Лучшие IT курсы в Украине

Навчіться працювати з 2D та 3D анімацією та створювати круті візуальні ефекти, освойте Cinema 4D та After Effects на професійному рівні, отримайте всі необхідні знання та інструменти, щоб розпочати роботу у сфері кіно, телебачення та реклами.

Програма курсу

Базовий семестр

• Технології ШІ для вирішення творчих задач. Брендінг та дизайн брендованих принтів
• UX/UI дизайн: Створення прототипу з нуля. Анімація для UX/UІ
• Розвиток бренду в соціальних мережах з ШІ. Візуальна комунікація з клієнтами
• Дизайн ігрових елементів із ШІ. Візуалізація для вирішення бізнес-задач

Введення у професію. Історія дизайну

• Історія моушн-дизайну
• Пайплайн виробництво графіки: розбір реальних пайплайн студій
• Створення пайплайн на основі ТЗ
• Огляд актуальних та популярних стилів для моушин-дизайну

Illustrator та After Effects. Старт у моушин-графіці

• Illustrator: огляд інтерфейсу та інструментів
• Illustrator: практикум по зображенню графіки
• Огляд інтерфейсу After Effects
• Робота з шейпами в After Effects
• Робота зі скриптами в After Effects
• Зустріч з наставником. Розбір реального робочого проєкту
• Підсумковий проєкт: створите закільцьовану анімацію на основі відомого художнього стилю

Медіа Арт. Композиції. Кінетична друкарня

• Історія медіа арту
• Вступ до композиції для моушин-дизайнера. Перегляд і аналіз робіт
• Композиція як інструмент. Засоби композиції. Точка, лінія, пляма, контраст, нюанс, аналіз робіт
• Робота з деталями в композиції та аналіз робіт
• Майстер-клас / практичне заняття з композиції в динаміці
• Історія типографіки. Основи кінетичної типографіки: як працювати з анімацією тексту
• Практикум з кінетичної типографіки

Анімація в брендингу та інфографіці

• Базові принципи анімації. Теорія та практика
• Розбір кейсів з анімації брендингу та логотипу
• Анімація інфографіки в After Effects
• Групове заняття. Brainstorm. Пошук натхнення: що робити при творчому ступорі, як починати роботу над проєктом
• Підсумковий проєкт. Ви освоїте кінетичну типографіку - створите анімацію тексту, музичного треку, вірша або цитати

Анімація 2D-персонажу та створення експлейн-ролика

• Підготовка і створення персонажів в Illustrator
• Ріггінг персонажа
• Закони анімації. Хода і біг персонажа
• Робота з персонажною анімацією і рігом особи
• Персонажна анімація. Як робити ліпсінг - анімація міміки
• Типи переходів в експлейнерах

VFX. Основи роботи зі спецефектами

• Ефект Newton. Робота з 2D-фізикою об'єкта
• Ефект Stardust. Робота з динамікою частинок
• Ефект Plexus. Робота з ефектами на основі 3D-моделі
• Групова зустріч з наставником. Тайм-менеджмент у креативних процесах
• Підсумковий проєкт: створите експлейнер (2D-ролик)

Cinema 4D. 3D-анімація та моделювання

• Огляд інтерфейсу C4D. Робота з примітивами
• Робота з Клонер в C4D. Створення паттерна
• Моделювання побутових об'єктів в 3D
• Основи полігонального моделювання в C4D. Створення реалістичного об'єкта
• Volume моделювання в C4D. Оптимізація процесів в Instant Meshes

Cinema 4D. Створення продуктового ролика

• Створення і рендер сцени в C4D і Redshift
• Створення матеріалів в C4D і Redshift декількома способами
• Основи висвітлення. Розбір кейсів і знайомство з різними інструментами при роботі зі світлом в C4D
• Основи роботи зі світлом. Створення штучного і природного освітлення об'єктів. Налаштування світла
• Робота з вибухом об'єкта. Руйнування об'єкта в C4D
• Груповий проєкт. Brainstorm. Розбір проєктів і корекція
• Підсумковий проєкт: створите продуктовий ролик з 3D-рендером предмета

Композитинг та робота з хромакеєм у After Effects

• Основи композитинга в After Effects. Знайомство з Nuke
• Робота з рухомим матеріалом. Створення ефектів за допомогою плагіна Lockdown
• Робота з хромакеєм в After Effects

Основи монтажу та саунд дизайну: управління емоціями глядача у шоурелі

• Введення в основи монтажу. Рух в кадрі, склейки, таймінг, крупності
• Adobe Premiere Pro. Огляд інтерфейсу і інструментів
• Практикум з монтажу. Розбираємо логіку руху всередині кадру
• Основи саунд-дизайну. Де шукати звуки, як працювати зі звуком і ефектами при монтажі
• Культові сцени і як робився той чи інший ефект
• Основи саунд-дизайну. Вплив звуку на емоції і сприйняття аудиторії
• Підсумковий проєкт модуля: створите першу версію шоуріла

Кар'єра, саморегуляція та пошук замовників

• Робота на фрілансі: як оформити договір, шукати замовників і презентувати себе
• Комунікація із замовником. Інтереси і позиції у перемовинах
• Ведення проєкту. Терміни, етапи, складні моменти

Підсумковий проєкт

• Анімований 2D-ролик
• Ролик-експлейнер у 2D для соціального проєкту
• Продуктовий ролик з 3D-рендером предмета
• Шоуріл проєктів
• Презентація і продумана мова

Особливості курсу

• Заняття 2 рази на тиждень по 2 пари
• Робота з викладачами
• Робота над реальними проєктами
• Структурована подача знань
• Підготовка до працевлаштування

Найглибший практичний курс з сорсингу для ресечерів та рекрутерів різного рівня. Курс допоможе структурувати свою роботу, прискорити пошук релевантних кандидатів у 2-3 рази, знаходити навіть важкодоступних кандидатів та автоматизувати свою роботу.

Програма курсу

Зустріч-знайомство та постановка цілей на курс (для тарифу Pro)

Вступ до роботи з сорсинг стратегією

• Хто такий сорсер та які завдання перед ним стоять?
• З чого починаємо роботу: сорсингова стратегія
• Компетенція сорсера
• Практика: складаємо сорсингову стратегію разом

Після вебінару ви:

• Ознайомитесь з складовими сорсингової стратегії
• Розберетесь з поняттям компанії-донори
• Почнете працювати над формуванням сорсингової стратегії для власної вакансії
• Отримаєте нові ідеї та запити для вакансії, над якою давно працюєте

Додаткові матеріали: Шаблон сорсингової стратегії.

Робота з Search Engines

• Огляд пошукових систем
  • Популярні пошукові системи: Google, Bing, Yahoo, DuckDuckGo
  • Відмінності між пошуковими системами
  • Особливості локальних та глобальних пошукових систем
• Принципи роботи пошукових систем
  • Як пошукові системи індексують інформацію
  • Алгоритми ранжування: основні фактори впливу
  • Роль штучного інтелекту та машинного навчання у пошуку

Після вебінару ви:

• Зрозумієте логіку складання запитів з урахуванням пошукової системи
• Дізнаєтесь про альтернативні ресурси пошуку інформації окрім Google

Додаткові матеріали: Готові пошукові запити для пошуку резюме.

Пошуковий синтаксис, Boolean Search & X-ray. Ітеративний пошук

• Базові пошукові оператори - AND, OR, NOT
• Використання лапок, дужок і зірочки в пошукових запитах
• Освоїмо бази синтаксису для Boolean Search
• Особливості використання операторів
• Розширені пошукові оператори - intitle, inurl
• Складання комбінованих запитів
• Кілька конструкторів Boolean запитів
• Формулювання пошукових запитів
• Розглянемо Х-ray як окремий вид пошуку
• Всю теорію закріпимо наочними прикладами
• Розв'яжемо практичну задачу
• Ітеративний пошук

Після вебінару ви:

• Зрозумієте логіку складання запитів
• Доповните свою стратегію новими каналами пошуку та відповідними запитами до них

Додаткові матеріали: Сорсинг чек-лист із основними Boolean та X-ray операторами.

Шукаємо в LinkedIn

• Внутрішній пошук в LinkedIn
• Alumni search (пошук через ЗВО)
• Пошук в LinkedIn через Google
• Додаткові інструменти для пошуку в LinkedIn

В результаті ви:

• Освоїте складніший пошук у LinkedIn
• Доповните свою стратегію новими запитами для LinkedIn

Професійні платформи для сорсингу

• Знайомство з платформою GitHub
• Пошук кандидатів на GitHub
• Способи знайти пошту на GitHub
• Корисні інструменти для GitHub (OctoHR, Git Awards, EmailOnGitHub)
• Пошук кандидатів на Stack Overflow

Після вебінару ви:

• Навчитеся читати профіль розробника на GitHub та Stack Overflow
• ОсвоЇте 3 способи знаходження пошти на GitHub

Автоматизація аутріча та рутинних сорсингових задач

• Інструменти автоматизації сорсингу
• Найпопулярніші плагіни для сорсингу
• Огляд різних плагінів і як вони працюють
• Встановлення плагінів та їх налаштування
• Допоміжні інструменти сорсингу
• Інструменти продуктивності
• Інструменти для роботи з текстами
• Плагіни для швидких пошукових запитів
• Інструменти помічники сорсера та рекрутера з АІ-компонентом

Після вебінару ви:

• Навчитеся автоматизувати аутріч та швидше закривати вакансії
• Зрозумієте, як використовувати основні тулзи для перевірки шаблонів, написання текстів та аутріч
• Зберете свій власний Тулкіт сорсера

Додаткові матеріали:

• Книга Master The Art of cold emailing від lemlist
• Детальний гайд по основним крокам побудови аутріч
• Відео-презентація Robin Choy для поглиблення у АІ написання листів

Робота з LinkedIn: Job posting, оформлення сторінки (Pro)

• Основи LinkedIn як платформи
  • Роль LinkedIn у пошуку роботи та нетворкінгу
  • Відмінності між особистим профілем, сторінкою компанії та групами
  • Алгоритми видимості контенту та постів
• Оформлення сторінки компанії
  • Структура сторінки: основні елементи (лого, банер, опис, контакти)
  • Як писати ефективний About (у чому цінність компанії для клієнтів та кандидатів)
  • Використання ключових слів для SEO-оптимізації сторінки
  • Стратегії наповнення контентом: пости, статті, відео
  • Як залучати підписників та підвищувати активність
• Job Posting: як публікувати вакансії правильно
  • Типи вакансій у LinkedIn: безкоштовні vs платні оголошення
  • Як скласти ефективний заголовок та опис вакансії
  • Використання ключових слів для залучення релевантних кандидатів
  • Особливості таргетування та алгоритми видимості вакансій
  • Як працювати з кандидатами після відгуку
• Додаткові інструменти LinkedIn для рекрутингу
  • LinkedIn Recruiter: можливості та функції
  • Boolean Search у LinkedIn: як ефективно шукати кандидатів
  • Використання Employee Advocacy: залучення співробітників до просування компанії
• Практичні кейси
  • Типові помилки при оформленні сторінки та вакансій
  • Приклади ефективних Job Posting та сторінок компаній

В результаті ви: Розберетесь, як працюють алгоритми LinkedIn для рекрутингу.

Листи кандидатам (Pro)

• Чому перший лист - це важливо?
• Що важливо знати кандидату насправді?
• Структура листа
• Що робити до відправлення листа?
• Що робити з "не цікаво" і правила follow-ups
• Аналітика: й тут без неї нікуди

В результаті ви: Напишете максимально персоналізований лист, який допоможе виділитися в очах кандидата.

Аналітика в рекрутингу + Метрики (Pro)

• Чому аналітика власної роботи – це про self care?
• Аналітичний розбір Сорсинг Стратегії за окремою позицією. Про що нам говорять ці цифри?
• Аналітичні показники для рекрутера, беенчмарк та прогнози. Чому важливо мати цю інформацію для себе та свого менеджера?
• Про що нам розкаже воронка рекрутинг процесу?
• Як працювати з ботл неками, що можуть виникнути на кожному з етапів воронки?
• Метрики сорсера

Після вебінару ви:

• Дасте відсіч голосу сумніву в своїй голові, що каже: "Можливо я б міг/могла краще?"
• Розвантажите себе, зрозумівши показники власної ефективності
• Зможете доносити свою точку зору менеджменту та технічними командам мовою цифр

Додаткові матеріали:

• Приклади воронок рекрутингової процесу
• Інструменти для візуалізації

Скрапінг (Pro)

• Для чого автоматизувати?
• Імпорт, процесинг, робота з базою - детально про кожний етап
• Ефективне використання Phantombuster та Dataminer
• Тулзи для пошуків контактів (Instant Data Scraper, Name generator Tool, SalesQL)
• Лайфхаки Advanced сорсингу в Twitter
• Мистецтво скрапінгу для рекрутерів (на прикладі Linkedin видачі)
• Розберемо застосування скрепінгу на прикладі

Після вебінару ви: Опануєте повний алгоритм від запиту до бази кандидатів.

Додаткові матеріали: Темплейт Sourcing Dashboard Scraper.

АІ для рекрутера (Pro)

• Презентація основного функціоналу чату та важливих моментів, які я хотів би знати, коли я починав роботу з чатом
• Завдання, які рекрутер може делегувати ChatGPT вже сьогодні - а для яких потрібна інтеграція за допомогою API від OpenAI
• Що таке Prompt Engineering та як отримати від чата саме ту відповідь, на яку я розраховую?
• Плюси та мінуси використання чату
• Автоматизація процесу пошуку, дослідження ринку та збагачення контактної інформації кандидатів за допомогою ChatGPT
• Розробка інтерв'ю гайдів для менеджерів з найму та будь-яких інструментів оцінки для використання в компанії
• Рекрутинг-маркетинг за допомогою ChatGPT - написання дивовижних текстів майже для кожного аспекту рекрутингу
• Корисні інструменти та ресурси

Після вебінару ви:

• Розберетесь у Prompt Engineering для точного формулювання запитів
• Навчитеся ефективно використовувати можливості ChatGPT у рекрутингу

Додаткові матеріали:

• Промти для аналізу кар'єрного шляху, порівняння двох кандидатів, персоналізованого меседжу кандидату, Summary LinkedIn профілю кандидата
• Промти для розробки опису вакансії та скрінінгу профілю
• Промти для Market research та збору інформації

Live-розбір вакансій та сорсингових запитів (Pro)

Особливості курсу

• Live-вебінари
• Корисні чек-листи
• Бонусні відео
• Чат з учасниками і спікерами
• Вебінари у запису
• Тести, завдання для самоконтролю
• Зручна платформа

Викладачі курсу

• Oleksandra Safronenko - Senior Technical Recruiter at SQUAD
• Denys Dinkevych - Global Talent Sourcer
• Dima Ponochovnyi - Talent sourcing Lead
• Marina Popruzhenko - Recruiter & Sourcer
• Iryna Sulatska - Recruitment & Sourcing Expert, Volunteer
• Dariia Nazarenko - Senior Recruiter at DataArt

Під час навчання діти можуть оцінити практичну сторону питання (як це зробити) і розуміння теми (чому і навіщо). Учні демонструють свої знання, вирішуючи завдання своїм способом, пояснюючи алгоритми своїми словами, допомагаючи одногрупникам виправляти помилки і створять презентації за своїми завершеними проєктами. Це все показує, наскільки добре дитина засвоїла програму курсу.

План курсу

Основні теми курсу

• Огляд Java: введення, переваги та історія створення мови програмування
• Синтаксис мови для початківців
• Класи та об'єкти
• Примітивні і посилальні типи даних, літерали
• Типи змінних, оголошення і ініціалізація
• Модифікатори доступу і класу
• Основні оператори мови
• Цикли і оператори циклу
• Оператори прийняття рішень
• Числа
• Символи, що керують послідовністю і методи класу символів
• Рядки і методи класу String
• Масиви
• Дата і час
• Регулярні вирази
• Методи
• Потоки введення/виведення і робота з файлами і каталогами
• Винятки
• Вкладені і внутрішні класи
• Спадкування класів, інтерфейсів, методів і конструкторів за допомогою ключових слів super, extends, instanceof і відносин IS-A i HAS-A
• Перевизначення (overriding)
• Поліморфізм
• Абстракція: абстрактний клас і метод, успадкування абстрактного класу
• Інкапсуляція
• Інтерфейси
• Пакети
• Структури даних
• Колекції
• Дженерики (узагальнення)
• Мережа

Навчання на курсі дозволяє:

• Розвивати творчий потенціал
• Ознайомитися з основами алгоритмізації
• Розвивати аналітичне мислення
• Реалізовувати на практиці отримані в цій області знання
• Отримати хороші навички при написанні програм

Особливості курсу

• Для дітей від 14 років
• Групові заняття в Zoom
• Зручний графік занять
• Не витрачаєте час на дорогу
• Можливість індивідуального навчання
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Максим - Java, Python, C/C++

План курсу

Знайомство з електричними явищами

• Базові радіоелементи
• Бінарні числа
• Знайомство з IDE

Сигнали керування

• Структура програми
• Управління світлодіодами
• Послідовний порт

Кнопка

• Змінні
• Оператори та вирази
• Умовний оператор if

Широтно-імпульсна модуляція

Аналогові входи.

Фоторезистор

• Умовний оператор switch
• Циклічний оператор for

RGB-світлодіод

Циклічний оператор while.

Фізика звуку

• Характористики звуку
• Ультразвуковий датчик відстані HC-SR04

Фізика температури та вологості

Домашня метeостанція на основі датчика температури та вологості DH11.

Інфрачервоне світло

• Пульт дистанціного керування
• Дистанційне керування Arduino

Керування двигунами постійного струму

Драйвер двигунів L298N.

Що дізнаються учні

• Дізнатися можливості Arduino, отримати навички роботи з нею
• Створювати проєкти за своїм унікальним задумом
• Вивчити етами створення "розумних" гаджетів
• Розвинути творче мислення і отримати можливість для його втілення

Особливості курсу

• Для дітей від 10 років
• Групові заняття в Zoom
• Зручний графік занять
• Не витрачаєте час на дорогу
• Можливість індивідуального навчання

Викладачі курсу

Максим - Arduino, C/C++

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 "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