Курсы SkillFactory (Скидки, Промокоды, Акции)

Программа

1. Знакомство с профессией: кто такой product-manager, чем занимается, суть работы.
2. Создание продукции: насколько ценен продукт, использование value proposition canvas, разбор mvp-кейсов, концепции lean development.
3. Гипотезы: создание, приоритизация гипотез.
4. Виды/типы проводимых исследований.
5. Unit-экономика на начальном уровне: основы метрик в воронке привлечения.
6. База по SQL запросам.
7. Аналитика: фреймворки для пирамиды метрик, А/В тестирование, когортный анализ, ТОП аналитических систем.
8. Методики проектирования, прототипирование в Figma.
9. Разработка, внедрение сетевых технологий, разбор принципов составления технического задания для разработчиков.
10. Маркетинговые инструменты: анализирование рынка конкурентов, создание выгодной стратегии на основе выполненных исследований.
11. Карьерный блок: составление резюме, проводят консультации со специалистами HR.
12. Работа в команде, анализирование данных, визуализация, таблицы, решение конфликтов, повышение эффективности.

Чему научитесь

• Надлежащему управлению командой специалистов;
• Проведению рыночного анализа;
• Грамотной оценки вероятных рисков;
• Работе с HADI, ICE методологиями;
• Расчету юнит-экономических показателей;
• Определению ключевых метрик, запуску MVP;
• Качественной проверке гипотез, подготовке отчетности, ведению презентаций;
• Продвижению вашего бизнеса, несмотря на внешние и внутренние проблемы.

SkillFactory – это онлайн-школа, ориентированная на IT-профессии. Её отличительными особенностями являются:

• Максимальное количество практики и проектных работы;
• Преподаватели, которые долгие годы работают в индустрии;
• Профессиональные менторы и уникальная система поддержки студента;
• Подготовка к собеседованию и процессу трудоустройства.

Далеко не все современные IT-школы обладают такими же преимуществами. SkillFactory предлагает обучение по таким направлениям, как:

• Data Science;
• Анализ данных;
• Программирование;
• Дизайн;
• Маркетинг;
• Менеджмент;
• Высшее образование;
• Разработка игр.

Для студентов также доступны бесплатные материалы, онлайн-митапы, практикумы, карьерные встречи, гиды по профессиям, а также полезный контент другого плана. Для того, чтобы понять, какая именно профессия подходит ему, абитуриент может пройти бесплатный тест из 7 вопросов и по его результатам уже выбирать профильный курс.

Для корпоративных клиентов есть индивидуальные программы обучения сотрудников. Ключевой особенностью является соотношение практики и теории в соотношении 80 к 20 процентам, что позволяет наиболее качественно подготовить специалиста. Чем больше человек в обучаемой команде, тем больше скидок (актуально только для корпоративных клиентов).

У платформы есть собственный блог, в котором можно найти массу полезных материалов: от инструкции о поступлении в SkillFactory до историй успеха выпускников и советов по дальнейшему трудоустройству по прохождении конкретного курса. Связаться с администрацией для уточнения нюансов можно при помощи E-mail или по телефону.

Программа

1. Основы программирования на Python.
2. Анализ данных в Pandas и NumPy.
3. Визуализация, очистка данных, Feature Engineering.
4. Работа c файлами, HTML страницами и API Python.
5. Методы подгрузки информации.
6. Выгрузка из разных источников.
7. SQL для решения задач.
8. Инструментарий аналитика.
9. Проверка статистических гипотез.
10. ML-Flow.
11. Введение в машинное обучение (классификации, регрессии, кластеризации).
12. Способы визуализации.
13. Улучшение качества модели.
14. Математика, линейная алгебра.
15. Методы оптимизации, математический анализ.
16. Основы теории вероятности.
17. Оценка качества алгоритмов Math & Machine Learning.
18. Разработка рекомендательных систем.
19. Machine Learning в production.
20. Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах.
21. Дополнительные модули по Deep Learning, Data Engineering.

Чему научитесь?

• Использованию алгоритмических конструкций, структурированию данных.
• Получению информации из разнообразных web источников.
• Визуализации посредством Pandas, Matplotlib.
• Работе с GitHub, Kaggle.
• Построению ML-моделей с использованием временных рядов.
• Созданию бизнес-моделей при помощи машинного обучения.
• Оценке качества продукции, независимо от поставленных задач.
• Составлению рекомендательных систем, интегрированию решений в продакшн.
• Применению методик матанализа,  линейной алгебры, статистики, теории вероятности.

Программа

1. Введение в IT-сферу.
2. Основы языка.
3. ООП на Питоне.
4. Веб-разработка на Python, JavaScript.
5. Бэкенд-разработка.
6. Верстка, фронтенд на JS.
7. Дополнительные библиотеки, фреймворки.
8. Fullstack developer.
9. DevOps-практики.

Чему научитесь

• Поймёте, что такое математика в Python для анализа данных;
• Освоите инструментарий тестировщиков;
• Ознакомитесь с инновационными IDE;
• Начнёте разрабатывать десктопные, мобильные приложения;
• Будете уверенно работать с командной строкой Линукс;
• Сможете проводить тестовые операции
• Получите полезные навыки по фронтенду/бэкенду на ДжаваСкрипт/Питоне;
• Станете программировать с помощью обработки алгоритмов (уровень фулстек).

Программа

1. Введение в маркетинг, аналитику данных. Трафик, оценка конкурентов, инструментарий.
2. Источники трафика, виды рекламы, А/В тесты, создание медиаплана.
3. Сквозная аналитика, БД, отчеты, дашборды.

Чему научитесь

• Анализировать источники трафика.
• Запускать A/B-тесты.
• Создавать наглядные дашборды, отчеты.
• настраивать сквозную аналитику.

Программа

1. Работа с ОС Linux.
2. Типовые сервисы администрирования.
3. Продвинутые инструменты для администрирования.
4. Административная обвязка серверов.

Чему научитесь

• Уверенно обслуживать серверы, сетевое оборудование.
• Автоматизировать процесс администрирования. 
• Настраивать системы мониторинга, виртуализации.
• Администрировать Linux, СУБД.
• Писать на Bash скрипты, запросы SQL.

Программа

1. Введение: Python, математика, алгоритмы ML, включая продвинутое программирование.
2. Менеджмент, глубокое обучение, инжиниринг данных.
3. Выбор специализации. NLP, Big Data, Компьютерное зрение, Production.  

Чему научитесь

• Обрабатывать Big Data, делать выводы на основе данных.
• Обучать нейросети.
• Строить модели, чтобы предсказать события.

Программа

1. Введение в профессию.
2. Требования к разработке, основные функции.
3. Проектирование систем, выявление ошибок.
4. Разработка, интеграция, тестирование.
5. Сопровождение, утилизация, обновление систем.

Чему научитесь

• Работать с проектными документами.
• Применять нотации BPMN, UML.
• Работать с БД, составлять запросы SQL.
• Проектировать REST API. 
• Работать с Git, MySQL, Jira.
• Формировать user story.
• Проектировать бизнес-процессы.

Программа

1. Базовые конструкции C++.
2. Алгоритмы и структуры данных.
3. Основы Linux на примере Ubuntu.
4. Параллельное программирование.
5. Работа с базами данных.
6. Тестирование.
7. Современные стандарты.
8. Desktop-разработчик на Qt.

Чему научитесь?

• Решать разнообразные задачи при помощи языка C++.
• Грамотно формировать ТЗ, вести отчетность, составлять сопроводительную документацию.
• Использовать полученную базу знаний для написания надежного, высокопроизводительного кода.
• Работать с текстом, изображениями, медиафайлами на различных веб-сервисах и платформах.
• Пользоваться концепциями TDD, проводить тестирование чужого кода, взаимодействовать с БД.

Программа

1. Введение в профессию.
2. Тренажер по Google-таблицам.
3. Статистические подсчеты.
4. E-commerce: маркетинговые/продуктовые метрики, юнит-экономика, пирамида метрик, Google Analytics, Amplitude.
5. Базы данных.
6. Power BI.
7. GameDev: сквозная аналитика, сегментация пользователей.
8. Python, Pandas, структурирование информации.
9. On-Demand.

Чему научитесь?

• Создавать таблицы, вносить в них статистические данные.
• Анализировать различные бизнес-показатели.
• Обрабатывать БД любых объёмов.
• Красиво визуализировать проанализированную информацию.
• Использовать популярный язык программирования в рабочих целях.

Программа

1. Знакомство с 1С.
2. Виды конфигураций, анализ и обновление.
3. Работа с функционалом.
4. Создание новых печатных форм, отчетов, модификация существующих обработок.
5. Функционал типовой конфигурации.

Чему научитесь

• Моделировать и настраивать 1С.
• Программировать на языке 1С.
• Обновлять существующие конфигурации.
• Модифицировать существующий функционал, создавать новый.

Программа

1. Введение в программирование, базовые основы Свифт.
2. Mobile-разработка: архитектура, интерфейсы, многопоточность, сеть, хранение данных.
3. Продвинутая разработка: UI/UX-дизайн, проведение тестов, полезные фреймворки, Objective-C, сборка, публикация продукта.

Чему научитесь?

• Работать в команде;
• Кодингу для iOS, MacOS, watchOS, iPadOS;
• Анализу проектов на наличие ошибок;
• Формированию системы безопасности ПО;
• Созданию многофункциональных интерфейсных решений;
• Публикации яблочной продукции на AppStore.

Программа

1. Верстка страниц.
2. Создание кода на JavaScript.
3. Инструментарий для разработки, TypeScript.
4. Разработка с помощью React. js.
5. Карьерный трек.

Чему научитесь

• Создавать адаптивные интерфейсы, верстать страницы.
• Программировать на JavaScript, создавать web-проекты на React.js.
• Самостоятельно тестировать написанный код.

Программа

1. Базовый модуль – введение в Data Science.
2. Введение в дата-инженерию.
3. Основы статистики и теория вероятностей.
4. Разработка и внедрение ML-моделей.
5. Основы регрессионного тестирования.
6. SQL и Python для обработки данных.
7. Архитектура хранения данных и профессиональные средства мониторинга.
8. Дипломный проект.

Чему научитесь

• Использовать средства для аналитики данных.
• Программировать на Python с использованием фреймворков Spark, Airflow, Pandas.
• Работать с базами данных в SQL.
• Пользоваться PyCharm, Kafka, Docker, Prometheus, Logstash.
• Подключать и обрабатывать источники статистических данных.
• Выстраивать пайплайн проекта с учетом запросов заказчика.
• Управлять проектами через GIT, облачные сервисы для командной работы.
• Тестировать код и исправлять программные ошибки.

Особенности курса

• Тестовые проекты в Spark и Hadoop для портфолио.
• Более 80 практических заданий для закрепления теории.
• Индивидуальный карьерный план для каждого выпускника.
• Возможность оплаты частями с отсрочкой первого платежа.

Если вы увлекаетесь играми и хотите освоить современную методику их разработки, параллельно вникнув в специфику GameDev-индустрии, пройдите онлайн-курсы Unity-разработчика на платформе Skillfactory. Длительность курсов — полтора года, после окончания у вас останется неограниченный доступ к видеоурокам, также вы получите 7 игровых проектов в портфолио.

Программа

Программа состоит из 14 тематических модулей:

1. Введение в раздел Soft Skills. Модель компетенции;
2. Инновационное мышление, принятие решений в условиях неопределенности;
3. Систематизация работы и планирование;
4. Команда. Оценка и отбор;
5. Командная работа;
6. Типы клиентов. Формирование восприятия;
7. Технология работы с клиентами;
8. Обучение других. Работа с аудиторией;
9. Восприятие обратной связи. Работа с вопросами;
10. Оказание поддержки в развитии;
11. Работа над собой. Саморазвитие;
12. Фасилитация. Коллективное обсуждение;
13. Управление конфликтами (работа с агрессией).

Чему научитесь

• • Легко договариваться с заказчиками и коллегами;
  • Быстро и понятно доносить информацию;
  • Находить решения даже в кризисных ситуациях;
  • Эффективно руководить командой;
  • Успешно выступать на публике;
  • Планировать и систематизировать работу;
  • Набирать команду и управлять ей;
  • Строить эффективную коммуникацию;
• Обучать свою команду.

Особенности

• Насыщенный и емкий курс от ведущих специалистов в сфере;
• Подойдет, как новичкам, так и для специалистов в сфере.

Программа

1. Введение в GameDev: рассматривают этапы создания игры от идеи до релиза, знакомят с основными понятиями в геймдизайне, рассказывают про техническое содержание, использование различного контента и логики, обучают пользоваться редакторами Unity, Blender (Asset store, материал, коллайдеры, освещение, ландшафт, физический движок, система частиц, интерфейс пользователя, создание локации).
2. Программирование в C#: Visual Studio, системы контроля версий GIT, Github, Markdown, UI, Visual Studio, типы данных (переменные, константы, литералы, основные типы данных, перечисления, ввод/вывод в консоль, основные C#-операции, преобразования типов, условные выражения, конструкции, циклы, массивы, кортежи, практикум.
3. Геймдизайн: ключевые понятия Level Design, поэтапное производство уровня, командная разработка (роли, арт, инженеры, дизайнеры, менеджмент), Core Loop, Design pillars, инструменты планирования.
4. Space shooter: подготовка, сборка текстуры, сцены уровня, наполнение контента, вражеские корабли, организация уровня.
5. 3D racing: подготовка, дизайн картинка, сущности/параметры, Rigidbody/WheelCollider компоненты, скрипт контроллера машины.
6. Tower Defense: базовая архитектура, первый прототип, башня, движение юнитов, поведенческое прототипирование, внешние конфигурации, интерфейс игровой сцены, реализация карты уровней, углубление механик, меню/сохранения, публикация в Google Play.
7. Командная или инди-разработка своей игры: разработка игрового прототипа, дизайн-картинка, меню, уровни, игровые сущности, взаимодействия, боты, сценарии.

Чему научитесь?

• Программировать на C#, создавать 2D, 3D модели, делать анимации.
• Разрабатывать игры для различных платформ на Unity.
• Делать многопользовательские игры, применять API Unity.
• Заниматься программированием игровой логики.
• Продвигать игрушки на маркетах, зарабатывать деньги, работать с клиентами.
• Создавать дизайн-документацию, поддерживать проект на всех этапах его разработки.

Программа

1. Профориентация.
2. Выбор профессии: фронтенд-разработка, бэкенд-разработка, data science, аналитика, сисадмин Linux, разработка мобильных приложений или игр, тестирование, project manager. 

Учебный план и полученные навыки зависят от выбранной специализации.

Программа

1. Знакомство с профессией.
2. Управление конфигурациями, инфраструктурой.
3. Мониторинг, журналирование.
4. Микросервисная архитектура.

Чему научитесь

• Понимать ценности методологии, применять их в своей практике.
• Эффективно выстраивать рабочие процессы в команде программистов.
• Использовать данные для принятия взвешенных решений.
• Организовывать команду техподдержки.
• Работать с системами контроля версий (Git, SVN, Mercurial).

Особенности

• Подходит действующим сисадминам, разработчикам, инженерам девопс.
• Формируете портфолио в процессе обучения.
• Есть несколько тарифных планов.

Программа

1. Разработка на Java.
2. Базы данных.
3. Алгоритмы, структуры данных.
4. Backend.
5. Framework Spring.
6. Основы Frontend.
7. База по системному администрированию.
8. DevOps.

Чему научитесь

• Освоите обширный стек технологий, в том числе noSQL, PostgreSQL, MySQL, Oracle, JSP, Maven, JUnit, Kubernetes, Docker и другие.
• Профессионально кодить на Джаве, применяя коллекции, исключения, дженерики.
• Прописывать серверную логику.
• Применять в своих проектах фреймворк Спринг.
• Делать REST-сервисы. 
• Самостоятелно развернуть сайт на домене, поддерживать его. 
• Находить ошибки, выполнять отладку кода.
• Создавать движок.
• Тестировать приложения.
• Применять DevOps практики.

Особенности

• Подходит новичкам, которые изучают программирование с нуля, а также программистам со знаниями других ЯП.
• По окончанию данного курса можно устраиваться на позиции уровня middle.
• Сопровождение преподавателей, менторов.
• Гибкое расписание.
• Упор на успешное трудоустройство: изучение кейсов, проекты по брифам реальных заказчиков, формирование портфолио.

Программа

1. Введение в профессию.
2. Маркетинговая и продуктовая аналитика.
3. Юнит-экономика.
4. SQL.
5. Тестирование гипотез.
6. Сквозная маркетинговая аналитика.
7. Карьерный курс.

Чему научитесь

• Работать с метриками продукта и маркетинга.
• Использовать для анализа данных статистику.
• Обрабатывать данные с помощью Google Sheets, SQL.
• Визуализировать данные.
• На основе анализа данных делать выводы.

Программа

1. Введение в искусственные нейросети.
2. TensorFlow, Keras фреймворки для глубокого обучения.
3. Сверточные нейронные сети для распознавания изображений.
4. Оптимизация, повышение скорости работы.
5. ImageNET для решения задачи классификации изображений.
6. NLP для определения рукописных цифр на Python.
7. Обучение нейросети решать задачи, связанные с детекцией.
8. Reinforcement Learning (агент для игры в Pong на основе DQN-алгоритма).
9. Разбор прочих областей использования нейронных сетей

Чему научитесь?

• Применению DL-алгоритмов для решения различных задач бизнеса.
• Работе в команде с другими программистами, разработчиками, тестировщиками.
• Созданию рекомендательных систем подходящих продуктов/товаров при покупке.
• Программированию на языке Python, проведению аналитических подсчетов.
• Обработке крупных баз данных, файловых систем, документов, накопителей.
• Разработке разных моделей предсказаний, от кредитного рейтинга до увеличения показателей продаж. 

Полезные курс для тех, кто хочет обучиться уверенно решать алгоритмические задачи любой сложности. Набирают людей без опыта, проводят много практических занятий, учат писать собственные алгоритмы, рассказывают о методах эффективного прохождения собеседований, уделяют внимание изучению основ Python, Java, Pascal, C++.

Программа

1. Знакомство с Пайтон.
2. Основы синтаксиса.
3. Применение разных типов данных.
4. Работа с текстом.
5. Функции, модули.
6. Библиотеки Pandas.
7. Мониторинг разных источников.
8. Объединение сведений.
9. Работа с большими файлами.
10. Визуализации при помощи графиков, гистограмм.
11. Сводные таблицы, множество однотипных файлов.
12. Разбор более продвинутых случаев.
13. Использование NumPy библиотек.
14. Работа с различными файловыми форматами.
15. Написание автоматических скриптов.
16. Парсинг веб-страниц, общедоступных профилей пользователей ВК.
17. Работа с открытыми API, Яндекс сервисами, ВКонтакте.
18. Автообновление отчётов.
19. Диагностика/исправление ошибок кода.
20. Финальный экзамен.

Чему научитесь?

• Программировать на Пайтон.
• Анализировать, быстро обрабатывать большие файлы.
• Создавать отчеты, автоматизировать процесс сбора данных.
• Работать с популярными интернет-сервисами.
• Парсить web-страницы, работать с API.
• Работать с machine learning алгоритмами.
• Пользоваться data scientist инструментами.
• Получите навыки уровня middle в Data Science, станете более востребованным на рынке труда.