Лучшие IT курсы в Украине

Розберете наявні рішення обробки Big Data, дізнаєтеся, на що зважати під час розробки системи та як не панікувати, коли вимоги змінюються. Розберетеся в інтерфейсі та навчитеся користуватися Hadoop, Apache Airflow, Apache Spark, SparkSQL, HDFS.

Програма курсу

Intro до курсу Data Engineering

• Дізнаєтеся про історію інженерії даних та Big Data
• З'ясуєте, чим займається Data Engineer, чітко усвідомите його місце у команді та обов'язки
• Розглянете технології, з якими працюватимете на курсі
• Зрозумієте, які завдання розв'язує конкретна Big Data технологія

Python для Data Engineering

• Навчитеся правильно будувати сервіс на Python для обробки даних
• Набудете навичок завантажувати дані із зовнішніх джерел за допомогою Python
• Дізнаєтеся, що таке Jupyter Notebook та Pandas, яке призначення цих інструментів в інженерії даних

SQL для Data Engineering

• Зрозумієте, для чого використовують SQL у Big Data
• Розглянете базові операції SQL для обробки великих даних
• Навчитеся обирати, об'єднувати, групувати й аналізувати дані за допомогою SQL-запитів

Аналітичні бази даних

• Дізнаєтеся, які відмінності існують між OLTP- та OLAP-системами
• Зрозумієте технічну реалізацію СУБД, призначених для аналітики
• З'ясуєте, як правильно писати SQL-запит до аналітичної БД

Проєктування сховищ даних

• Дізнаєтеся, що таке шари даних
• З'ясуєте, що таке Data Warehouse (DWH), Data Lake, Data Swamp, Data Lakehouse та Data Mesh і чим вони відрізняються
• Вивчите підходи до створення сховищ даних
• Ознайомитеся з ETL- чи ELT-процесами та зрозумієте, які між ними відмінності
• Розберете, як влаштовані сховища даних
• Навчитеся представляти дані у вигляді вітрин
• Розглянете принципи побудови аналітичного шару DWH:
  • куби даних і багатовимірна модель
  • схема "зірка"
  • схема "сніжинка"
  • підходи до проєктування Кімбала та Інмана
• Зможете проєктувати аналітичний шар DWH

Передача даних між системами: ETL- та ELT-процеси

• Детально розглянете Extract, Transform, Load (ETL) - найпопулярніший спосіб забезпечення роботи сховищ великих даних
• Дізнаєтеся, як реалізовувати ETL-рішення
• Докладно розберете Extract, Load, Transform (ELT) і відмінність від ETL
• Навчитеся передавати дані між системами
• З'ясуєте, як вилучати дані із зовнішніх джерел, трансформувати й очищати

Оркестрація процесів обробки даних в Apach Airflow

• Розглянете Apache Airflow як інструмент для створення, запуску та моніторингу ETL-процесів
• Запустите Apache Airflow на своєму комп'ютері, а також дізнаєтеся, як запустити Apache Airflow в хмарі
• Дізнаєтеся, як створювати пайплайн в Apache Airflow, моніторити виконання завдань, проводити зневадження тощо
• Набудете навичок писати свої оператори
• Навчитеся підключатися до зовнішніх джерел даних за допомогою Apache Airflow

Розподілені обчислення

• Ознайомитеся з поняттям розподілених систем і обчислень
• Розглянете приклади сучасних розподілених систем
• Дізнаєтеся, чим розподілені системи відрізняються від звичайних, які завдання вони розв'язують та які готові рішення вже існують
• Зрозумієте, навіщо дата-інженеру знати властивості й обмеження розподілених систем у САР-теоремі
• З'ясуєте, на що варто звертати увагу під час побудови розподілених систем і чим можна пожертвувати для розв'язання конкретного завдання

Екосистема Hadoop для розподіленої роботи

• Дізнаєтеся, що таке Hadoop і де його застосовують
• Опануєте HDFS для розподіленого зберігання файлів і MapReduce для розподілених обчислень
• Зрозумієте призначення кожної технології у межах екосистеми Hadoop
• Навчитеся користуватися Hadoop Distributed File System

Розподілені системи для зберігання даних: HDFS, S3 та GCS

• Розберете файлові, блокові та об'єктні сховища даних - їхні відмінності та Use Cases
• Навчитеся працювати з розподіленою файловою системою Hadoop
• Зможете керувати файлами, завантажувати, вивантажувати дані, адмініструвати кластери за допомогою HDFS
• Розглянете Amazon S3 та Google Cloud Storage як приклади об'єктних сховищ даних

BigData-архітектури

• Розберетеся в різних поколіннях архітектур
• Зрозумієте, які проблеми розв'язує кожне покоління архітектури
• Розглянете технології для кожної архітектури

Розподілені обчислення за допомогою Apache Spark

• Дізнаєтеся, які завдання розв'язує Apache Spark і в чому його відмінність від MapReduce
• З'ясуєте, як Apache Spark використовують для організації великих даних

Docker

• Дізнаєтеся, що таке контейнери та навіщо вони потрібні
• Зрозумієте, як працюють контейнерні технології Docker і в чому їхня відмінність від Virtual Machines
• Навчитеся обгортати власний дистрибутив у Docker

Робота зі структурованими даними: SparkSQL та PySpark. Part 1

• Розглянете SparkSQL як API Apache Spark
• Навчитеся виконувати базові операції та здійснювати трансформації над структурованими даними за допомогою SparkSQL

Робота зі структурованими даними: SparkSQL та PySpark. Part 2

• Дізнаєтеся, як вивантажувати дані зі Spark
• Навчитеся проводити аналітику на структурованих даних у Spark за допомогою SQL та PySpark

Оптимізація виконання завдань в Apache Spark

• Дізнаєтеся, як писати ефективний код та прискорити обробку великих даних в Apache Spark
• Розглянете способи організації даних у кластері Apache Spark: партиціювання даних, репартиціювання та кластеризація
• Зрозумієте, які основні проблеми продуктивності існують у Spark, навчитеся виявляти й усувати їх
• Зможете писати ефективний код у PySpark
• Набудете навичок організовувати дані в кластері Apache Spark

Робота з потоковою обробкою даних в Apache Spark

• Дізнаєтеся, як працювати з даними, які надходять безперервно
• Розглянете Spark Streaming як інструмент для роботи з потоками даних
• Зрозумієте, чим відрізняється обробка потокових даних від статичних
• Навчитеся обробляти потоки даних за допомогою Spark Streaming

Інструменти AWS для інженерії даних. Part 1

• Розберете Redshift як аналітичну DWH для надвеликих даних
• Розглянете професійні інструменти аналітики та візуалізації:
  • S3
  • ECS
  • EKS
  • AWS Lambda
• Ознайомитеся з інструментами AWS для інженерії даних
• Навчитеся працювати з S3 та контейнерними середовищами виконання

Інструменти AWS для інженерії даних. Part 2

• Розглянете такі інструменти, як-от:
  • Amazon MWAA
  • Kinesis
  • AWS EMR
  • AWS Glue
  • AWS Glue Data Catalog
  • AWS Athena
• Дізнаєтеся, як виконати ad-hoc запит до S3-об'єктів в AWS Athena
• Зрозумієте, які кроки треба виконати, щоб отримати AWS-сертифікації

Особливості курсу

• Теорія + практика
• Інструменти
• Проєкт в портфоліо
• Кар'єра
• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Ілля Хороших - Data Platform Engineer at Lyft

На курсі ви навчитеся створювати, налаштовувати та вдосконалювати спеціалізовані генеративні моделі, які відповідають вашим потребам, виявляти й усувати загрози, пов’язані з використанням GenAI, оцінювати якість згенерованих даних і налаштовувати гіперпараметри для коректної роботи. Окрім того, розробите власну генеративну модель для створення тексту та додасте її до портфоліо.

Програма курсу

Знайомство з професією Generative AI Developer

• Зрозумієте основні концепції та значення генеративного ШІ в сучасному світі
• Дізнаєтеся варіанти застосування генеративного ШІ в різних галузях
• Знатимете ролі та обов’язки розробника генеративного ШІ та інструментів, які він використовує
• Навчитеся визначати й пропонувати рішення з використанням генеративного ШІ в реальних сценаріях

Структура та функціонування нейронних мереж

• Зрозумієте структури й типи нейронних мереж
• Навчитеся реалізовувати базові нейронні мережі за допомогою популярних фреймворків

Дані та підготовка моделі: препроцесинг, метрики, оцінка

• Опануєте обробку даних для моделювання
• Навчитеся використовувати метрики для оцінювання ефективності моделі

Претрейнінг, файнтюнінг і трансфер-лернінг

• Розберете процеси перенавчання моделей
• Навчитеся оптимізувати результати за допомогою трансферного навчання

Розширені архітектури нейромереж

• Розберете розширені архітектури нейромереж: CNN, RNN, LSTM, трансформери
• Навчитеся працювати з різними типами даних: зображеннями, текстами, послідовностями

Вступ до Generative AI: LLM, TTS, Image Gen

• Зрозумієте, як влаштовані сучасні генеративні моделі:
  • Large Language Models (LLMs)
  • Text-to-Speech (TTS)
  • Image Generation
• Дізнаєтеся про принципи генерації тексту, голосу, зображень

Практичне застосування GenAI: ChatGPT, Copilot, Elevenlabs

• Проаналізуєте приклади застосування Generative AI у реальних продуктах
• Навчитеся обирати оптимальні рішення для бізнес-завдань

Основи Prompt Engineering

• Опануєте базові принципи побудови запитів для LLMs
• Навчитеся формулювати промпти для отримання кращих результатів

Просунуті технології Prompt Engineering: галюцинації, ін'єкції, температури

• Дізнаєтеся, як керувати поведінкою моделей через налаштування запитів
• Розберете стратегії боротьби з галюцинаціями та безпекові аспекти промптингу

RAG: бази даних, ембединги, вибір оптимального підходу

• Опануєте Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Навчитеся інтегрувати бази знань у LLM

Автоматизація AI-процесів: Langchain, Autogpt, AI-агенти

• Дізнаєтеся про архітектуру AI-агентів і платформи автоматизації
• Навчитеся будувати власних агентів на основі LangChain та AutoGPT

Розробка AI-рішення: чат-бот від ідеї до інтеграції

• Розробите концепцію та архітектуру власного чат-бота на базі Generative AI
• Навчитеся інтегрувати рішення в реальний продукт

TTS/STT: голосові технології в AI

• Зрозумієте принципи перетворення тексту на мову та навпаки
• Навчитеся створювати голосові інтерфейси

Voice Cloning: як працює клонування голосу

• Дізнаєтеся, як створюють цифрові копії голосу
• Навчитеся працювати з технологіями клонування аудіо

Етика та відповідальність в AI

• Розглянете етичні питання використання Generative AI
• Навчитеся виявляти ризики та створювати відповідальні рішення

AI у бізнесі: автоматизація, маркетинг, аналітика

• Дізнаєтеся, як застосовувати GenAI для автоматизації та оптимізації бізнес-процесів
• Розберете реальні кейси в маркетингу та аналітиці

Тренди та майбутнє GenAI: Gpt-40, AGI, Автономні агенти

• Дізнаєтеся про майбутнє розвитку Generative AI
• Розглянете вплив автономних агентів та AGI на технологічний ландшафт

Презентація підсумкового проєкту

• Побудуєте модель генеративного АІ, яка зможе генерувати реалістичний текст на основі вхідних даних
• Презентуєте власну АІ-модель
• Отримаєте професійний фідбек та рекомендації для розвитку

Особливості курсу

• Теорія + практика
• Підтримка ментора
• Сертифікат про проходження курсу
• Проєкт в портфоліо
• Курсовий проєкт

Викладачі курсу

• Данило Нартов - GenAI Engineer at UniData Lab
• Юрій Хома - Co-founder & CEO UniData Lab

Курс для тих, хто хоче опанувати професію Project Manager. Під час цього курсу ви розробите покроковий алгоритм управління проєктами, побудуєте ефективну комунікацію зі стейкхолдерами, складете карту ризиків, опишете критерії закриття проєкту, налаштуєте автономну роботу команди, навчитесь створювати MVP проєкту та освоїте методології Waterfall, Scrum, Kanban.

Програма курсу

Введення в проєктне управління

• Хто такий проджект-менеджер?
• Як формувався "інститут проєктного управління"
• PMI vs IPMA: підходи до управління проєктами
• Що таке успішний проєкт
• Інструменти проєктного управління

Що таке проєкт

• Ролі учасників проєкту
• Роль та патерни поведінки проджект-менеджера
• Поняття портфеля проєктів/програм та їхній взаємозв'язок

Ініціація та статут проєкту

• Чому та про що важливо домовитися "на березі"
• Що таке проєктні обмеження
• Як матриця пріоритетів впливає на подальші кроки щодо проєкту
• Як правильно прописувати цілі проєкту
• Зацікавлені сторони проєкту

Методології управління проєктами

• Життєвий цикл проєкту
• Відмінність між Waterfall та ітераційними підходами
• Scrum як засіб вижити у VUCA-світі
• Використання інструменту Trello для підвищення власної ефективності

Гнучке управління проєктами

• Що таке беклог та як його пріоритезувати
• MVP - привід поговорити з користувачем
• Scrum: цінності, правила, фреймворк
• Міряємо завдання в "папугах" і відстежуємо прогрес

Виявлення вимог до результатів проєкту

• Збирання вимог до проєкту
• Ієрархічна структура робіт (WBS)
• Оцінка тривалості робіт

Планування проєкту

• Створення мережевої діаграми
• Створення плану проєкту
• Діаграма Ганта
• Пошук критичного шляху

Команда проєкту

• Формування команди проєкту
• Управління командою, типологія її членів
• Життєвий цикл команди та модель командної динаміки Такмана
• Моделі розвитку та навчання
• Мотивація команди
• Правила роботи з конфліктами
• Як створити позитивний клімат у команді

Комунікація в проєкті

• Потоки інформації в проєкті
• Координація комунікацій у проєкті
• Управління зацікавленими особами (з використанням чотирисекторної поведінкової моделі DISC)
• Процес ескалації проблем у проєктах

Управління ризиками проєкту

• Ідентифікація та оцінка ризиків проєкту
• Рівень ризику та вартість змін у проєкті
• Стратегії реагування на ризик
• Вибір правильного типу контракту як спосіб зниження ризиків

Моніторинг та контроль проєкту

• "Все під контролем": як не перетворитися на status checker'a
• Ключові показники ефективності проєкту
• Звідки беруться зміни в проєктах
• Що робити, коли щось йде не так
• У якому разі запит на зміну потрібно відхилити

Закриття проєкту

• Чому важливо фіксувати результати проєкту
• Фінальний звіт: його структура та наповнення
• Lessons Learned - найважливіший елемент розвитку як РМ'а, так і всієї організації
• Найпоширеніші помилки РМ'ів-початківців

Особливості курсу

• Курс складається з 12 онлайн-занять
• Закріплення отриманих знань на практиці
• Особистий зворотний зв'язок від викладача
• Доступ до матеріалів залишається назавжди
• Сертифікат після закінчення курсу

Викладачі курсу

• Павло Харіков - Head of PMO at VEON Group
• Анастасія Наконечна - IT Project Manager at Oracle

Розбереш софти Adobe Photoshop, Adobe Illustrator та After Effects, поповниш роботи цифровими кейсами та зможеш створювати діджитал-ілюстрації для брендів. Спробуєш себе в різних напрямках ілюстрації та обереш свою нішу. Збереш портфоліо з 13 робіт і зможеш стартувати з позиції ілюстратора-джуна.

Програма курсу

Інтро. Що таке комерційна ілюстрація та навіщо вона потрібна

• Історія та контекст сучасної ілюстрації
• Для чого потрібна комерційна ілюстрація
• Особливості комерційної ілюстрації
• Скіли комерційного ілюстратора
• Основні комерційні напрями ілюстрації. Стилі й техніки

Блок 1. Софти (у записі) | Adobe Photoshop та Adobe Illustrator / Procreate

Фідбек-сесія з софтів

Говоримо про налаштування робочого простору, софтові фішки та відповідаємо на запитання.

Блок 2. База

Крапка. Лінія. Форма

• Крапка: для чого потрібна, відмінність від форми, різновиди
• Лінія, її функція та можливості
• Форма та площина, маса

Композиція. Види композиції. Воркшоп

• Як будувати композицію
• Статика й динаміка, баланс та цілісність
• Контраст, ритм, форма, асоціація, композиційний центр, гіпербола

Колір в ілюстрації

• Теорія:
  • Характеристики кольорів
  • Основні та додаткові кольори
• Практика:
  • Колірна тональність
  • Теплі та холодні кольори
  • Колірні схеми та палітри
  • Шукаємо на палітрі: основні та додаткові кольори, колірну тональність, теплі та холодні кольори, колірну схему

Як поєднати художню та діджитал-ілюстрацію

• Художня vs діджитал-ілюстрація
• Як перетворити художню ілюстрацію на цифрову
• Від прикладного до цифрового мистецтва: можливості діджиталу
• Кейси лектора

Воркшоп

Обговорюємо та аналізуємо, як колір впливає на глядача.

Генерація ідей. Частина 1

• Теорія:
  • Мозок та асоціації: як вигадувати ідеї
  • Що таке креативне мислення та як його розвивати
• Практика:
  • Асоціативна модель креативності
  • Етапи генерування ідей: як вчасно зупинитись
  • Як брати ідеї звідусіль
  • Відпрацьовуємо дві креативні методики пошуку та генерації ідей

Генерація ідей. Частина 2

• Теорія:
  • Гіпербола та аналогія
  • Щоденник образів, скетчинг
• Практика:
  • Творче бачення і ТЗ замовника: синхронізація
  • Креатив, клієнт і конкуренція
  • Обговорюємо ідеї ілюстрації для благодійного фонду
  • Відпрацьовуємо дві креативні методики пошуку та генерації ідеї
  • Робимо скетчі ідей

Фідбек-сесія

Шеримо свої ілюстрації для благодійного фонду та отримуємо фінальні правки.

Блок 3. Айдентика

Векторна графіка. Інструменти, іконки, інфографіка

• Вектор vs растр: види та де використовуються
• Єдність стилю
• Як працювати, якщо стиль вже існує
• Ілюстрація для створення інфографіки

Q&A-сесія

Растрова графіка. Інструменти та іконки

ДЗ: зробити декілька іконок в одному стилі.

Типографія

ДЗ: знайти приклади каліграфії та малювання типографії, які подобаються.

Типографія та леттеринги

• Типографія
• Каліграфія
• Леттеринги
• Пропорції та контраст, статика та динаміка в символах
• Як поєднувати шрифти в ілюстрації
• Робота з безплатними та ліцензованими шрифтами

Логотип

• Теорія:
  • Вектор чи растр: де і що зручніше
  • Типи логотипів, елементи логотипа
  • Монограми
• Практика:
  • Герб
  • Ілюстрації
  • Іконки, інфографіка
  • Елементи ілюстрації при створенні лого
  • Вигадуємо ідеї для логотипів з ілюстраціями

Блок 4. Персонаж

Візуальна концепція персонажів

• Характер
• Пропорції
• Емоції
• Кольори й текстури
• Кілька персонажів разом
• Персонаж в айдентиці

Векторний простий персонаж

• Розбір персонажів
• Стилі персонажів
• Де та як застосовується персонаж
• Як зробити свого персонажа цікавим
• Як створити різних персонажів

Персонаж растровий складний

• Характер
• Анатомія
• Пропорції
• Емоції
• Кольори й текстури
• Як поєднати персонажа з дизайном паковання
• Розбираємо бриф на персонажа для паковання

Фідбек-сесія по домашках

Блок 5. Книжкова та журнальна ілюстрація

Колаж

• Види колажів
• Колаж вирізки
• Крафт чи діджитал

Обкладинка журналу

• Ілюстрація, типографія та сітка: можливості взаємодії
• Образ, метафора та генерація ідей
• Як ілюстрація впливає на ЗМІ

Обкладинка книги та книжкова ілюстрація

• Інтро в книжкову ілюстрацію
• Задачі книжкової ілюстрації
• Види композиції ілюстрацій в книзі
• Концептуальні й технічні особливості книжкової ілюстрації
• Українська книжкова ілюстрація
• Тренди
• Можливості сучасної книжкової ілюстрації

Фідбек-сесія по домашках

Блок 6. Анімація (в записі)

• Знайомство з Adobe After Effects
• Робота з таймлайном
• Експорт/імпорт
• Графіки швидкості та кейфрейми
• Ріг та збірка персонажів

Блок 7. Кар'єра

Випускний

• Як зібрати портфоліо та промоутити себе
• Комунікація з аудиторією: соцмережі та інші платформи

Після курсу ти:

• Додаєш у портфоліо логотип, персонажа, ілюстрацію для благодійного фонду, обкладинку для журналу, книжкову ілюстрацію, анімацію та ще +4 роботи
• Розбираєшся в Adobe Photoshop, Adobe Illustrator, Procreate і створюєш базову анімацію в After Effects
• Береш замовлення на різні види ілюстрації - айдентику, колажну, книжкову і журнальну, рекламну та анімацію

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу
• Проєкти в портфоліо

Викладачі курсу

Іван Дудченко - Ілюстратор та графдизайнер

На курсі ви поступово опануєте всі актуальні інструменти дата-аналітика. Розпочнете навчання з найпростіших таблиць у Google Sheets, вивчите SQL, перетворення типів даних та основні функції баз даних. Згодом перейдете до Python для трансформації та аналізу даних. Навчитеся візуалізувати дані з використанням Looker Studio та Tableau. Останній модуль навчання - математична статистика, завдяки якій ви опануєте A/B-тестування та метрики продукту.

Програма курсу

Інтро

Знайомство з курсом та професією Data Analyst.

Результат:

• Розумієте відмінність між аналітиком даних, бізнес-аналітиком, фінансовим аналітиком, вебаналітиком, продуктовим аналітиком тощо
• Маєте уявлення про інструментарій аналітика даних

Google Sheets для Data Analyst

• Можливості Google Sheets та вбудовані формули
• Аналіз даних у Google Sheets
• Таблиці та візуалізація даних у Google Sheets
• Воркшоп з Google Sheets

Результат:

• Розумієте, з яких етапів складається аналіз даних
• Вмієте користуватися базовими функціями Google Sheets для аналізу даних

Робота з базами даних

• Введення в теорію баз даних
• Знайомство з інтерфейсом Google BigQuery
• Синтаксис SQL: оператори
• Розв’язання простих практичних задач за темою
• Функції агрегації даних, аналітичні функції
• Data definition language: створюємо власний проєкт і наповнюємо його даними
• Розв'язання простих практичних задач за темою
• Воркшоп: синтаксис SQL, функції агрегації даних
• Оператори об'єднання даних [JOIN, UNION]
• Воркшоп: робота з операторами JOIN та UNION
• Типи даних та їхнє перетворення
• Розв'язання простих практичних задач за темою
• Підзапити, CTE, View
• Schedule query
• Регулярні вирази (regex)
• Воркшоп: підзапити, CTE та View
• Віконні функції
• Розв'язання простих практичних задач за темою
• Оптимізація запитів, індекси, CRUD-оператори
• Воркшоп: робота з віконними функціями + оптимізація запитів

Результат:

• Розумієте принципи роботи баз даних, їхні переваги та обмеження
• Працюєте з BigQuery, створюєте SQL-запити різної складності для аналізу даних
• Володієте навичками групування даних, використання математичних функцій та об'єднання таблиць
• Працюєте з підзапитами, CTE, View та регулярними виразами
• Вмієте розраховувати складні метрики за допомогою віконних функцій, підключати різні джерела даних та оптимізувати SQL-запити

Python для трансформації та аналізу даних

• Вступ до Python: встановлення та налаштування середовища
• Основні типи даних
• Основні оператори, операції з різними типами даних
• Умовні оператори та цикли
• Бібліотеки Python для роботи з даними
• Pandas. Робота з датафреймами
• Воркшоп: Python для роботи з даними
• Підключення до баз даних і трансформації даних
• Воркшоп: підключення до баз даних і трансформації даних
• Аналіз та візуалізація даних у Python
• Парсинг даних за допомогою Python
• Знайомство з Git, Terraform та Airflow
• Воркшоп: аналіз даних за допомогою Python

Результат:

• Розумієте мови програмування та їхню роль в аналітиці, вмієте налаштовувати середовище програмування та працювати з циклами
• Володієте навичками роботи з функціями, структурами даних (списки, словники, кортежі, множини) та розумієте їхню алгоритмічну складність
• Вмієте працювати з Pandas, аналізувати дані за допомогою Python та створювати візуалізації
• Працюєте з базами даних через конектори, вмієте отримувати й трансформувати дані
• Знаєте основи Git, Airflow та вмієте працювати з Terraform

Блок 4. Візуалізація даних

• Вступ до візуалізації
• Looker Studio: огляд і базові можливості
• Воркшоп: візуалізація з Looker Studio
• Tableau: огляд і базові можливості
• Воркшоп: візуалізація з Tableau

Результат:

• Розумієте принципи та важливість візуалізації даних, знаєте інструменти для її створення
• Вмієте працювати з Looker Studio й Tableau: налаштовувати акаунти, підключати різні джерела даних, створювати як прості, так і складні дашборди
• Володієте навичками візуалізації даних в обох інструментах та вмієте підключати нові джерела даних

Згадати все - матстат на практиці

• Застосування та базові терміни мат. статистики
• Описова статистика: міри центральної тенденції
• Описова статистика: міри мінливості
• Описова статистика: квантилі розподілу та їхня візуалізація
• Просунуті теми мат. статистики: види розподілу
• Мат. статистика: важливі правила й теореми
• Кореляція, регресія та визначення A/B-тестування
• Воркшоп: мат. статистика на практиці
• Метрики продукту: дані та аналітичні системи
• Принципи збору даних
• Метрики продукту
• Сегментація користувачів
• Воркшоп: метрики продукту

Результат:

• Розумієте, для чого застосовують мат. статистику в аналізі даних, і вмієте розрахувати базові статистики для датасету
• Знайомі з поняттям A/B-тестів, вмієте рахувати метрики продукту й писати вимоги для збору базових подій та метрик

Підсумки

• Підготовка до курсового проєкту - як презентувати результати аналізу (онлайн)
• Захист курсового проєкту

Результат:

• Розумієте всі етапи процесу аналізу даних і можете застосовувати їх до реального кейсу
• Знаєте, як правильно підготуватися до презентації результатів проведеного аналізу

Розвиток кар'єри в ІТ

• Розвиток кар'єри в ІТ
• Стратегія пошуку роботи
• Ефективне резюме і супровідний лист
• Проходження процесу відбору до компанії

Результат:

• Маєте власну стратегію пошуку роботи
• Правильно оформлюєте власні соцмережі, щоби приваблювати увагу рекрутерів
• Знаєте, як написати супровідний лист і зацікавити роботодавця
• Вмієте презентувати себе

Особливості курсу

• Досвід від практиків
• Нетворкінг з колегами
• Стажування для кращих
• Можна повернути кошти до 3 заняття
• Інструменти для роботи
• Воркшопи
• Підготовка резюме та портфоліо
• Самостійна робота з реальними даними

Викладачі курсу

• Вікторія Кириченко - Lead Analytics Engineer at Railsware
• Юлія Ларіонова - Data Analyst at MEGOGO

За 14 онлайн-занять навчитеся працювати з класичними моделями, як-от ARIMA та SARIMA, а також із сучасними нейронними мережами, зокрема з LSTM, для розв’язання складних бізнес-завдань. Крім цього, опануєте техніки кросвалідації, обробки даних та створення ансамблевих моделей — щоб підвищити точність прогнозів та автоматизувати процеси в компаніях.

Програма курсу

Знайомство з машинним навчанням

• Дізнаєтеся, що таке машинне навчання
• Навчитеся будувати моделі лінійної регресії
• З’ясуєте, чому часові ряди виділяють як клас

Дерева та кросвалідація

• Зрозумієте, як будують дерево
• Розберетеся в метриках
• Дізнаєтесь, як правильно оцінити моделі

Ансамблі та валідація моделей для часових рядів

• Навчитеся генерувати ознаки (Feature Engineering) для часових рядів
• Зрозумієте, чому ансамблі потужніші за звичайні моделі
• Дізнаєтесь, як робити валідацію на часових рядах

Обробка, декомпозиція та візуалізація

• Розберете, з яких компонентів складаються часові ряди та як вони можуть поєднуватися
• Навчитеся робити детальні та інформативні візуалізації
• Зрозумієте, як правильно опрацьовувати часові ряди

Моделі типу ARIMA

Навчитеся будувати класичні моделі для часових рядів типу ARIMA.

Експотенційне згладжування

• Попрактикуєтеся будувати моделі експоненційного згладжування
• Розглянете їхні переваги та недоліки

Модель Prophet

Навчитеся будувати моделі Prophet.

Ієрархічні підходи в часових рядах та гібридні моделі

Навчитеся працювати з групою часових рядів та об’єднувати моделі для їхнього прогнозування між собою.

Вступ до нейромереж

• Розглянете, як будують нейромережі
• Дізнаєтесь, як їх тренують
• Зможете самостійно імплементувати просту нейромережу

Автоенкодери

• Зрозумієте архітектуру автоенкодерів
• Навчитеся самостійно будувати модель автоенкодера
• Зможете інтерпретувати результати й використовувати ці моделі для виявлення аномалій

RNN

• Зрозумієте архітектуру нейромереж
• Навчитесь будувати RNN для часових рядів

LSTM

Дізнаєтесь, які недоліки має RNN та як їхню роботу покращує LSTM.

CNN

• Розберетесь у базовій архітектурі CNN
• Дізнаєтесь, як їх можна застосувати для часових рядів

Моніторинг, аномалії та next steps

• Розглянете моніторинг та знаходження аномалій
• Дізнаєтеся, де можна ще застосувати нові знання

Особливості курсу

• 14 онлайн-занять
• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу
• Кейс у портфолоіо
• Курсовий проєкт

Викладачі курсу

Кристи Ісакова - former Data Scientist at CHECK24, Holidu and FlixBus

Протягом курсу ви опануєте флоу роботи геймдизайнера - навчитеся створювати ігрові механіки, рівні, наративи, працювати з економікою гри. Окрім того, дізнаєтеся, як працювати із запитами аудиторії, зокрема - проводити аналіз і таргетування. Ви навчатиметеся під менторством трьох лекторів, що створюють ігри в топових геймдев-компаніях. Кожен з них має свою сферу експертизи, якою поділиться на курсі - від коректного балансування до економічного дизайну, наративів та супроводу гри.

Програма курсу

Знайомство з Game Design

• Зрозумієте, що таке геймдизайн, його основи та ключові елементи
• Дізнаєтесь, як починається процес створення гри
• З'ясуєте, що таке крива інтересу і як вона впливає на залучення гравців
• Знатимете, що таке геймплей луп і чому він важливий для утримання гравців
• Дізнаєтесь основні завдання та функції геймдизайнера

Як працює геймстудія

• Зрозумієте, чим відрізняється інді-розробка від студійної, їхні особливості та відмінності в підходах
• Дізнаєтеся переваги та недоліки інді-розробки та студійної розробки
• З'ясуєте значущість ролі геймдизайну в процесі створення ігрових проєктів та вплив на кінцевий продукт
• Розберете етапи розробки та важливість командної взаємодії на кожному етапі
• Зрозумієте, які спеціалісти входять до команди розробки та які їхні ролі

Етапи розробки гри

• Зрозумієте, що таке дизайн-концепт, його мету й чим він відрізняється від прототипу
• Дізнаєтеся про важливість OnePage-концептів для короткого представлення ідеї, їхні ключові аспекти й приклади
• Розглянете різні типи прототипів, зокрема паперовий, ігровий та логічний, та їхні особливості й цілі на різних етапах розробки
• З'ясуєте, як збирати інформацію та аналізувати цілі концепту для точнішого формулювання ідеї
• Зрозумієте, що таке мудборд, його роль у створенні візуальної атмосфери гри

Цільова аудиторія та типи гравців

• Зрозумієте важливість таргетування ігор на конкретну аудиторію
• Дізнаєтесь, як використовувати соціологічні дані для аналізу цільової аудиторії та адаптації гри під її потреби
• Отримаєте приклади з реальних ігор, що демонструють важливість правильного вибору цільової аудиторії
• Ознайомитеся з теорією розподілу гравців на типи та розумієте, як кожен із них впливає на дизайн гри
• З'ясуєте, що таке змішані аудиторії та як адаптувати гру, щоб задовольнити різні типи гравців одночасно

Ігрові механіки. Ключові елементи гри

• Зрозумієте, що таке ігрові механіки та як їх виявити за візуальною оболонкою, щоб краще зрозуміти базові елементи гри
• Отримаєте уявлення про відмінність між ігровими системами та ігровим контентом і про те, як вони взаємодіють для створення цілісного досвіду гри
• Розберете відмінності між грою та іграшкою, грою та відео, грою та історією, а також як ці елементи можуть комбінуватися
• Дізнаєтеся, що таке стан потоку (flow) і наскільки він важливий для залучення та утримання гравців
• Зрозумієте значення ігрової прогресії та правил складності для побудови викликів, які залишаються цікавими для гравців

Ігрові рушії та їхні особливості

• Дізнаєтеся, що таке ігровий рушій
• З'ясуєте, навіщо потрібні ігрові рушії та їхню роль у спрощенні розробки ігор
• Розумітимете, які модулі зазвичай входять до складу рушія і як вони працюють разом для створення ігрового досвіду
• Матимете уявлення про історію розвитку сучасних популярних ігрових рушіїв та їхнє значення в індустрії
• Знатимете ключові особливості й використання популярних рушіїв: Unity, Unreal Engine, CryEngine

Основи сценаристики в іграх

• Зрозумієте концепт "ігри як мистецтво" та різні погляди на це питання
• Дізнаєтеся визначення мистецтва та ключові елементи, які роблять твір мистецьким
• Засвоїте значення інтерактивності як одного з головних аспектів, що відрізняє ігри від інших форм мистецтва
• Знатимете, як історія та наратив можуть розвиватися в іграх через різні елементи, як-от квести, діалоги, кат-сцени, музика та оточення
• З'ясуєте, що таке наративний дизайн та його роль у створенні захопливих історій, які впливають на емоції гравця

Побудова історій

• Зрозумієте концепт кривих зацікавленості з A Book of Lenses, які відбивають, як рівень зацікавленості гравця змінюється протягом гри
• Дізнаєтесь основні фактори, що впливають на зацікавленість гравця
• З'ясуєте важливість добре продуманого сетингу для залучення гравця та як правильно обраний світ і атмосфера гри можуть утримати інтерес
• Розберете значення спрощення та зрозумілості для залучення гравців
• Дізнаєтесь, як використовувати опосередковані підказки для стимулювання гравця до дослідження світу та розуміння історії

Створення персонажів та їхніх історій

• Зрозумієте, як концепт персонажа починається з його історії, що визначає його мотивацію, характер та взаємодію з ігровим світом
• Дізнаєтеся важливість концепт-арту у створенні персонажа, що допомагає візуалізувати його образ, стиль і настрій відповідно до загального дизайну гри
• З'ясуєте, як світ гри впливає на персонажа: його оточення, культура, історія та ідеологія допомагають створити реалістичний і переконливий образ
• Ознайомитеся із впливом сучасних реалій на персонажів у іграх, включно з темами толерантності, інклюзивності й культурного контексту
• Зрозумієте важливість розвитку персонажа у грі, коли його історія прогресує та змінюється, створюючи емоційний зв’язок з гравцем

Розробка діалогів та сюжетних ліній

• Зрозумієте важливість діалогів у сюжетних іграх, які дають змогу гравцеві глибше взаємодіяти з персонажами та світом гри
• Дізнаєтеся, чим діалоги в іграх відрізняються від діалогів у книгах і фільмах
• З'ясуєте значення варіативності діалогів та їхній вплив на ігровий досвід
• Зрозумієте принцип "показувати замість казати" для створення глибшого емоційного ефекту через дії та візуальні деталі в діалогах
• Розглянете, як діалоги та сюжети в іграх стали окремим жанром у письменництві, створюючи інтерактивний досвід для гравців

Візуальний дизайн

• Зрозумієте важливість інтерфейсу як ключового елемента взаємодії користувача з продуктом
• Ознайомитесь із 7 принципами створення інтерфейсу для полегшення користувацького досвіду
• Знатимете важливість простоти й функціональності в дизайні
• Дізнаєтесь, як контрасти й акценти допомагають покращити візуальну ієрархію
• З'ясуєте, як досягти балансу між креативністю і послідовністю в дизайні для забезпечення ефективності

Використання інтерактивних наративів

• Зрозумієте роль наративів в іграх, зокрема концепцію The Writer's Journey для створення глибоких історій
• Ознайомитеся з типами інтерактивних наративів: лінійними, нелінійними та контрольованими
• Розберете механіки інтерактивних наративів, зокрема як вибір гравця впливає на розвиток історії та її фінал
• Дізнаєтесь, як важливо розробляти наслідки вибору для підтримки інтересу та залучення гравців
• Розвинете вміння аналізувати приклади інтерактивних наративів в іграх та їхній вплив на геймплей

Як створювати ігрові механіки

• Зрозумієте основи раціонального геймдизайну та його важливість у створенні ефективних ігрових механік
• Ознайомитесь із системним дизайном, який визначає зв'язки між різними елементами гри
• Вивчите концепцію Game System Story і як механіки підтримують наратив у грі
• Розглянете, як вибір платформи впливає на створення ігрових механік
• З'ясуєте значення інтерактивності як важливого складника геймплейного досвіду

Події, умови, наслідки

• Зрозумієте концепцію тригерів подій і їхню роль у геймдизайні
• Ознайомитеся з часовими тригерами, які активуються в певний момент гри
• Дізнаєтеся про тригери за умови, які спрацьовують за виконання певних умов
• Розглянете наслідкові тригери, що активують події залежно від дій гравця
• Вивчите варіативні дерева наслідків, які ілюструють різні сценарії розвитку подій
• Розберете відкриті фінали та постфактні зв'язки, що впливають на сприйняття історії гравцями

Штучний інтелект та його застосування в іграх

• Ознайомитеся з основами створення і роботи штучних інтелектів, зокрема мовних моделей
• Дізнаєтеся про метод Монте-Карло та його застосування в AI
• Зрозумієте принципи роботи N-грам для обробки тексту
• Вивчите моделі глибокого навчання і їхнє використання у штучному інтелекті
• З'ясуєте, як штучний інтелект може покращити LiveOps в іграх

Техніки оптимізації ігрових проєктів

• Зрозумієте важливість полірування проєкту для досягнення високої якості гри
• Дізнаєтеся про оптимізацію продуктивності та її вплив на геймплей
• Ознайомитеся з оптимізацією складності, що забезпечує баланс між викликами та задоволенням гравців
• З'ясуєте, як проводити оптимізацію з урахуванням різних платформ
• Дізнаєтеся про процес фічекатінгу, його значення та цілі застосування

Основи левел-дизайну

• Зрозумієте, що таке левел-дизайн і його основні цілі
• Дізнаєтеся, для чого потрібен левел-дизайн у створенні ігор
• Ознайомитеся з архітектурними законами та їхнім впливом на створення левелів
• Розумітимете, як левел-дизайн взаємодіє з наративом у грі
• Вивчите принципи модульного левел-дизайну та їх застосування

Психологія, фізіологія та фізика для створення ігрових рівнів

• Зрозумієте роль психології, фізіології та фізики у створенні ігрових рівнів
• Ознайомитесь із сучасними можливостями ігрових рушіїв
• Дізнаєтеся про генератори мап та їхнє використання для автоматизації процесу дизайну рівнів
• Вивчите зовнішні інструменти, які покращують процес створення ігрових середовищ
• З'ясуєте, як дотримання і порушення фізичних законів впливають на геймплей та загальний досвід гравців

Ігрові механіки vs левел-дизайн

• Розумітимете, що важливіше в контексті розробки: левел-дизайн чи геймдизайн
• Знаходитимете значення зрозумілості візуальних сигналів рівня для інформування гравця
• Ознайомитеся з концепцією візуального кодування в ігровому дизайні
• Дізнаєтесь, як використовувати сталі приклади з реального життя для покращення дизайну рівнів
• З'ясуєте, як архітектурні паттерни можуть ефективно впроваджувати ігрові механіки в рівні

Методики тестування рівнів та зворотній зв'язок

• Вмітимете спрощувати складні рівні до простих моделей та аналізувати їх
• Дізнаєтеся про різні методи тестування левелів і як їх краще застосовувати
• Розумітимете, як створювати спрощені моделі для тестування
• Ознайомитеся з концепцією паперового тестування та його користю в процесі створення складних систем
• Дізнаєтеся про тестування рівнів за допомогою алгоритмів і його переваги

Балансування рівнів

• Зрозумієте, як тестування і зворотний зв'язок можуть допомогти в балансуванні ігрових рівнів
• Ознайомитеся з процесом роботи з плейтестами для збору даних про геймплей
• Дізнаєтесь, як збирати й аналізувати відгуки від гравців для покращення дизайну
• З'ясуєте, що таке хороший баланс рівнів та його значення для досвіду гравців
• Вивчите методи балансування, зокрема в контексті модульного левел-дизайну

Що таке економічні системи в іграх

• Зрозумієте, що таке економічні системи в іграх і їхнє значення для ігрової індустрії
• Дізнаєтеся про економіку та баланс у контексті ігор
• Ознайомитеся з побудовою графіків Resource Flow та їхньою роллю в аналізі економічних систем
• З'ясуєте, як аналізувати створені економічні моделі та методи впливу на готові проєкти
• Розглянете ігри із закритою та відкритою системами ресурсів, їхні плюси, мінуси та методи монетизації

Розробка економічних моделей

• Зрозумієте, як почати створення економічних моделей в іграх
• Дізнаєтеся про важливість живих референсів у процесі розробки економіки
• Ознайомитеся з роботою з таблицями для організації та аналізу економічних даних
• Розумітимете відмінності між Soft Currency і Hard Currency у контексті ігрових економічних систем
• Розберете основні інструменти, які використовують під час створення економіки ігор

Як монетизувати гру

• Дізнаєтеся про різні моделі монетизації в іграх
• Ознайомитеся з моделлю Free To Play та її основними принципами
• Розглянете концепцію Pay to Win та її вплив на геймплей
• Розумітимете, як працюють мікроплатежі (Microtransactions) та їхні переваги й недоліки
• Дізнаєтеся про роль DLC (розширень) у монетизації ігор

Платіжний цикл

• Зрозумієте концепцію Game Core Loop та її важливість в ігровому дизайні
• Ознайомитеся з прикладами й варіантами розширення ігрових циклів
• Дізнаєтеся про відмінності між платіжними циклами залежно від моделі монетизації (FTP, PTP)
• Розумітимете, як внутрішньоігрові ресурси можуть формувати платіжний цикл
• З'ясуєте, як створення дефіциту може стимулювати витрати гравців

Техніки проведення тестування гри

• Розумітимете важливість тестування гри на кожному етапі розробки: від концепту до релізу
• Ознайомитеся зі зв'язком між тестувальником і геймдизайнером у процесі розробки
• Дізнаєтеся про різні методи тестування ігор, які використовують для забезпечення якості
• Зрозумієте роль плейтестів у тестуванні ігрового процесу
• Розглянете концепцію автотестів та їх використання для автоматизації процесів тестування

Робота зі зворотним зв'язком. Як збалансувати гру

• Зрозумієте важливість збору відгуків під час плейтестів для покращення гри
• Ознайомитеся з методами аналізу та сортування відгуків від гравців
• Дізнаєтесь, як впроваджувати зміни на основі отриманих відгуків для покращення геймплею
• Навчитеся визначати ризики майбутнього проєкту й готувати альтернативні варіанти його коригування в ризикованих місцях

Створення технічної та ігрової документації

• Розумітимете, що таке баланс документи та їхню роль у розробці ігор
• Ознайомитеся з особливостями опису фіч, які охоплюють чітке формулювання ігрових механік
• Дізнаєтеся про особливості опису баланс-документації, що забезпечує узгодженість у грі
• Зрозумієте важливість візуалізації в документації для покращення сприйняття інформації

Підготовка до релізу гри

• Розумітимете різні типи тестування ігор та їхні цілі
• Ознайомитеся зі смоук-тестами, які допомагають перевірити основну функціональність гри
• Дізнаєтеся про внутрішні тести, що проводить команда розробників для виявлення помилок
• З'ясуєте, що таке закриті бета-тести та яка їхня роль в отриманні відгуків від обмеженої аудиторії
• Розберете відкриті бета-тести, які дають змогу більшій кількості гравців тестувати гру

Захист курсових робіт та підготовка до співбесіди

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

• Євген Гаврилюк - Game Designer at Plarium
• Ростислав Слєпчук - Game Designer at Ubisoft

На курсі ви навчитеся писати автотести на JavaScript і TypeScript, які оптимізують процес розробки та знижують кількість багів. Ви опануєте такі інструменти, як-от Cypress, Playwright та Selenium, що дадуть змогу швидше виявляти й усувати помилки, інтегруючи автоматизовані тести в цикли CI/CD.

Програма курсу

Знайомство з Automation QA

• Зрозумієте, навіщо автоматизувати тестування
• Дізнаєтеся, що можна автоматизувати, а що не варте витрачених ресурсів
• З'ясуєте, на які види тестів варто витратити найбільше ресурсів
• Навчитеся налаштовувати середовище для розробки JS/TS

Системи контролю версій. Основи роботи з Git

• Дізнаєтеся, що таке система контролю версій та навіщо вона потрібна
• Навчитеся створювати акаунт і репозиторій на GitHub
• Навчитеся маніпулювати репозиторієм (клонувати, створювати гілку, комітити, заливати)

Змінні й типи даних. Умовні конструкції

• Розберете відмінності між різними операціями
• Зрозумієте результати арифметичних операцій над базовими типами
• Дізнаєтеся, чим відрізняються різні варіанти розгалуження / умовні конструкції

Цикли. Масиви та об'єкти

• Усвідомите відмінність між стандартними типами даних та об'єктами
• Розглянете різні види циклів та коли краще їх застосовувати
• Навчитеся працювати з об'єктами, масивами та масивами об'єктів

Функції. Import / Export

• Зрозумієте, навіщо потрібні функції
• Дізнаєтеся, як написати стрілкову та звичайну функцію
• Навчитеся задавати сетери й гетери для об’єктів

Асинхронність у JavaScript. Обробка помилок та дебагінг

• Зрозумієте, що таке асинхронність і навіщо вона потрібна
• Навчитеся писати асинхронний код та обробляти проміси
• Дізнаєтеся, як обробляти помилки

Вступ до TypeScript. Типи даних у TypeScript

• Розглянете переваги типізації
• Зрозумієте, навіщо існує кожен тип у TS і як з ним працювати
• Навчитеся писати типізований код на TS

Інтерфейси та типи. Класи

• Розберете відмінності між інтерфейсом і типом, інтерфейсом та класом
• Дізнаєтеся, як створити клас і працювати з ним
• З'ясуєте, як створити власний тип
• Навчитеся описувати об’єкти інтерфейсами

ООП в TypeScript. Принципи. SOLID. DRY

• Зрозумієте основні принципи ООП
• Навчитеся писати код, який відповідає принципам ООП
• Навчитеся писати код, який не повторюється і який легко читати

Тестові фреймворки. Написання юніт-тестів

• Зрозумієте, навіщо потрібні юніт-тести
• Розберете структуру автоматизованого тесту
• Навчитеся створювати тестовий проєкт
• Навчитеся писати юніт-тести

Mocking і тестування ізольованих компонентів

• Дізнаєтеся, коли застосовувати mock та stub
• Навчитеся писати юніт-тести з використанням моків
• Навчитеся тестувати складний код за допомогою юніт-тестів

Основи API-тестування

• Зрозумієте, що таке API та навіщо потрібне його тестування
• Дізнаєтеся, якими інструментами можна зробити API-тестування
• Навчитеся створювати API-тести за допомогою засобів для API-тестування

Інтеграційні та контрактні тести

• Зрозумієте, що таке інтеграційне та контрактне тестування
• Навчитеся складати тест-кейси для інтеграційного тестування
• Дізнаєтеся, як автоматизовувати інтеграційне тестування

Воркшоп: створення власного фреймворку для API-тестування

• Розберете специфіку фреймворку для API-тестування
• Дізнаєтеся, як обирати необхідні елементи для фреймворку
• Навчитеся створювати власний фреймворк під конкретні завдання API-тестування

Основи тестування UI

• Дізнаєтеся, що таке E2E-тестування
• Навчитеся описувати тест-кейси для E2E-тестування
• Розберете специфіку UI-тестування
• Розглянете інструменти для Web UI E2E тестування

Cypress та Puppeteer

• Дізнаєтеся, що таке Cypress та як писати тести з використанням цього фреймворку
• З'ясуєте, що таке Puppeteer і як писати тести із застосуванням цього фреймворку

Selenium WebDriver та WebDriver IO

• Розглянете такі інструменти, як-от Selenium WebDriver та WebDriver IO
• Навчитеся описувати елементи й писати тести на WebDriver IO

Playwright як E2E Web UI фреймворк для тестування

• Розглянете інструмент Playwright Test як готову інфраструктуру для автоматизованого тестування
• Дізнаєтеся, чим Playwright виділяється з-поміж інших інструментів
• Навчитеся створювати свій тестовий фреймворк з використанням Playwright (Library) та Playwright Test
• Розглянете підходи до тестування із застосуванням цього інструменту
• Навчитеся використовувати Playwright для API-тестування

Воркшоп: написання тестів на Playwright із застосуванням PageObjects і WebElements

На практиці навчитеся писати автоматизовані тести з використанням сучасних підходів написання UI-тестів.

BDD. Gherkin. Cucumber.js

• Дізнаєтеся, що таке BDD та які інструменти є для цього
• Навчитеся описувати тест-кейси Gherkin-синтаксисом
• Опануєте налаштування тестового проєкту з використанням Cucumber.js
• Навчитеся писати тести на Cucumber.js

Написання репортів

• Дізнаєтеся, як презентувати результати тестування
• З'ясуєте, який репортер обрати залежно від цілей репортування
• Навчитеся імплементувати різні репортери у свої тестові фреймворки
• Зможете аналізувати результати тестів за допомогою репортів

Вступ до Docker для тестування

• Розглянете переваги контейнеризації
• Навчитеся розгортати контейнер та користуватися ним
• Навчитеся користуватися Docker для ізольованого виконання тестів та автоматизованого тестування

CI/CD в автоматизованому тестуванні

• Зрозумієте необхідність процесу CI/CD
• Навчитеся створювати свої пайплайни
• Дізнаєтеся, як налаштувати пайплайни CI/CD з GitHub Actions та GitLab CI

Інструменти ШІ

• Розглянете можливості та обмеження штучного інтелекту для автотестування
• Дізнаєтеся, як для своїх завдань використати інструменти ШІ

Підбиття підсумків і рух далі

• Зрозумієте, де і як можна знайти дані для подальшого розвитку
• Складете роадмап розвитку

Q&A-сесія

• Поставите запитання лектору
• Повторно розглянете найскладніші кейси

Захист фінального проєкту

• Створите власний тестовий фреймворк
• Покриєте реальний проєкт автотестами
• Автоматизуєте запуск тестів на CI/CD

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

Вячеслав Левконюк - Software Developer Engineer in Test at ELEKS

Програма курсу

SMM Basics

• Introduction to SMM
• Who Is an SMM Specialist?
• The Most Popular Social Media Platforms Overview
• Summary

GenAI Essentials

• How GenAI Works
• Limitations of GenAI
• Prompting
• Responsible Use
• GenAI for Learning and Work
• How to Keep Up With AI

Social Media Research. Creating Ecosystem

• Competitor Analysis
• Defining and Segmenting the Target Audience
• Social Media Platforms Ecosystem
• Organic Reach Sources

Content Strategy

• Content Strategy Building
• Text Content
• Visual Content

Advertising and Promotion

• Meta Ads Setup
• Meta Audience Types
• Meta Ads Campaigns
• Creatives. Ad formats
• Optimization of Advertising Campaigns

Influencer marketing

• Communication, Writing Proposals, Briefing
• Platforms for Finding Influencers, Campaign Budget Formation
• Campaign Launch, Key Metrics, Analysis, and Conclusions
• Collaboration Formats, Reaching out, and Communication
• Influencer Marketing as a Part of SMM

Communication and Stress Management

• Introduction to Communication & Stress Management
• Confidence Building and Stress Management
• Diction, Filler Words Reduction, and Body Language
• Public Speaking
• Job Interview
• Written Communication
• Social Media Communication Skills Development

SMM strategy

• SMM Strategy and Its Key Components
• Budgeting Approaches
• Approaches for Creating an SMM Strategy
• SMM Goals, KPIs, and Metrics

Building Portfolio

• Portfolio
• Vacancies Overview

Team Collaboration

• Teamwork Organization
• Effective Team Collaboration in SMM

SMM at Mate - Case Module

• How SMM Works at Mate?
• Mate's Social Media Magic (Instagram, LinkedIn, TikTok)

Employment

• Employment Roadmap
• Preparing Your Resume
• Interview Preparation
• Cover Letter Preparation
• Google, LinkedIn, DOU, Djinni
• How to Find and Apply for Vacancies
• Job Search Tips: Talking to Recruiters
• Work details FAQ

Особливості курсу

• Навчання у власному темпі
• Дзвінки з менторами
• Чат з одногрупниками
• Навчальні матеріали "без води"
• Робочі проєкти в портфоліо
• Гарантія працевлаштування