Лучшие IT курсы в Украине

Програма курсу

Java. Hibernate

• Загальна інформація
• Вступ до Hibernate
• Налаштування середовища Hibernate
• Відображення об'єктів та реляційні дані
• HQL (Hibernate Query Language)
• Критерії Hibernate
• Керування транзакціями
• Додаткові функції Hibernate

Springboot

• Загальна інформація
• Введення у Spring Boot
• Налаштування проєкту Spring Boot
• Spring MVC
• Робота з базами даних
• Аспектно-орієнтоване програмування (АОП)
• Безпека Spring Boot
• Аутентифікація через сторонні послуги
• Робота з повідомленнями
• API first design (OpenAPI)
• Spring Cloud Stream
• Тестування Spring Boot
• Розгортання Spring Boot

Особливості курсу

• Зручна LMS система
• Безстроковий доступ до лекцій та матеріалів
• Чат з менторами
• Перевірка завдань
• Живі консультації

Викладачі курсу

• Сергій Журавльов - Засновник BigBird, співзасновник OktenWeb Digital Studio
• Віталій Демчишин - Senior Python Developer
• Мар'ян Стасюк - Senior Java Automation Engineer
• Роман Жеребецький - Senior Developer at EPAM System

Поглиблений курс по пайтону, розробка веб додатків, робота з серверами, робота з API та фреймворками.

Програма курсу

Django

• Загальна інформація
• Вступ до Django REST Framework
• Серіалізація даних
• Класи представлень DRF
• Представлення DRF
• Дозволи DRF
• Вкладені серіалізатори
• Класи фільтрів DRF
• Пагінація DRF
• Throttling DRF
• Автоматизація завдань DRF
• Розширення DRF

Особливості курсу

• Зручна LMS система
• Безстроковий доступ до лекцій та матеріалів
• Чат з менторами
• Перевірка завдань
• Живі консультації

На курсі навчитеся проєктувати системи на старті так, щоби вони могли масштабуватись у будь-який момент і водночас коректно працювати.

Програма курсу

Вступ до високопродуктивних систем

• Зрозумієте, що таке високопродуктивні системи
• Вивчите базові терміни, які застосовують в архітектурі систем
• Дізнаєтесь, які завдання стоять перед архітектором високопродуктивних систем
• Навчитеся збирати й документувати вимоги до програми/системи

Основи високопродуктивного дизайну

• Розберете основні проблеми високонавантажених систем
• Розглянете функціональні та нефункціональні вимоги до системи
• Дізнаєтеся, з яких елементів складається система
• Навчитеся виконувати базові розрахунки для оцінки потрібних ресурсів системи
• Вивчите принципи масштабування та балансування навантаження
• Створите базову архітектуру системи у Figma

Базові архітектури

• Дізнаєтеся, чому архітектуру вибудовують від вимог до системи
• Зрозумієте, як масштабувати систему
• Ознайомитеся з основними архітектурами

Моделі доступу до даних

• Дізнаєтеся, які відмінності існують між різними моделями доступу до даних
• Зрозумієте переваги та недоліки того чи іншого підходу
• Навчитесь обирати найкращий варіант з огляду на вимоги бізнесу

Формати зберігання та передачі даних

• Зрозумієте відмінність між різними форматами зберігання та передачі даних
• Розберете переваги та недоліки того чи іншого підходу
• Навчитеся обирати найкращий варіант з огляду на вимоги бізнесу

Бази даних

• Зрозумієте відмінності між relational та document-based моделями зберігання даних
• З'ясуєте, чим відрізняються declarative та imperative query languages
• Матимете уявлення про графові моделі даних
• Навчитесь обирати найкращий варіант зберігання даних з огляду на вимоги до системи

Спеціалізовані структури даних

• Дізнаєтесь, як підвищити ефективність обробки даних за допомогою структур даних
• Зрозумієте, як побудовані сучасні системи доступу до даних
• Розглянете Cache, Bloom filter, Log, LSM-tree

Аналітика та Big Data: Зберігання даних

• Зрозумієте, в чому особливість зберігання даних для аналітики
• З'ясуєте, навіщо потрібні column-oriented storages
• Навчитесь обирати відповідну модель зберігання даних з огляду на бізнес-вимоги

Розділені дані: CAP-теорема

• Дізнаєтеся, для чого доводиться розділяти дані та яким проблемам дає раду такий підхід
• Зрозумієте CAP-теорему

Розподілені дані: реплікація та секціювання

• Зрозумієте основи секціонування
• Опануєте різні стратегії ребалансування, вивчите їхні плюси та мінуси
• Дізнаєтеся, які готові рішення існують на ринку та використовують ту чи іншу стратегію
• Навчитесь обирати найкращий варіант з огляду на вимоги бізнесу

Розподілені дані: транзакції [transaction]

• Дізнаєтеся, що таке ACID
• Зрозумієте, чим відрізняються рівні ізоляції
• Навчитеся обирати рівень ізоляції з огляду на вимоги бізнесу

Розподілені дані: цілісність і консенсус

• Зрозумієте, що таке цілісність даних у розподілених системах
• Ознайомитеся з типами цілісності даних, їхніми перевагами та недоліками
• Навчитесь обирати оптимальний варіант з огляду на вимоги бізнесу
• З'ясуєте, що таке консенсус у розподілених системах
• Отримаєте уявлення про популярні алгоритми консенсусу, як-от Paxos та Raft

Пакетна обробка даних

• Дізнаєтеся, що таке batch-процесинг і в чому його особливості
• Розглянете такі інструменти, як-от MapReduce та Spark

Потокова обробка даних

• Дізнаєтеся, навіщо потрібна потокова обробка даних
• Розберете поняття state, stream та immutability
• Розглянете різні messaging systems, їхні переваги та недоліки
• Навчитеся користуватися Apache Kafka

CQRS та EVENT Sourcing

• Дізнаєтеся, що таке Event Stream / Event Sourcing
• Зрозумієте, в яких ситуаціях використовують Event Sourcing

Моніторинг, метрики та алертинг

• Дізнаєтеся, в чому важливість моніторингу та грамотно налаштованих сповіщень
• Розберете різні види метрик та у чому відмінність метрик та логів
• Розберетесь у системах моніторингу

Презентація курсового проєкту

Створите й захистите архітектуру обраного або свого проєкту.

Особливості курсу

• Технології Highload
• Практика
• Кар'єра
• Фідбек від лектора та методиста
• Розробка власної архітектури
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Олег Муравський - Principal Data Architect at eBay

Програма курсу

Основи аналітики великих даних

• Зрозумієте відмінність між сховищами даних, data lakes і lakehouse-архітектурою
• Дізнаєтеся про переваги та недоліки кожного підходу залежно від бізнес-сценарію
• Вивчите патерни обробки даних - пакетну й потокову - та їхній вплив на архітектуру пайплайна

Основи Apache Spark

• Зрозумієте розподілену модель виконання в Spark
• Навчитеся виконувати базові трансформації та дії з DataFrame
• Дізнаєтеся, коли краще використовувати DataFrame API, а коли - Spark SQL

Поглиблене вивчення Spark

• Дізнаєтеся, як виявляти й усувати проблеми з продуктивністю в Spark
• Навчитеся використовувати партиціювання, кешування й broadcast joins для оптимізації
• Зрозумієте, як читати Spark UI для покращення виконання завдань і розв'язання проблем зі skew

Spark на EMR

• Дізнаєтеся, з чого складається AWS EMR та як працюють його компоненти (Hadoop, Spark, Hive тощо)
• Навчитеся налаштовувати EMR-кластери для зручної та масштабованої роботи зі Spark

Основи Databricks

• Навчитеся налаштовувати робоче середовище Databricks в AWS
• Зрозумієте життєвий цикл кластерів і як оптимізувати витрати
• Дізнаєтеся, як підключати Databricks до хмарних сховищ, зокрема ADLS

Databricks SQL для аналітики

• Навчитеся писати й виконувати SQL-запити в Databricks
• Дізнаєтеся, як використовувати Databricks SQL для BI-аналітики
• Зрозумієте, як оптимізувати запити й працювати з продуктивністю

Реалізація Data Governance на прикладі Unity catalog

• Дізнаєтеся, як Unity Catalog централізує управління даними в Databricks
• Навчитеся налаштовувати каталоги, схеми та доступи для безпеки даних
• Зрозумієте можливості аудиту й відстеження походження даних (data lineage)

Best-практики роботи з Databricks

• Дізнаєтеся, як оцінювати й оптимізувати витрати на Databricks
• Навчитеся покращувати продуктивність ноутбуків і дотримуватися best practices
• Вмітимете швидко знаходити й усувати проблеми з конфігурацією чи продуктивністю

Основи моделювання даних (Data Modeling)

• Зрозумієте відмінність між Star- та Snowflake-схемами
• Навчитеся обирати відповідний підхід для моделювання
• Вмітимете розробляти базові аналітичні схеми "зірка" та "сніжинка"

Знайомство зі Snowflake

• Дізнаєтесь основні принципи роботи Snowflake як хмарного DWH
• Навчитеся налаштовувати середовище, створювати таблиці та працювати з Warehouse
• Зможете завантажувати дані у Snowflake та виконувати SQL-запити
• Зрозумієте ключові переваги Snowflake у порівнянні з іншими сховищами

Поглиблене вивчення Snowflake

• Дізнаєтесь, як автоматизувати процеси в Snowflake за допомогою Tasks і Streams
• Навчитеся реалізовувати сценарії ELT/ETL безпосередньо у Snowflake
• Ознайомитеся зі способами шерингу даних і налаштуванням доступів
• Зрозумієте, як використовувати Time Travel та Zero-Copy Cloning у проєктах

Основи моделювання даних за допомогою DBT

• Навчитеся організовувати dbt-проєкт за рекомендованою структурою
• Розберетесь із синтаксисом Jinja та створенням модульних SQL-шаблонів
• Зможете створювати аналітичні моделі у форматі схем зірки або сніжинки за допомогою dbt

Розширені можливості DBT та якість даних

• Навчитеся створювати тести й макроси для перевірки якості та цілісності даних
• Зможете автоматизувати документацію та оповіщення для прозорості процесів
• Розберетесь із розширеним синтаксисом Jinja для скорочення повторюваного коду

Основи Kafka на прикладі AWS MSK

• Навчитеся описувати ключові концепції Kafka - topics, partitions, offsets
• Зрозумієте, як Kafka забезпечує обробку даних у реальному часі
• Зможете інтегрувати Kafka з іншими системами для подієво-орієнтованих архітектур

Spark Structured Streaming

• Дізнаєтесь, як реалізувати інкрементну обробку даних у Spark Structured Streaming
• Навчитеся працювати з невпорядкованими подіями за допомогою watermarking і windowing
• Зможете розгорнути стримінговий конвеєр від Kafka до Delta Lake

Потокова обробка в AWS за допомогою Kafka та Spark

• Зрозумієте переваги Kafka та Spark для real-time і stateful-обробки даних
• Навчитеся створювати та налаштовувати потоки в AWS через Amazon Kinesis Data Analytics
• Зможете реалізувати трансформації потоків: вікна, стани й checkpointing

Основи NoSQL

• Дізнаєтеся про моделі NoSQL: key-value, документну та колонкову
• Навчитеся проєктувати ключі партицій для масштабованості
• Зрозумієте суть CAP-теореми та компроміси між узгодженістю й доступністю

Serverless-обробка за допомогою AWS Athena

• Навчитеся здійснювати SQL-запити до даних у дата-озерах
• Дізнаєтесь, як Athena масштабується та як оцінити її вартість
• Зрозумієте, як партиціювання й зовнішні схеми пришвидшують аналітику

Основи Airflow та інтеграція з CI/CD

• Навчитеся створювати DAG в Airflow для автоматизації ETL
• Зрозумієте, як керувати розгортанням через Git та CI/CD
• Дізнаєтесь, як працювати з розкладами, бекфілами та покращувати надійність

Інтеграція Airflow із Databricks та DBT

• Навчитеся керувати завданнями Databricks через Airflow
• Зможете запускати dbt-команди й налаштовувати змінні середовища
• Дізнаєтесь, як централізувати розклади, логування та обробку помилок

Основи Power BI

• Навчитеся підключатися до джерел, трансформувати й візуалізувати дані в Power BI
• Дізнаєтесь, у чому відмінності між DirectQuery, Import та Live Connection

Інтеграція Power BI з Databricks

• Дізнаєтесь, як підключити Power BI до Databricks Lakehouse для аналітики в реальному часі
• Навчитеся налаштовувати розклади оновлення та працювати з потоковими наборами даних
• Опануєте захист доступу до даних через AWS IAM

Q&A-сесія

Розберете всі неточності й отримаєте відповіді на запитання, що виникли під час проходження курсу Big Data.

Захист курсового проєкту

Реалізуєте та презентуєте data pipeline на базі Lambda-архітектури з використанням Databricks, dbt, Kafka, Snowflake і Power BI.

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

Денис Кулемза - Senior Data Engineer at Intellias

Цей Unity-курс допоможе набути технічних навичок мобільного геймдеву - ви пройдете повний цикл створення власної 3D-гри. Це відкриє подальший шлях до mobile-розробки - включно з напрямом igaming, де попит на якісні продукти та фахівців постійно зростає.

Програма курсу

Бонусний блок. Основи програмування на C#

• Знайомство з мовою C#
• Основи системи контролю версій Git
• Типи даних та основні операції
• Керування ходом виконання програми
• Масиви
• Методи та функції
• Класи
• Структури та простір імен
• Основи об'єктно-орієнтованого програмування
• Абстрактні класи та System: Object

Огляд ігрової індустрії та мобільного геймдеву

• Зрозумієте особливості мобільної розробки на рушії Unity
• Дізнаєтеся, які завдання допомагає розв'язувати Unity Developer
• Зрозумієте, з якими інструментами працюватимете на курсі та для чого вони потрібні

Знайомство з Unity 6

• Навчитеся користуватися базовими функціями Unity Engine
• Отримаєте розуміння орієнтації всередині Scene View
• З'ясуєте, як працює інтеграція асетів через Package Manager

Знайомство з Git

• Навчитеся працювати з Git
• Дізнаєтеся про GUI-інструменти для роботи з Git
• Навчитеся створювати бранчі та використовувати інші підходи в роботі з Git
• З'ясуєте, що таке Merge Request / Pull Request, та навчитеся розв'язувати Merge Conflicts

Спрайти та текстури, матеріали

• Зрозумієте, як імпортувати спрайти та нарізати їх
• Зможете користуватися різними типами Image
• Навчитеся застосовувати Sprite Editor
• Зможете створювати власні матеріали

Цикл Monobehaviour, Coroutines

• Дізнаєтеся, як працюють MonoBehaviour-компоненти всередині Unity
• Зможете використовувати внутрішню API Unity для ініціалізації та виконання бізнес-завдань
• Зрозумієте відмінності між різними функціями циклу MonoBehaviour

Взаємодія з об'єктами через компоненти

• Навчитеся комунікувати між об'єктами, використовуючи вбудовану фізику Unity
• З'ясуєте, чим відрізняється тригер від звичайного колайдера
• Зрозумієте властивості фізичного тіла всередині Unity

Камера та освітлення

• Зможете користуватися Cinemachine
• Навчитеся налаштовувати камеру всередині Unity
• Зрозумієте властивості різних джерел світла
• Дізнаєтеся, як налаштувати світло для конкретної сцени

Побудова ігрового світу, процедура генерація

• Навчитеся працювати з асетом процедурної генерації Forever
• Зможете швидко зробити прототип власного Endless Runner
• Зрозумієте особливості доречності застосування асетів у повсякденній праці розробника
• Дізнаєтеся відмінність між реалізацією вручну та з використанням асетів
• Зможете застосувати знання, набуті на попередніх заняттях, для створення повноцінної мобільної гри

Контролер персонажа

• Дізнаєтеся, як працювати з input-системою в Unity
• Зможете зробити розкладку керування для будь-якого девайса
• Навчитеся мапити input до руху персонажа

Анімація та Animator

• Розберете, як працювати з анімаційною системою в Unity
• Зможете зробити анімацію для об’єктів у грі (персонажів, NPC тощо)
• Навчитеся додавати анімаційні ефекти до руху персонажа й таким чином робити гру реалістичнішою та динамічнішою

Q&A-сесія

Підсумуєте знання, набуті протягом проходження половини курсу.

UI, адаптивний UI

• Навчитеся працювати з UI всередині Unity
• Зможете адаптувати UI під різні розміри мобільних екранів на базовому рівні
• Набудете навичок комунікувати код з графічним інтерфейсом
• Зрозумієте властивості базових UI-елементів

Звук, JSAM

• Навчитеся працювати зі звуком всередині Unity
• Зможете використовувати JSAM

Збереження та налаштування гри

• Навчитеся працювати з PlayerPrefs
• Зрозумієте відмінність між Prefs та прямим збереженням у файл
• Дізнаєтеся, як користуватися збереженням у файл
• Зможете створити систему користувацьких налаштувань

Фідбек, хаптики, Acet Feel

• Навчитеся додавати хаптики для мобільних пристроїв
• Зможете користуватися FEEL та зрозумієте його основні переваги
• З'ясуєте, які покращення хоче бачити юзер, досліджуючи фідбек

Тестування, дебагінг гри

• Навчитеся ефективно знаходити баги та виправляти їх за допомогою логування та автоматичних тестів
• Зможете оптимізувати мобільні ігри, знижуючи вимоги до пам'яті та процесора без втрати якості
• Навчитеся аналізувати продуктивність гри за допомогою Profiler та Frame Debugger для оптимізації частоти кадрів

Scriptable object

• Навчитеся створювати й користуватися Scriptable Object
• Зрозумієте головні переваги та недоліки Scriptable Object

Vcontainer/zenject/dependency injection

• Зрозумієте концепцію Dependency Injection
• Навчитеся користуватися DI-обгортками
• Зрозумієте перевагу DI над патерном Singleton

Navmesh

• Зрозумієте, як працює AI Path finding в Unity
• Навчитеся створювати NavMesh
• Зможете формувати агентів, які здатні оминати будь-які перешкоди самостійно

Видача курсових проєктів / Q&A session

• Навчитеся готувати огляд завдання на курсовий проєкт, чітко визначаючи цілі та вимоги
• Зможете підготувати проєкт до презентації, включно зі структурою демонстрації гри та налаштуванням на запитання
• Структуруєте демонстрацію гри, фокусуючись на геймплеї, основних механіках та релізному потенціалі

Монетизація та аналітика

• Дізнаєтеся, як працює рекламна інтеграція
• Зрозумієте, для чого потрібна аналітика і як її інтегрувати всередину гри
• Знатимете про переваги та необхідність Firebase для мобільної гри

Підготовка, реліз та підтримка

• Зможете аналізувати особливості App Store та Google Play, щоб оптимізувати реліз гри на мобільних платформах
• Створите маркетингові матеріали для гри, зокрема опис, скриншоти й трейлер
• Вмітимете ефективно оновлювати гру після релізу та працювати з відгуками гравців, виправляючи помилки

Презентація курсових проєктів

Презентуєте свій курсовий проєкт.

Після курсу ви:

• Опануєте основи Unity та Git, навчитеся працювати з інтерфейсом і компонентами Unity Engine 6
• Створюватимете візуально привабливі ігри, використовуючи спрайти, матеріали, MonoBehaviour і Coroutines
• Проєктуватимете ігрові світи й персонажів із процедурною генерацією, інпут-системою та анімацією
• Реалізовуватимете адаптивний UI, звук і системи збереження для повноцінного ігрового досвіду
• Оптимізуватимете та публікуватимете свої ігри на App Store і Google Play
• Створите власну мобільну гру для портфоліо та демонстрації навичок

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Проєкт в портфоліо
• Курсовий проєкт
• Бонусний мінікурс із C#
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Іван Волков - Senior Unity Developer at Kevuru Games
• Євген Гаврилюк - Game Designer at Plarium

Протягом навчання з аналізу ігрових даних ви дізнаєтеся, як комплексно працювати з даними в іграх - оцінювати поведінку гравців, створювати дашборди й ухвалювати обґрунтовані рішення для ефективних оновлень і побудови комплексної аналітики. Попрацюєте з SQL, Tableau, Looker Studio та аналітичними метриками.

Програма курсу

Основи ігрової індустрії та аналітики

• Розберетеся в етапах життєвого циклу гри
• Дізнаєтеся, як вивчення аналізу ігрових даних допомагає оптимізувати ігри, покращувати досвід гравців та збільшувати доходи
• Зрозумієте, чим ігрова аналітика відрізняється від продуктової аналітики
• З'ясуєте, чому для мобільних ігор важливо відстежувати сесії, а для консольних - поведінку гравця

Інструменти для ігрової аналітики

• Дізнаєтеся, звідки беруться дані для гри - від ігрових логік (початок/завершення гри, покупки в магазинах) до зовнішніх джерел даних (рекламні кампанії, відгуки тощо)
• Зрозумієте, які інструменти використовують на різних етапах роботи з даними: збору, перетворення, аналізу та візуалізації
• Ознайомитеся зі спеціальними для ігрової індустрії аналітичними інструментами

Практичний воркшоп із Google Sheets

• Підключите й підготуєте до аналізу перші ігрові дані в Google Sheets
• Навчитеся створювати таблиці, використовувати формули, та фільтрувати ігрові дані в Google Sheets
• Зможете розрахувати середній час гри, топпокупок чи інші ігрові події в Google Sheets
• Умітимете створювати діаграми та графіки в Google Sheets для представлення результатів аналізу ігрових даних

Бази даних та SQL в ігровій аналітиці. Part 1

• Зрозумієте основні поняття баз даних, СУБД, SQL
• Налаштуєте PostgreSQL та підключите базу даних
• Навчитеся використовувати базові запити в SQL для пошуку ігрової інформації
• Навчитеся працювати з кількома таблицями даних за допомогою об'єднань JOIN та UNION

Бази даних та SQL в ігровій аналітиці. Part 2

• Дізнаєтеся про розширені можливості SQL для роботи з ігровими даними
• Навчитеся працювати з підзапитами та CTE для складних аналітичних запитів
• Навчитеся працювати з аналізом попередніх значень за допомогою віконних функцій
• Зрозумієте, як покращити швидкість і продуктивність виконання запитів за допомогою SQL-оптимізації

Практичний воркшоп з SQL в ігровій аналітиці

• Вдосконалите навички написання простих і складних запитів
• Зможете працювати з різними типами запитів
• Навчитеся комбінувати типи запитів залежно від аналітичних задач в іграх

Збір даних у гейманалітиці. Part 1

• Зрозумієте процес та етапи збору ігрових даних, як налаштувати SDK для збору даних
• Опануєте методику збору внутрішньоігрових подій, технічних даних та даних із зовнішніх джерел
• Працюватимете з Google Analytics та Amplitude, щоб відстежувати події в іграх
• Будуватимете івент-мапи ігрових застосунків

Збір даних у гейманалітиці. Part 2

• Зрозумієте, що таке API та цілі його використання в аналітиці
• Дізнаєтеся, які бібліотеки Python допоможуть зібрати зовнішні ігрові дані
• З'ясуєте, як обробляти й зберігати дані, отримані через API
• Розберете, що таке парсинг даних та як обробляють дані, зібрані через API

Практичний воркшоп зі збору даних

• Попрактикуєтеся в інтеграції SDK різних інструментів у гру для збору даних
• Удосконалите навички роботи з Google Analytics і Amplitude
• Розглянете, як використовувати інструменти для відстеження складних ігрових подій
• Навчитеся обходити типові помилки під час відстеження ігрових подій

Очищення та підготовка даних до аналізу

• Дізнаєтеся, як "брудні" дані можуть вплинути на формулювання неправильних висновків щодо розвитку та стану гри
• Навчитеся виявляти викиди й аномалії в даних в Google Sheets за допомогою SQL та Python
• Зможете створити нові змінні чи метрики, якщо вони відсутні в оригінальному наборі даних - наприклад, для розрахунку середніх чи загальних ігрових значень

Ігрові метрики. Part 1

• Знатимете, за допомогою яких метрик можна визначити комерційну успішність гри та формули їх розрахунків
• Розрізнятимете продуктові та монетизаційні метрики, які відстежуються в іграх, та формули їх розрахунків
• Розумітиметеся на специфічних для ігрової індустрії метриках
• Вмітимете розраховувати метрики в Google Sheets, а також за допомогою SQL і Python

Ігрові метрики. Part 2

• Знатимете, чому важливо відстежувати час логіну та кількість помилок в іграх
• Розрізнятимете та вмітимете рахувати метрики сегментації гравців, а також розумітимете, чому важливо сегментувати гравців для розвитку ігор
• Розумітимете, які монетизаційні та платіжні метрики важливо відстежувати в іграх, як їх збирати й розраховувати
• Розглянете розрахунок метрик за допомогою Google Sheets, SQL і Python

Визначення та ухвалення рішень на основі метрик

• Дізнаєтеся, як не загубитися в метриках, та навчитеся обирати ключові метрики для відстеження у грі залежно від конкретних аналітичних цілей
• З'ясуєте, в яких ситуаціях варто створювати спеціальні для гри метрики та як їх відстежувати
• Зрозумієте, як аналізувати метрики та ухвалювати обґрунтовані рішення на основі даних
• Навчитеся проводити сегментацію, кореляційний аналіз та аналіз трендів, а також робити базові прогнози показників метрик

Візуалізація даних у гейманалітиці

• Дізнаєтеся, чому важливо вміти якісно візуалізувати отриману з даних інформацію
• Розберетеся в різних типах візуалізацій, опануєте найкращі практики створення аналітичних звітів
• Ознайомитеся з Redash, Google Looker Studio та Tableau для візуалізації даних
• Опануєте функціонал перших інструментів візуалізації даних та створите перші візуалізації

Візуалізація даних в Tableau. Part 1

• Навчитеся підключати ігрові дані до Tableau, налаштовувати з'єднання
• Дізнаєтеся, як можна очистити й перетворити дані за допомогою Tableau
• Створите перші візуалізації даних в Tableau та налаштуєте можливість їх фільтрування

Візуалізація даних в Tableau. Part 2

• Створите складніші візуалізації даних та навчитеся зрозуміло комбінувати візуалізації
• Навчитеся розраховувати нові поля в даних за допомогою Tableau
• Умітимете створювати аналітичні дашборди за допомогою Tableau
• Дізнаєтеся, як зробити звіт інтерактивним

Інтерпретація даних та звітність

• Навчитеся визначати інсайти на основі власного аналізу у звітності колег
• Опануєте найкращі практики побудови аналітичної доповіді та презентації результатів аналізу
• Дізнаєтеся, як зрозуміло комунікувати результати звітності та працювати з командою

Воркшоп: Презентація результатів аналізу

Вдосконалите навички пошуку інсайтів у даних та презентації результатів звітності.

Маркетинг в іграх

• Розберетеся в особливостях маркетингу в іграх та його основних цілях
• Відрізнятимете й працюватимете з результатами різних типів маркетингу в іграх
• Навчитеся аналізувати результати маркетингових кампаній та робити висновки
• Набудете досвіду роботи з маркетинговими ігровими даними та ухвалення рішень на основі аналізу

Монетизація в ігровій індустрії. Part 1

• Дізнаєтеся про особливості монетизації в іграх
• Розрізнятимете типові моделі монетизації в іграх та їхні відмінності відносно інших продуктів
• Розумітимете, яку модель монетизації застосовують до різних типів гри, і знатимете, чому для мобільних ігор часто використовують Free-to-Play та Ad-based
• Навчитеся оцінювати ефективність різних типів монетизації та робити висновки

Монетизація в ігровій індустрії. Part 2

• Навчитеся аналізувати ефективність монетизаційних стратегій та знаходити шляхи їх оптимізації
• Зрозумієте, як балансувати ресурси та витрати для задоволення гравців і збільшення доходу
• Навчитеся аналізувати реальні кейси монетизації (покупки в іграх, дохід від реклами тощо) та робити висновки

A/B-тестування

• Навчитеся планувати, проводити й аналізувати A/B-тести в іграх
• Розділятимете гравців на цільові групи для проведення тестування та визначатимете потрібний розмір вибірки
• Навчитеся обирати й працювати з інструментами для проведення А/В-тестування
• Дізнаєтеся, як інтерпретувати результати тестування та ухвалювати рішення

Unit-економіка

• З'ясуєте, чим юніт-економіка в іграх відрізняється від інших продуктів
• Навчитеся розраховувати юніт-економіку ігор та її ключові метрики
• Дізнаєтеся, як розраховувати LTV, CAC, ARPU, ARPPU
• Зрозумієте можливості прибутковості гри на основі розрахунків юніт-економіки

Презентація фінального проєкту

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Робота з інструментами аналітики
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Влада Басок - former Data Analyst at Wargaming, Data Analyst at Buff App

Навчитеся проєктувати доречну AI-архітектуру з нуля та впроваджувати її в робочі процеси без зайвих витрат і хаосу. Отримаєте чітке розуміння завдань, ролей і типів AI-систем на прикладі відомих продуктів і кейсів. Опануєте підходи до масштабування, MLOps і безпеки, щоб ваші рішення були надійними, захищеними та гнучкими. Навчитесь адаптувати AI-рішення під хмарні та локальні середовища й підключати їх до систем, що вже працюють.

Програма курсу

Основи АІ

• Зрозумієте, що таке AI та які напрями існують у сфері
• Зможете відрізнити неетичне використання AI та з'ясуєте, які законодавчі акти його регулюють
• Розберете тренди й перспективи галузі

АІ-рішення у сучасному бізнесі

• Зрозумієте, які основні типи AI-систем використовують у різних сферах
• Зможете визначити проблеми, які можна розв'язати за допомогою AI
• Знатимете основні компоненти AI рішень

Особливості роботи архітектора на АІ-проєктах

• Навчитеся формулювати бізнес-проблему, яку має розв'язати AI-рішення
• Зможете оцінювати наявність і якість даних для майбутньої системи
• Розберетеся, як визначати доцільність використання AI у конкретному кейсі
• Знатимете, як збирати функціональні й нефункціональні вимоги до AI-систем
• Зможете попередньо оцінювати витрати на розробку та підтримку AI-рішень

Пошукові системи

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти пошукових систем
• Зможете побудувати архітектуру пошукової системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної пошукової системи (інфраструктуру YouTube-пошуку)

Q&A-сесія

Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання.

Рекомендаційні системи

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти рекомендаційних систем
• Зможете побудувати архітектуру рекомендаційної системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної рекомендаційної системи (інфраструктуру YouTube-рекомендацій)

Обробка відео та зображень

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти систем з обробки відео та зображень
• Зможете побудувати архітектуру системи з обробки відео та зображень згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної системи (інфраструктуру Google Street View Blurring)

Системи, що генерують інформацію (GenAI)

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти GenAI-систем
• Зможете побудувати архітектуру GenAI-системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної GenAI-системи (інфраструктуру ChatGPT)

Основи MLOps

• Зрозумієте відмінність між DevOps і MLOps у контексті AI-проєктів
• Ознайомитеся з підходами до оцінювання рівня автоматизації AI-рішень (MLOps maturity)
• Вивчите ключові компоненти MLOps: версіювання моделей, API, feature store, моніторинг
• Навчитеся контейнеризувати моделі для зручного розгортання
• Дізнаєтеся про додаткові інструменти й практики автоматизації в MLOps

MLOps з використанням сервісів AWS

• Зможете побудувати архітектуру MLOps-системи та представити її за допомогою діаграми
• З'ясуєте, які сервіси AWS можна використати для імплементації MLOps
• Дізнаєтеся, як побудувати повноцінний MLOps-процес за допомогою Amazon SageMaker
• Зрозумієте, як зібрати кастомний MLOps-пайплайн з окремих AWS-компонентів

Безпека інформації в АІ-системах

• Зрозумієте принципи захисту даних у стані спокою та під час передачі
• Навчитеся налаштовувати безпечний доступ до даних у сценаріях cross-account
• Дізнаєтеся про типові вектори атак, характерні для AI-рішень, та як їм запобігати

Q&A-сесія

Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання.

Практична реалізація АІ-рішення

• Зрозумієте, що таке архітектурна ката і як вона допомагає покращити навички архітектора
• Зможете скласти архітектурний документ з усіма потрібними компонентами для AI-системи
• Отримаєте рекомендації щодо виконання фінального проєкту

Завершення курсу та фінальний проєкт

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

Анна Пастушко - AWS Solutions Architect at Intellias

Програма курсу

MySQL

• Загальна інформація
• Вступ до MySQL
• Створення та керування базами даних
• Таблиці та поля
• Запит даних мовою SQL
• Практика з SQL
• Додаткові теми

MongoDB

• Загальна інформація
• Вступ до MongoDB
• Робота з колекціями та документами
• Мова запитів MongoDB
• Практика з MongoDB
• Додаткові теми

Особливості курсу

• Зручна LMS система
• Безстроковий доступ до лекцій та матеріалів
• Чат з менторами
• Перевірка завдань
• Живі консультації

Стань спеціалістом з ручного тестування: створюй чіткі баг-репорти, пиши якісні тест-кейси та ефективно взаємодій із командою розробки.

Програма курсу

QA/QC

• Вступ до ручного тестування
• Етапи розробки програмного забезпечення
• Методології розробки програмного забезпечення
• Етапи тестування процесу
• Тест план
• Тест кейси
• Баг репорти
• Тест звітність
• Тест дизайн техніки
• Типи тестування
• Рівні тестування
• Методи тестування
• Різниця між QA та QA
• Принципи тестування
• Матриці
• Вимоги
• Оцінка завдань
• REST Api
• Віртуальні машини
• Практичні навички по командній стрічці
• Практичне тестування аплікацій

Особливості курсу

• Зручна LMS система
• Безстроковий доступ до лекцій та матеріалів
• Чат з менторами
• Перевірка завдань
• Живі консультації

Викладачі курсу

• Святослав Дюганчук - Senior QA at N-ix
• Мар'ян Стасюк - Senior Automation Engineer
• Сергій Журавльов - Співзасновник OktenWeb Digital Studio
• Діана Бондаренко - Senior Frontend Developer
• Віталій Демчишин - Senior Python Developer
• Ірина Марусяк - Senior Project Manager at SoftServe
• Валерія Ліхолєт - HR Specialist at Remofirst