Програма триває 2 роки. Навчання — українською. Ви вивчите fullstack-розробку, машинне навчання, глибинне навчання, хмарні архітектури та MLOps. У результаті — 15+ проєктів у портфоліо та дипломна робота.
Програма триває 2 роки. Вона розрахована на 90 ECTS кредитів. Близько 80% навчання — це практика. У портфоліо — понад 15 проєктів. Навчання відбувається українською мовою.
1. Python Programming
Вивчите основи Python. Навчитесь писати чистий і зрозумілий код. Обробляти помилки. Працювати з файлами.
Технології: Python, Git, PEP8
2. Математика та дискретні структури
Опануєте логіку, графи, основи дискретної математики.
Технології: бібліотеки Python, Google Colab, Kaggle
3. Алгоритми та структури даних
Сортування, пошук, динамічне програмування. Масиви, списки, хеш-таблиці, графи.
Технології: Python, алгоритми та структури даних
1. HTML/CSS
Навчитесь створювати адаптивну верстку та працювати з дизайн-системами.
Технології: HTML, CSS, Git
2. Основи JavaScript
Робота з DOM, подіями, створення простих вебзастосунків.
Технології: JavaScript, TypeScript
3. Поглиблений JavaScript/TypeScript
Асинхронний код, керування памʼяттю, структура великих проєктів.
Технології: JavaScript, TypeScript
4. React
Створення SPA-додатків, керування станом, робота з API.
Технології: React, TypeScript
5. Реляційні бази даних
SQL-запити, проєктування таблиць, оптимізація.
Технології: MySQL
6. React Native
Кросплатформенні застосунки. Навігація, дизайн, публікація.
Технології: React Native, Figma
7. Fullstack на Python
Backend на FastAPI. Асинхронність, REST API, авторизація, Docker.
Технології: FastAPI, SQLAlchemy, Redis, Postgres, Docker
8. Backend на Node.js
Розробка серверних застосунків на Node.js і NestJS.
Технології: Node.js, TypeScript
9. Машинне навчання
Повний цикл ML-проєкту: від аналізу даних до продакшену.
Технології: scikit-learn, Spyder, Kaggle
10. Deep Learning: CV і NLP
PyTorch, трансформери, Transfer Learning, деплой моделей.
Технології: PyTorch, Transformers, OpenCV
11. ML у бізнесі
Формулювання задач, міждисциплінарні рішення, аналіз кейсів.
Технології: scikit-learn, Keras, UML
1. Хмарні технології
Розгортання інфраструктури на AWS, DevOps, безпека, масштабування.
Технології: AWS Free Tier
2. MLOps і CI/CD
Автоматизація ML-процесів. Docker, Terraform, деплой з Helm і ArgoCD.
Технології: Kubeflow, Jenkins, GitLab CI/CD
3. System Design
Проєктування масштабованих систем. Кешування, CDN, архітектурні рішення.
Технології: Azure
4. Кар’єра та soft skills
Командна робота, комунікація, лідерство, побудова карʼєрного плану.
Розробка власного проєкту. Можна працювати в команді. Передбачена презентація та зворотний звʼязок від експертів.