин на тиждень)

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Максим Почебут - Chief Learning Officer at Sigma Software

Курс Certified DevSecOps Engineer (E|CDE) від EC-Council - це комплексна навчальна програма, що надає фахівцям із кібербезпеки, DevOps-інженерам і розробникам практичні навички інтеграції безпеки у процес розробки програмного забезпечення (SDLC). Він охоплює сучасні підходи до захисту CI/CD-процесів, інфраструктури як коду (IaC) та розгортання безпечних хмарних середовищ. Навчання базується на реальних сценаріях атак, сучасних методах кіберзахисту та використанні автоматизованих інструментів для моніторингу та усунення вразливостей у хмарних і контейнеризованих середовищах.

Програма курсу

Розуміння культури DevOps

Вивчення принципів DevOps, його переваг та впливу на процес розробки програмного забезпечення.

Вступ до DevSecOps

Ознайомлення з концепцією DevSecOps, її значенням та роллю в забезпеченні безпеки в процесі розробки.

Етап планування в DevSecOps-пайплайні

Розгляд методів інтеграції безпеки на стадії планування, включаючи управління вимогами та аналіз загроз.

Етап кодування в DevSecOps-пайплайні

Практики безпечного кодування, статичний аналіз коду та використання інструментів для виявлення вразливостей на ранніх етапах.

Етапи збірки та тестування в DevSecOps-пайплайні

Автоматизація процесів збірки та тестування з акцентом на безпеку, динамічний аналіз та тестування безпеки додатків.

Етапи випуску та розгортання в DevSecOps-пайплайні

Забезпечення безпеки під час випуску та розгортання додатків, управління конфігураціями та секретами.

Етапи експлуатації та моніторингу в DevSecOps-пайплайні

Моніторинг безпеки в реальному часі, управління інцидентами та реагування на них, використання SIEM-систем.

Вимоги до рівня знань студента

• Розуміння DevOps-процесів: знання основних концепцій DevOps, CICD-конвеєрів та автоматизації процесів розробки
• Знання мережевої безпеки: базове розуміння протоколів TCP/IP, HTTP, HTTPS, SSH, а також основ захисту мереж
• Практичний досвід з DevOps-інструментами: знання таких технологій, як Docker, Kubernetes, Jenkins, Terraform, Ansible, GitLab CI/CD
• Знання безпеки додатків: знайомство з основами безпечного кодування, OWASP Top 10 та методами виявлення вразливостей (SAST, DAST)
• Досвід роботи з хмарними платформами: розуміння принципів безпеки AWS, Azure або Google Cloud (IAM, Network Security Groups, Secrets Management)
• Командний рядок та скриптування: базові навички роботи з Bash/Powershell, розуміння Python або іншої мови для автоматизації процесів
• Фундаментальні знання ІТ-безпеки: загальне розуміння політик безпеки, управління ризиками та відповідності стандартам (ISO 27001, NIST, GDPR)
• Англійська мова: рівень Intermediate або вище, оскільки всі навчальні матеріали, лабораторії та сертифікаційний іспит доступні виключно англійською мовою

Як проходить навчання

• Прямі ефіри LIVE або Офлайн навчання: 3 дні по 8 годин інтенсивного навчання
• Доступ до лекцій, лабораторних робіт та матеріалів курсу через власний акаунт на платформі вендора
• Заняття проводяться сертифікованими інструкторами з великим досвідом роботи у реальних проєктах
• Реальні симуляції атак на платформі вендора, де виконуються практичні завдання у форматі live-практики
• Курс спрямований на отримання практичних знань та сертифікації, які одразу можна використовувати у роботі

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали від EC-Council у електронному вигляді з доступом на 12 місяців: повний набір теоретичних та практичних ресурсів для підготовки до іспиту
• Доступ до інтерактивної навчальної платформи EC-Council Cyber Range на 6 місяців: лабораторні роботи у реалістичних сценаріях, що дозволяють відпрацювати методи безпеки в DevOps-процесах
• Офіційний сертифікат про проходження курсу E|CDE від EC-Council: підтверджує завершення програми навчання
• Ваучер для складання сертифікаційного іспиту E|CDE: дозволяє пройти офіційний міжнародний іспит, термін дії 12 місяців
• Міжнародний сертифікат E|CDE від EC-Council після успішного складання іспиту: офіційне підтвердження компетенцій у сфері DevSecOps, що визнається провідними ІТ-компаніями у всьому світі

Курс "Штучний Інтелект для дітей" - це захоплююча подорож у світ сучасних технологій, що змінюють наше життя. Ми створили програму, яка допоможе дітям віком від 12 до 16 років не лише зрозуміти основи штучного інтелекту, а й на практиці навчитися використовувати найсучасніші інструменти.

Програма курсу

Вступ до ШІ: Що це таке?

Цей розділ розкриває основи штучного інтелекту: що таке ШІ, як він працює, які алгоритми та нейронні мережі лежать в його основі, і як машини навчаються виконувати завдання.

Як працюють алгоритми

У цьому розділі ви дізнаєтеся, як алгоритми використовуються для розв'язання різних задач у світі ШІ. Ми пояснимо, як алгоритми обробляють дані, виявляють патерни та приймають рішення на основі аналізу. Ви ознайомитеся з різними типами алгоритмів, такими як алгоритми для машинного навчання, нейронні мережі та інші, і побачите, як вони застосовуються для розпізнавання зображень, прогнозування та інших завдань.

Вступ до Python для ШІ

У цьому розділі ви ознайомитеся з основами програмування на Python, однієї з найпопулярніших мов для розробки ШІ. Ви навчитеся працювати з базовими конструкціями мови, такими як змінні, цикли та функції, а також освоїте основи роботи з бібліотеками Python, що використовуються в ШІ, такими як NumPy, Pandas та Matplotlib. Це стане фундаментом для створення власних проєктів і вирішення задач із використанням штучного інтелекту.

Робота з даними: таблиці та графіки

У цьому розділі ви навчитеся працювати з даними, використовуючи таблиці та графіки для їх аналізу та візуалізації. Ви ознайомитесь з основними бібліотеками Python, такими як Pandas для обробки даних і Matplotlib для побудови графіків. Ви навчитесь створювати таблиці для збереження та маніпулювання даними, а також будувати графіки, щоб краще розуміти і презентувати результати аналізу. Це важливий етап у роботі з великими обсягами інформації, необхідними для ШІ.

Основи нейронних мереж

У цьому розділі ви дізнаєтеся про нейронні мережі - ключову технологію в штучному інтелекті. Ви ознайомитеся з їхньою будовою та принципами роботи, включаючи поняття нейронів, шарів, активаційних функцій та ваг. Також ви навчитесь, як нейронні мережі використовуються для розпізнавання зображень, обробки тексту та інших завдань. Ми розглянемо, як вони "навчаються" на прикладі алгоритмів навчання з підкріпленням і зворотного поширення помилки.

Як ШІ вчиться: класифікація

У цьому розділі ви дізнаєтеся, як штучний інтелект використовує методи класифікації для навчання та прийняття рішень. Класифікація - це процес, при якому ШІ вчиться відносити об'єкти до певних категорій на основі вхідних даних. Ви ознайомитесь з алгоритмами класифікації, такими як методи опорних векторів, дерева рішень і логістична регресія. Ми також розглянемо, як ці алгоритми використовуються в реальних задачах, наприклад, для розпізнавання зображень чи прогнозування.

Створюємо чат-бота

У цьому розділі ви навчитесь, як створювати свого власного чат-бота, використовуючи технології штучного інтелекту. Ви ознайомитеся з основами розробки чат-ботів, їх архітектурою та принципами роботи. Використовуючи бібліотеки Python, такі як NLTK та TensorFlow, ви навчитеся обробляти текст, розпізнавати запити користувачів і генерувати відповідь. Ми також розглянемо різні типи чат-ботів, від простих до більш складних, і як їх можна застосовувати в реальних проєктах.

Комп'ютерний зір: як "бачить" ШІ

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовує комп'ютерний зір для розпізнавання та аналізу зображень. Ви ознайомитесь з основними техніками, такими як обробка зображень, виявлення об'єктів і розпізнавання образів. Використовуючи бібліотеки Python, наприклад OpenCV і TensorFlow, ви навчитесь навчаючи модель розпізнавати зображення, виявляти об'єкти та класифікувати їх. Це важливий аспект ШІ, що застосовується у багатьох сферах, від медицини до автомобільної промисловості.

Розпізнавання тексту: OCR

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовує технологію оптичного розпізнавання символів (OCR) для перетворення тексту з зображень у редагований формат. Ви навчитеся працювати з бібліотеками Python, такими як Tesseract, для обробки та аналізу зображень, що містять текст. Зрозумієте, як налаштовувати моделі OCR для точного розпізнавання тексту в різних умовах і застосовувати цю технологію для автоматизації процесів, наприклад, в документах або на сканованих зображеннях.

Вивчення голосових команд

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовує технології розпізнавання мови для обробки голосових команд. Ви навчитеся працювати з бібліотеками Python, такими як SpeechRecognition, для перетворення голосових повідомлень у текст. Також ви ознайомитесь з принципами побудови голосових асистентів, налаштуєте їх для виконання простих команд, таких як управління додатками або запити до баз даних. Це дозволить вам створювати інтерактивні голосові інтерфейси для різних проєктів.

Генерація тексту: створюємо історії

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект може генерувати текст, створюючи історії, вірші або інші творчі тексти. Ви навчитесь працювати з бібліотеками, такими як GPT або RNN, для навчання моделей на великому обсязі тексту. Розглянете, як налаштовувати ці моделі для генерації цікавих і змістовних історій, що відповідають заданим параметрам. Це дозволить вам створювати творчі проєкти, від генерації казок до написання сценаріїв для ігор чи відео.

Аналіз емоцій у тексті

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект може аналізувати емоційний тон тексту, визначаючи настрої, такі як радість, сум, гнів чи страх. Ви навчитесь працювати з бібліотеками Python, такими як TextBlob і VADER, для виявлення емоцій у текстах та коментарях. Розглянете, як ці технології застосовуються для автоматичного аналізу відгуків, соціальних мереж або чату, щоб зрозуміти, як люди реагують на різні події чи продукти. Це допоможе створювати додатки для моніторингу настроїв або покращення взаємодії з користувачами.

Робота з великими даними

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як працювати з великими обсягами даних, які зазвичай неможливо обробити традиційними методами. Ви навчитесь використовувати інструменти та бібліотеки Python, такі як Pandas, Dask та PySpark, для ефективної обробки та аналізу великих наборів даних. Розглянете основи зберігання, обробки і візуалізації даних, а також техніки оптимізації роботи з великими даними. Це дозволить вам вирішувати складні задачі, пов'язані з аналізом інформації, що надходить у реальному часі, або великих баз даних.

Прогнозування трендів

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект може допомогти у прогнозуванні майбутніх трендів на основі аналізу даних. Ви навчитесь використовувати алгоритми машинного навчання, такі як регресія, деревоподібні моделі та нейронні мережі, для прогнозування змін у різних сферах, від фінансів до соціальних мереж. Розглянете, як збирати, обробляти та аналізувати дані для побудови точних моделей, які допомагають передбачити майбутні події або тренди. Це корисний навик для створення стратегій розвитку бізнесу чи аналізу популярних тем в Інтернеті.

Створюємо систему рекомендацій

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створювати систему рекомендацій, яка допомагає користувачам знаходити найбільш релевантний контент, продукти чи послуги на основі їхніх уподобань. Ви навчитесь використовувати алгоритми, такі як фільтрація за змістом і колаборативна фільтрація, для аналізу даних про користувачів та їхні вподобання. Розглянете, як працюють системи рекомендацій на практиці в таких платформах, як Netflix, Amazon та Spotify, і навчитесь створювати свої власні системи для рекомендації фільмів, музики чи товарів.

Автоматизація рутинних завдань

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як за допомогою штучного інтелекту та програмування можна автоматизувати рутинні завдання, що зазвичай займають багато часу. Ви навчитесь створювати скрипти на Python для автоматизації процесів, таких як обробка даних, організація файлів, відправка електронних листів або управління соціальними мережами. Опануєте інструменти, які дозволяють спростити роботу та зекономити час, застосовуючи їх для виконання повторюваних операцій без людської участі.

Використання АІ у дизайні

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект допомагає створювати інноваційний дизайн у різних сферах - від графічного дизайну до веб-дизайну та розробки продуктів. Ви навчитесь використовувати інструменти ШІ для автоматизації процесів дизайну, таких як генерація графічних елементів, адаптивний дизайн, або навіть створення унікальних візуальних стилів. Опануєте методи роботи з AI для розпізнавання патернів у зображеннях, оптимізації дизайну користувацьких інтерфейсів і створення креативних рішень, що змінюють підхід до творчих процесів.

Ігровий ШІ: створюємо бота для гри

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створювати штучний інтелект для відеоігор, розробляючи бота, який може самостійно грати і приймати рішення. Ви навчитесь використовувати алгоритми машинного навчання та методи штучного інтелекту, такі як алгоритм мінімакса або навчання з підкріпленням, для створення бота, який може адаптуватися до змінних умов гри. Ви також розглянете, як покращити взаємодію з користувачем і зробити гру цікавішою завдяки інтелектуальним суперникам.

Пошукові системи

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як працюють сучасні пошукові системи, використовуючи Elasticsearch та Whoosh для ефективного пошуку та обробки великих обсягів даних. Ви навчитесь налаштовувати ці інструменти для індексації текстової інформації та швидкого пошуку за ключовими словами. Розглянете, як створювати та оптимізувати пошукові запити, використовувати фільтрацію, агрегацію та інші методи для покращення результатів пошуку, що дозволяє створювати потужні й точні пошукові системи для ваших додатків.

Перевірка зображень на фейки

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовується для виявлення фальшивих зображень та відео, створених за допомогою технологій Deepfake. Ви ознайомитесь з алгоритмами машинного навчання та нейронними мережами, які дозволяють визначати маніпульовані медіа, аналізуючи їхні особливості. Ви навчитесь використовувати інструменти для виявлення підроблених зображень, розпізнавання ознак фальсифікації та застосовувати ці технології для боротьби з дезінформацією та забезпечення правдивості контенту в Інтернеті.

ШІ у кіно: аналіз фільмів

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовується для аналізу фільмів і відгуків про них, зокрема через техніки аналізу емоцій (sentiment analysis). Ви навчитесь застосовувати алгоритми для виявлення емоційного тону в рецензіях, відгуках або навіть у самому сценарії фільму. Розглянете, як за допомогою аналізу настроїв можна визначити, чи є фільм позитивним, негативним або нейтральним для глядачів, а також як це застосовується в маркетингу, рекомендаційних системах та аналізі популярності фільмів.

Навчання гри "Тік-так-то"

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створювати штучний інтелект для гри в "Тік-так-то" за допомогою алгоритму мінімакс. Алгоритм мінімакс використовується для побудови ідеальних стратегій в іграх з нульовою сумою, де два гравці мають протилежні цілі. Ви навчитесь реалізовувати цей алгоритм, який перебирає всі можливі ходи, оцінює їх та вибирає оптимальний для кожного гравця. Розглянете, як ШІ може приймати рішення на основі поточної ситуації на дошці, забезпечуючи виграш або нічию, і як цей алгоритм застосовується до різних ігор.

Автопілот: моделюємо рух авто

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створити просту модель автопілота, який може рухатися по трасі, використовуючи бібліотеки SimPy та OpenCV. Ви навчитесь моделювати рух автомобіля в реальному часі, використовуючи симуляцію та алгоритми для управління шляхом, виявлення об'єктів та реагування на зміни в оточенні. SimPy дозволяє моделювати різні аспекти роботи системи, а OpenCV - здійснювати розпізнавання зображень і допомагати автопілоту реагувати на перешкоди, знаки або інші важливі елементи. Це дозволить вам зрозуміти основи автоматичного управління та комп'ютерного зору в контексті автономних транспортних засобів.

Моделювання погоди

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як використовувати штучний інтелект для моделювання та прогнозування погодних умов, застосовуючи бібліотеки TensorFlow та NumPy. Ви навчитесь працювати з даними про погоду, такими як температура, вологість, швидкість вітру, для створення моделей, які можуть прогнозувати майбутні погодні умови. За допомогою TensorFlow ви навчитесь розробляти нейронні мережі для прогнозування, а NumPy допоможе в обробці та аналізі даних. Це дозволить вам створювати потужні моделі для передбачення змін у погоді на основі історичних даних.

Створення власного голосового асистента

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створити власного голосового асистента, використовуючи бібліотеки SpeechRecognition та GPT. Ви навчитесь обробляти голосові команди, записуючи звук за допомогою мікрофона та перетворюючи його в текст за допомогою SpeechRecognition. Потім ви використаєте GPT або інші моделі для генерації відповідей на основі отриманого тексту. Ви навчитесь налаштовувати свого асистента для виконання різних дій, таких як пошук інформації в Інтернеті, управління пристроями або надання простих відповідей на питання. Це дозволить створити інтерактивний голосовий інтерфейс для ваших проєктів.

Етика ШІ: як з ним дружити?

У цьому розділі ви дізнаєтесь про етичні питання, які виникають при розробці та використанні штучного інтелекту. Ми розглянемо, як забезпечити прозорість, справедливість і відповідальність при створенні та застосуванні ШІ, а також важливість захисту приватності та безпеки даних. Ви дізнаєтесь, як уникати упередженості в алгоритмах і як забезпечити, щоб технології ШІ служили на благо суспільству. Цей розділ допоможе вам зрозуміти, як працювати з ШІ етично та відповідально, підтримуючи баланс між інноваціями та моральними принципами.

Використання ШІ в медицині

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект застосовується в медицині для аналізу медичних зображень, таких як рентгенівські знімки, МРТ, УЗД та інші. Ви навчитесь використовувати технології комп'ютерного зору, зокрема методи розпізнавання зображень, для автоматичного виявлення ознак захворювань, таких як пухлини, переломи чи інші патології. Використовуючи бібліотеки, як TensorFlow та Keras, ви створите моделі, які здатні класифікувати та оцінювати медичні зображення, допомагаючи лікарям у швидкому та точному діагностуванні.

Інтеграція з ІоТ

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як інтегрувати штучний інтелект з Інтернетом речей (IoT) за допомогою Raspberry Pi та OpenCV. Ви навчитесь підключати датчики та камери до Raspberry Pi, збирати дані з реального світу та обробляти зображення в реальному часі за допомогою OpenCV. Це дозволить створювати смарт-пристрої, які можуть виконувати завдання, такі як розпізнавання об'єктів, виявлення руху або аналіз оточення. Розглянете, як використовувати цю інтеграцію для створення розумних систем безпеки, автоматизації дому чи інших IoT рішень, що використовують комп'ютерний зір і ШІ.

Робота над власними проєктами

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу
• Проєкт в портфоліо
• Використання сучасних технологій ШІ
• Інтерактивність

Викладачі курсу

Сергій - Python, Front End

У цьому курсі розглядаються основні завдання налаштування продуктивності, що вимагаються від адміністратора баз даних: випереджаюче управління через вбудовані функції аналізу продуктивності та інструментів, діагностика і налаштування компонентів бази даних Oracle і діагностика і налаштування проблем з продуктивністю SQL.

Програма курсу

Вступ

• Завдання курсу
• Програма курсу
• Теми, що не розглядаються в цьому курсі
• Хто налаштовує?
• Що налаштовується?
• Способи налаштування продуктивності
• Методологія налаштування продуктивності

Основи налаштування продуктивності

• Performance Tuning Diagnostics, Features, and Tools
• Час бази даних
• CPU and Wait Time Tuning Dimensions
• Тимчасова модель
• Динамічні подання продуктивності
• Кумулятивні системні статистики
• Події очікування
• Журнальні та файли трасувань

Використання Automatic Workload Repository

• Огляд Automatic Workload Repository
• Дані Automatic Workload Repository
• Enterprise Manager Cloud Control і AWR
• Знімки
• Звіти
• Порівняння звітів

Ідентифікація проблем продуктивності

• Ідентифікація проблем продуктивності
• Встановлення пріоритетів
• Звіти про оператори SQL, які споживають максимальну кількість ресурсів
• Основні проблеми налаштування продуктивності
• Налаштування продуктивності протягом життєвого циклу
• Сеанс налаштування за допомогою ADDM
• Ресурси налаштування продуктивності
• Огляд інструментів моніторингу та налаштування

Використання метрик і попереджень

• Огляд метрик і попереджень
• Обмеження базових статистик
• Переваги метрик
• Перегляд історії значень метрик
• Перегляд гістограм
• Попередження, які генеруються сервером
• Встановлення порогів
• Динамічні подання для метрик і попереджень

Базові діапазони

• Робота з використанням базового діапазону метрик
• Базові діапазони типу "ковзне вікно"
• Шаблони базових діапазонів
• Створення базових діапазонів
• Динамічні подання для базових діапазонів
• Моніторинг продуктивності і базові діапазони
• Конфігурація порогів попереджень з використанням статичних базових діапазонів
• Конфігурація адаптивних порогів

Використання інструментів, заснованих на AWR

• Автоматичні завдання супроводу
• Моніторинг продуктивності за допомогою ADDM
• Історія активних сеансів

Моніторинг баз даних в реальному часі

• Огляд і передбачуване використання
• Визначення операцій бази даних
• Концепції операцій бази даних
• Включення моніторингу операцій бази даних
• Ідентифікація, запуск і завершення операції бази даних
• Моніторинг виконання операції бази даних
• Динамічні подання операцій бази даних
• Налаштування операцій бази даних

Моніторинг додатків

• Атрибути і типи сервісів
• Створення сервісів
• Використання сервісів для клієнтських додатків
• Сервіси і менеджер ресурсів
• Сервіси і планувальник пакетних завдань
• Сервіси і пороги метрик
• Агрегація і трасування сервісів

Ідентифікація проблемних операторів SQL

• Етапи виконання команд SQL
• Моніторинг SQL
• Плани виконання
• Пакет DBMS_XPLAN
• Команда EXPLAIN PLAN
• Інтерпретація плану виконання
• Використання трасування SQL
• Генерація трасування оптимізатора

Вплив на оптимізатор

• Завдання оптимізатора запитів
• Управління статистиками оптимізатора
• Параметри ініціалізації, що впливають на поведінку оптимізатора
• Включення можливостей оптимізатора
• Використання посібника оптимізатора
• Шляхи доступу до даних
• Операції з'єднання
• Операції сортування

Зменшення ціни операторів SQL

• Супровід індексів
• Консультант по оптимізації шляхів доступу (SQL Access Advisor)
• Супровід і реорганізація таблиць
• Управління екстентами
• Збереження даних
• Мігруючі і зчеплені рядки
• Скорочення сегментів
• Стиснення таблиць

Використання SQL Performance Analyzer

• Огляд SQL Performance Analyzer
• Огляд і передбачуване використання Real Application Testing
• Захоплення навантаження
• Створення завдання SQL Performance Analyzer
• Порівняльні звіти
• Налаштування регресованих операторів
• Динамічні подання SQL Performance Analyzer

Управління продуктивністю SQL

• Супровід статистики оптимізатора
• Автоматизовані завдання супроводу
• Перегляд параметрів сбору статистики
• Відкладений збір статистики
• Автоматичне налаштування SQL
• Консультант з налаштування SQL (SQL Tuning Advisor)
• Консультант по оптимізації шляхів доступу (SQL Access Advisor)
• Управління планами виконання

Використання Database Replay

• Архітектура Database Replay
• Особливості захоплення навантаження
• Опції відтворення
• Аналіз відтворення
• Database Replay в Enterprise Manager
• Пакети та процедури Database Replay
• Динамічні подання для відтворення навантаження
• Калібрування клієнтів відтворення навантаження

Налаштування розділюваного пулу

• Архітектура розділюваного пулу
• Засувки та м'ютекси
• Інструменти для діагностики розділюваного пулу
• М’які і жорсткі розбори
• Зміна розміру розділюваного пулу
• Фрагментація розділюваного пулу
• Кеш словника даних
• Кеш результатів запитів

Налаштування кешу буферів

• Архітектура кеша буферів
• Робочі набори
• Цілі і техніки налаштування продуктивності кеша буферів
• Симптоми проблем продуктивності кеша буферів
• Вирішення проблем продуктивності кеша буферів
• Database Smart Flash Cache
• Скидання кеша буферів

Налаштування PGA і тимчасового табличного простору

• Використання пам'яті операторами SQL
• Конфігурація автоматичного розподілу PGA
• Гістограми і статистики автоматичного розподілу PGA
• Частина звіту AWR, що стосується автоматичного розподілу PGA
• Управління тимчасовими табличними просторами
• Групи тимчасових табличних просторів
• Моніторинг тимчасових табличних просторів
• Зменшення розміру тимчасового табличного простору

Автоматичне управління пам'яттю

• Динамічна системна глобальна область
• Огляд автоматичного управління системної глобальної областю
• Параметри ініціалізації, що впливають на розмір SGA
• Вмикання і вимикання автоматичного управління системною глобальною областю
• Консультант за розміром системної глобальної області
• Огляд автоматичного управління пам'яттю
• Вмикання автоматичного управління пам'яттю
• Моніторинг автоматичного управління пам'яттю

Налаштування введення/виведення

• Архітектура введення/виведення
• Режими введення/виведення
• Важливі для бази даних метрики введення/виведення
• Калібрування введення/виведення
• Статистики введення/виведення
• Діагностика введення/виведення
• Налаштування введення/виведення бази даних
• Automatic Storage Management (ASM)

Підсумки налаштування продуктивності

• Параметри ініціалізації і їх вплив на продуктивність
• Початкові розміри структур пам'яті
• Налаштування великого пулу
• Кращі практики для різних видів табличних просторів
• Розміри блоку
• Налаштування розміру буфера оперативного журналу та файлів оперативного журналу
• Автоматичний збір статистики
• Події очікування, що спостерігаються найчастіше

На курсі ви дізнаєтесь про:

• Методологію налаштування Oracle
• Використання інструментів, що поставляються Oracle для моніторингу і діагностики проблем продуктивності SQL і примірника баз даних
• Використання консультантів баз даних для виявлення проблем продуктивності
• Налаштування проблемних операторів SQL
• Моніторинг продуктивності примірника за допомогою Enterprise Manager
• Налаштування продуктивності примірника баз даних

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Курс навчає розробників створенню комплексних рішень в Microsoft Azure. Слухачі дізнаються, як впроваджувати обчислювальні рішення Azure, створювати функції Azure, впроваджувати веб-додатки і управляти ними, розробляти рішення з використанням сховища Azure, здійснювати автентифікацію і авторизацію, а також захищати свої рішення за допомогою KeyVault і Managed Identities. Слухачі також дізнаються, як підключатися до служб Azure і стороннім службам і використовувати їх, а також включати в свої рішення моделі на основі подій і повідомлень. Курс також охоплює моніторинг, усунення неполадок і оптимізацію рішень Azure.

Програма курсу

Створення web-додатків Azure App Service

• Основні концепції Azure App Service
• Створення web-додатків Azure App Service
• Налаштування та моніторинг додатків App Service
• Масштабування додатків App Service
• Проміжні середовища Azure App Service

Реалізація функцій Azure

• Огляд функцій Azure
• Розробка функцій Azure
• Реалізація стійких функцій

Розробка рішень, які використовують сховище BLOB-об'єктів

• Основні концепції сховища BLOB-об'єктів Azure
• Управління життєвим циклом сховища BLOB-об'єктів Azure
• Робота зі сховищем BLOB-об'єктів Azure

Розробка рішень, що використовують сховище Cosmos DB

• Огляд Azure Cosmos DB
• Структура даних Azure Cosmos DB
• Робота з ресурсами і даними Azure Cosmos DB

Впровадження рішень IaaS

• Підготовка віртуальних машин в Azure
• Створення та розгортання шаблонів ARM
• Створення образів контейнерів для рішень
• Публікація образу контейнера в реєстрі контейнерів Azure
• Створення і запуск образів контейнера в примірниках контейнерів Azure

Реалізація автентифікації і авторизації користувачів

• Microsoft Identity Platform v2.0
• Автентифікація з використанням Microsoft Authentication Library
• Використання Microsoft Graph
• Авторизація операцій з даними в сховищі Azure

Впровадження безпечних хмарних рішень

• Управління ключами, секретами і сертифікатами за допомогою KeyVault API
• Реалізація керованих посвідчень для ресурсів Azure
• Захист даних конфігурації додатка за допомогою Azure App Configuration

Впровадження управління API

• Огляд управління API
• Визначення політик для API
• Захист ваших API

Розробка додатків App Service Logic

• Огляд додатків Azure Logic
• Створення призначених для користувача конекторів Logic Apps

Розробка рішень на основі подій

• Реалізація рішень, що використовують Azure Event Grid
• Реалізація рішень, що використовують Azure Event Hubs
• Реалізація рішень, що використовують Azure Notification Hubs

Розробка рішень на основі повідомлень

• Реалізація рішень, що використовують Azure Service Bus
• Реалізація рішень, що використовують черги Azure Queue Storage

Моніторинг та оптимізація рішень Azure

• Огляд моніторингу в Azure
• Інструментування додатка для моніторингу
• Аналіз і усунення неполадок додатків
• Реалізація коду, що обробляє тимчасові збої

Інтеграція кешування і доставки контенту в рішеннях

• Розробка для Azure Cache для Redis
• Розробка для зберігання на CDN

Попередні вимоги

• Досвід розробки програмного забезпечення 1-2 роки та роботи з Microsoft Azure
• Знання мов програмування, які підтримуються Azure

Особливості курсу

• Підтримка ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Програма дає знання, уміння і міцні навички професійного використання табличного процесора Microsoft Excel.

Програма курсу

Модуль 1. Базові формули

• Особливості використання формул з функціями у таблицях
• Імена таблиць і вказівники стовпців. Виконання більш складних обчислень
• Нові функції програми Excel: IFS, XLOOKUP
• Заміна використання кількох функцій IF, та функції IFS на функції підстановки (VLOOKUP, HLOOKUP)
• Пошук і підстановка даних шляхом об'єднання функцій INDEX і MATCH

Модуль 2. Розширені можливості базових формул

• Умовні суми та обчислення на основі кількох критеріїв
• Секрети функції SUMPRODUCT
• Виключення помилок у формулі
• Можливості миттєвого заповнення

Модуль 3. Сучасні формули Excel

• Формули: FILTER, LET, UNIQUE, SEQUENCE, TAKE, DROP
• Формула LAMBDA
• Формули WRAPCOLS, WRAPROWS
• Формули CHOOSECOLS, CHOOSEROWS
• Формули TEXTSPLIT, TEXTBEFORE, TEXTAFTER

Модуль 4. Маніпуляція даними за допомогою зведених таблиць

• Створення звіту зведеної таблиці на основі даних аркуша
• Макетування, форматування та змінення зведених таблиць
• Робота зі списком полів зведеної таблиці, проміжні та загальні підсумки у звіті зведеної таблиці
• Групування елементів у звіті зведеної таблиці (ручне та автоматичне)
• Додаткові розрахунки в зведених таблицях для швидкого аналізу (відсотки, кумулятивні підсумки, "батьківські" співвідношення)
• Створення, редагування та видалення формул зведених таблиць, використання роздільників для фільтрування даних
• Підключення роздільників до кількох зведених таблиць
• Функція GETPIVOTDATA, особливості отримання кількох зведених таблиць на основі одного джерела
• Створення звіту зведеної діаграми, підключення слайсерів
• Вступ до Power Pivot та формул DAX

Попередня підготовка

Учасник повинен мати:

• Базові знання роботи з Excel, включаючи використання простих формул та функцій
• Досвід роботи з електронними таблицями, створення та форматування таблиць
• Розуміння основ роботи з даними, таких як фільтрація та сортування

Що будуть знати учасники після завершення навчання

• Використовувати складні формули та функції Excel
• Створювати та налаштовувати зведені таблиці та зведені діаграми для аналізу даних
• Використовувати нові функції Excel, такі як IFS, XLOOKUP та інші
• Використовувати умовні суми та обчислення на основі кількох критеріїв
• Застосовувати сучасні формули Excel для ефективної роботи з даними
• Маніпулювати даними за допомогою зведених таблиць і DAX формул у Power Pivot

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Курс містить усю інформацію, яка знадобиться IT-фахівцеві на початку його кар'єри. Ви опануєте базові аспекти програмування та зможете розуміти принципи створення програмного забезпечення.

Програма курсу

Огляд мов програмування

• Огляд парадигм програмування
• Огляд сучасних мов програмування

Поняття алгоритму

• Роль алгоритму у рішенні задач
• Поняття і властивості алгоритму
• Типи алгоритмів

Базові конструкції програмування

• Поняття синтаксису і семантики мов програмування
• Змінні, типи даних, вирази і присвоювання значень змінним
• Подання даних у пам'яті комп'ютера: біти, байти і т.п.
• Найпростішие введення/виведення
• Умовні конструкції та їх різновиди
• Ітеративні конструкції (цикли)

Базові структури даних

• Одномірні масиви і робота з ними
• Двовимірні масиви і робота з ними
• Призначені для користувача об’єкти, їх властивості та методи
• Поняття асоціативного масиву і принципи роботи з ним
• Формат JSON
• Особливості роботи з рядками
• Особливості роботи з датами

Функції

• Опис функції
• Виклик функції
• Параметри функцій
• Передача параметрів з точки виклику в функцію

Побудова простого графічного інтерфейсу (GUI)

• Форми і робота з елементами управління на web-формах
• Події, обробка подій миші

Основи роботи з системою контролю версій

Чому ви навчитеся

• Аналізувати задачу та будувати алгоритми програми, використовуючи умовні і циклічні конструкції
• Працювати зі змінними, функціями й подіями
• Орієнтуватись в базових поняттях програмування та розуміти, який IT-напрямок є для тебе найближчим
• Працювати з одномірними та двомірними масивами даних

Особливості курсу

• Підтримка ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Спочатку ви будете вивчати синтаксис мови PHP, принципи back end-розробки, занурюватися в поняття cookie, sessions і працювати з ними. Потім ви навчитеся передавати та зберігати важливу інформацію, шифрувати й хешувати, розпізнавати атаки й боротися з ними. Також ми будемо розбирати ін'єкції SQL і коду, фреймворки й MVC, будемо розбиратися в архітектурі та структурі проєкту. Наприкінці курсу ви напишете невеликий курсовий проєкт, поповните своє портфоліо та будете готові до першої роботи.

Програма курсу

Веб-додатки та роль мови PHP в роботі з ними

• Як влаштований інтернет?
• Клієнт-серверна архітектура
• Налаштування ПО

Основи мови PHP

• Змінні, константи
• Вирази, оператори
• Типи даних та приведення типів
• Керівні конструкції

Робота з масивами

• Цикли
• Масиви
• Робота з асоціативними масивами

Функціональне програмування

• Функції
• Область видимості змінних
• Суперглобальні змінні
• Сувора типізація

Огляд вбудованих функцій

• Огляд вбудованих функцій (функції для роботи з рядками та масивами)
• Рекурсія
• Стилі кодування

Фільтрація, валідація даних і робота з формою

• Робота з веб-формами
• Приймання й оброблення даних від користувача
• Фільтрація та валідація даних
• Основи протоколу HTTP
• Що собою являють заголовки відповіді й запиту?

Робота з файловою системою

• Робота з файловою системою
• Читання та записування даних до файлу

Cookies, sessions

• Регулярні вирази
• Робота з cookie
• Sessions
• Відмінності sessions від cookies, їхнє спільне використання

Реляційна модель баз даних

• SQL - мова запитів
• Запити на вибірку даних
• Робота з JOIN
• Робота з множинами

Основні запити SQL

• Запити з Group by, Having
• Запити DDL

MySQL: системи управління базами даних (СУБД)

• Нормалізація, цілісність даних
• Транзакції
• MySQL: системи управління базами даних
• Надсилання запитів до СУБД за допомогою PHP

Робота над спільним проєктом "Інтернет-магазин"

• Робота над спільним проєктом "Інтернет-магазин" (Тривалість: 3 уроки)
• Розбір архітектурних рішень в проєкті
• Знайомство з шаблонами відображення

Створення CMS

• Створення CMS у проєкті

Хостинг

• Надсилання пошти
• Хостинг
• Системи контролю версій
• Робота з XML, JSON

Основи Linux

• Налаштування Ubuntu
• Серверна та десктопна версії
• Базові команди Linux
• Встановлення веб-сервера Nginx
• Встановлення PHP
• Встановлення MySQL
• Деплой Symfony-додатку на DigitalOcean

Основи Git

• Встановлення та налаштування
• Команди Git
• Огляд GitHub, GitLab и Bitbucket
• Створення проєкту и заливка на GitHub

Composer

• Встановлення та налаштування
• Автозавантажувач класів
• Огляд офіційного репозиторія Packagist
• Створення власних пакетів

PHP 7.X

• Нові можливості PHP 7.0
• Нові можливості PHP 7.1
• Нові можливості PHP 7.2
• Нові можливості PHP 7.3
• Нові можливості PHP 7.4

ООП

• Інкапсуляція
• Спадкування
• Поліморфізм
• Класи і Об’єкти
• Абстрактні класи
• Інтерфейси
• Методи класу
• Статичні методи
• Магічні методи
• Константи
• Трейти
• Винятки
• Неймспейси
• Автозавантаження
• Композиція замість наслідування

Стандарти PSR

• Огляд стандартів PSR-0, PSR-4 і PSR-1, PSR-2

Шаблони проєктування, SOLID, DRY, KISS, YAGNI

• Основні породжуючі шаблони
• Основні структурні шаблони
• Основні поведінкові шаблони

Reflection API

• PHPDoc
• phpDocummentor
• Анотації

Standard PHP Library (SPL)

• Структури даних
• Ітератори
• Основні класи і функції

Безпека в PHP

• Основні типи атак
• Шифрування
• Хешування
• Стандартні практики щодо захисту веб-додатків
• Symfony Security компонент

Налагодження, попередження помилок, профілювання, оптимізація

• Які бувають типи помилок в PHP, ієрархія класів винятків
• Конструкція try-catch-finally
• Створення власних класів винятків
• Логування помилок і його важливість
• Профілювання коду
• Налагодження xDebug, аналіз чужого коду

REST

• Огляд архітектури REST
• Модель зрілості REST-сервісів
• HATEOAS
• Стандарт HAL
• Специфікація JsonAPI
• Клієнт Guzzle
• FOSRestBundle для Symfony

Тестування

• Юніт тести
• Функціональні тести
• Фреймворки для тестування Codeception, PHPUnit, Symfony PHPUnit Bridge

CI сервіси: Travis CI, Scrutinizer CI

Використання Docker. Контейнеризація додатків

• Введення в Docker
• Що таке контейнер?
• Відмінність Docker від Vagrant
• Вступ в docker-compose
• Створення LEMP стека на базі docker

СУБД MySQL

• Об'єднання таблиць
• Індекси
• Оптимізація запитів і команда EXPLAIN
• Транзакції
• Тригери і збережені процедури
• Двигуни InnoDB & MyISAM

Сервісна архітектура

• Поняття сервісів
• Контейнери
• Dependency Injection

Огляд популярних фреймворків

• Zend Framework
• Yii
• Framework Phalcon
• Laravel Framework
• Framework Symfony

MVC i Symfony 4 Framework

• Встановлення та налаштування
• Створення простої сторінки
• Роутинг
• Twig
• Doctrine ORM

Компоненти Symfony

• Yaml
• Filesystem
• Finder
• Console
• Process
• PHPUnit Bridge
• Validator
• Form

Чому ви навчитеся на курсі

• Використовувати мову PHP для найрізноманітніших завдань
• Писати складні проєкти, використовуючи фреймворки
• Запускати власний проєкт і працювати над ним
• Претендувати на посаду Junior Developer в ІТ-компаніях
• Знаходити проєкти на фрілансі та презентувати себе роботодавцеві
• В рамках курсу ви будете працювати в групах над реальними проєктами

Особливості курсу

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