Онлайн-курси по роботі з Git
Робота з Git – це процес використання системи контролю версій Git для відстеження змін у файлах, співпраці над проектами та управління версіями програмного забезпечення. Git дозволяє розробникам зберігати різні версії своїх проектів, легко повертатися до попередніх станів, а також працювати над різними гілками (branches) проекту без ризику втрати основного коду. Основні команди Git, такі як `commit`, `push`, `pull` та `merge`, дозволяють ефективно керувати змінами та синхронізувати роботу з іншими членами команди.
Git також підтримує роботу з віддаленими репозиторіями, такими як GitHub або GitLab, що дозволяє зберігати код в хмарі і ділитися ним з іншими. За допомогою системи pull request (запит на злиття) можна обговорювати зміни та переглядати код перед його злиттям у основну гілку, що сприяє кращій якості коду і колективній розробці. Git став стандартом у програмуванні, оскільки він забезпечує надійність, гнучкість і простоту у веденні проектів різного масштабу.
Опануйте юридичний супровід ІТ-бізнесу та навчіться працювати з договорами, інтелектуальною власністю, Дія.City, міжнародними контрактами й податковими аспектами ІТ-компаній. Ви розберетеся з NDA, NCA, MSA, договорами з розробниками, сервісними та продуктовими моделями, а також отримаєте практичні навички супроводу юридичних процесів у технологічному бізнесі. Після курсу зможете професійно супроводжувати ІТ-компанії, мінімізувати юридичні ризики та впевнено будувати кар’єру в ІТ-праві
Навчіться створювати production-ready AI-рішення, які працюють із документами, API, базами даних і внутрішніми сервісами, забезпечуючи LLM актуальним і перевіреним контекстом. Ви опanuєте побудову RAG- та MCP-архітектур, керування пам’яттю, маршрутизацією запитів, інтеграцію зовнішніх джерел даних і підготовку AI-сервісів до запуску з CI/CD, моніторингом, логуванням, безпекою та масштабуванням. Після курсу зможете розробляти надійних AI-агентів, готових до використання в реальних бізнес-проєктах.
На курсі ви навчитеся проєктувати й впроваджувати мультиагентні системи, де AI-агенти з визначеними ролями розв’язують складні багатокрокові задачі в межах єдиної архітектури. Ви опануєте побудову агентів, способи їх комунікації, оркестрацію workflow та підготовку до запуску в продакшн.
Навчіться верифікувати місце й час подій, аналізувати супутникові знімки та працювати з геопросторовими даними для проведення професійних GEOINT-досліджень. Ви опanuєте геолокацію фото й відео, хронолокацію, аналіз супутникових зображень, роботу з OSM, DEM, ArcGIS, Google Earth, Copernicus та іншими сучасними інструментами. Після курсу зможете створювати карти, аналітичні звіти та GEOINT-брифінги, використовуючи перевірені дані й професійні методи аналізу.
Перейдіть від ручного тестування до сучасної автоматизації, опанувавши JavaScript, TypeScript та провідні інструменти — Cypress, Selenium, Playwright і Puppeteer. Ви навчитеся автоматизувати UI та API-тестування, інтегрувати тести в CI/CD і створювати надійні QA-рішення, що забезпечують стабільні релізи. Після курсу матимете практичні навички автоматизації тестування та портфоліо, готове для роботи над реальними комерційними проєктами.
Навчіться використовувати AI для автоматизації тестування, генерації тест-кейсів, API- та SQL-запитів, створення документації й аналітики. Ви інтегруєте AI-інструменти в CI/CD, GitHub, Jira та процеси лог-аналізу, щоб скоротити час на рутинні завдання й підвищити ефективність QA. Після курсу створите власного AI-асистента або автоматизований процес тестування, який можна застосовувати в реальних проєктах.
Навчіться розробляти надійне програмне забезпечення на C++ для сучасних MilTech-рішень — від взаємодії з апаратним забезпеченням до керування дроновими та embedded-системами. На курсі ви опanuєте практичну розробку, інтеграцію з пристроями, роботу в реальному часі та принципи створення високопродуктивних систем. Після навчання матимете практичний досвід, затребуваний у сфері оборонних технологій, робототехніки та embedded-розробки.
Навчіться створювати повноцінні IoT-рішення — від підключення сенсорів на ESP32 до передачі даних через MQTT, інтеграції з AWS IoT Core та побудови telemetry pipelines. На практиці ви розробите FastAPI backend, налаштуєте зберігання даних і створите дашборд у Grafana для моніторингу пристроїв у реальному часі. Після курсу матимете власний IoT-проєкт для портфоліо та практичні навички, необхідні для розробки сучасних cloud-connected систем.
На курсі ви навчитеся будувати керований AI pipeline — від data до inference, API, monitoring та scale — і створите production-ready проєкт для портфоліо.
Опануйте сучасні інструменти та практики Data Engineering, які використовують провідні IT-компанії. Навчіться проєктувати масштабовані data-системи, автоматизувати обробку великих обсягів даних, працювати з cloud-рішеннями та створювати надійну інфраструктуру для реальних бізнес-проєктів. Після курсу ви зможете впевнено застосовувати отримані навички у професійній діяльності та вирішувати складні задачі бізнесу.
На цьому курсі учні познайомляться із системою контролю версій Git, її основними можливостями та принципами, побачать на практиці як можна організувати роботу над програмним кодом.