• Розуміння архітектури та принципів роботи вебсторінок і вебзастосунків;
• Аналіз HTML-розмітки та структури інтерфейсу (елементи, ієрархія, DOM);
• Перевірка коректності стилізації та відображення UI (CSS, layout, візуальна відповідність);
• Базове використання JavaScript для розуміння логіки поведінки вебсторінок;
• Розуміння подієво-орієнтованої взаємодії в користувацьких інтерфейсах;
• Обчислювальне та алгоритмічне мислення для пошуку дефектів;
• Виявлення та опис помилок у вебінтерфейсах на основі очікуваної поведінкиУважність до деталей та системний підхід до тестування;

• Python
• Штучний інтелект (AI)
• Машинне навчання (Machine Learning)
• Нейронні мережі
• Обробка природної мови (NLP)
• Алгоритми пошуку та обходу графів (DFS, BFS, A*)
• Представлення знань та логічний висновок
• Імовірнісні моделі та байєсівські мережі
• Оптимізація та задачі задоволення обмежень (CSP)
• Аналіз даних
• Розробка алгоритмів
• Оцінка та валідація моделей

• Виконано 12 практичних проєктів зі штучного інтелекту.
• Вивчені теми: алгоритми пошуку, представлення знань, робота з невизначеністю, оптимізація, машинне навчання, нейронні мережі, обробка природної мови (NLP).

1. Архітектура кластера та workloads: control plane, робочі ноди, etcd, API server, scheduler, controller manager, Pods, Deployments, ReplicaSets, StatefulSets, Jobs, CronJobs
2. Мережева модель: Services (ClusterIP, NodePort, LoadBalancer), Ingress (virtual hosting, fanout routing), NetworkPolicy
3. Конфігурація, секрети та зберігання даних: ConfigMaps, Secrets (literals, маніфести, файли), Volumes, PersistentVolume/PersistentVolumeClaim, headless Services для StatefulSet
4. Безпека та управління ресурсами: SecurityContext, Pod Security Admission (privileged/baseline/restricted), основи RBAC, ResourceQuota, LimitRange, автомасштабування
5. Стратегії розгортання, Helm та інструменти: Rolling Update, Blue/Green, Canary deployments, пакетний менеджер Helm, kubectl, minikube, Docker, CNI-плагіни (Weave Net), діагностика та усунення несправностей (describe/logs/events)

1. Professional English: Resume & Cover Letter Writing, Networking, Elevator Pitch, Job Interview Communication.

Опанував повний цикл роботи з Git: ініціалізація та клонування репозиторіїв, індексація та коміти, створення та керування гілками, злиття гілок (merge) і стратегії злиття, аналіз відмінностей (diff), розв’язання конфліктів, створення та застосування патчів (format-patch, apply, am), відправка патчів електронною поштою (send-email), робота з віддаленими репозиторіями (remote, push, pull, fetch), основи процесу code review через Gerrit (життєвий цикл зміни: Code-Review, Verified, Submit).

• Налаштування робочого середовища Excel, гарячі клавіші для прискорення роботи; • Фінансові, статистичні та логічні функції для бізнес-рішень; • Підготовка та структурування даних для аналізу; • Прогнозування (What-If Analysis); • Автоматизація рутинних завдань через шаблони й макроси; • Поглиблена робота зі зведеними таблицями для аналізу великих обсягів даних; • Розширена побудова діаграм, графіків та інтерактивних дашбордів з роздільниками (slicers) для презентацій і звітів.

1. Generative AI та ChatGPT для вирішення бізнес-завдань і підвищення продуктивності.
2. Prompt Engineering — створення ефективних промптів.
3. AI-асистенти та Copilots — створення та використання спеціалізованих AI-помічників.
4. Мультимодальний AI — робота з текстовим, візуальним та аудіовізуальним контентом.
5. AI для аналізу даних і досліджень, моніторингу соціальних мереж та відгуків клієнтів.
6. AI-автоматизація бізнес-процесів, клієнтської підтримки та роботи з корпоративними даними.

1. Фінансові інструменти міжнародної торгівлі (акредитиви, інкасо, банківські гарантії)
2. Документарні операції в міжнародних розрахунках
3. Валютне регулювання імпортних та експортних операцій
4. Зниження ризиків неплатежів, побудова безпечних схем розрахунків
5. Уникнення штрафів і порушень при валютному контролі

1. Фінансовий облік і читання фінансової звітності
2. Облік і оцінка активів та зобов'язань
3. Облік основних засобів, амортизації та знецінення
4. Аналіз звіту про рух грошових коштів
5. Облік власного капіталу та емісії акцій
6. Часова вартість грошей (дисконтування)
7. Оцінка ефективності та вартості бізнесу на основі фінансових даних

• Принципи структур даних і як вони використовуються.

• Створення програм, які можуть зчитувати та записувати дані з файлів.

• Збереження даних за допомогою словників Python.

• Виконання багатоетапних завдань, серед яких сортування та   використання кортежів.

• регулярні вирази;
• роботу з популярними форматами даних - HTML, XML, JSON;
• витягування інформації через через API у Python;
• різноманітні вебсервіси;

• основні принципи роботи баз даних;
• основи візуалізації даних за допомогою біліотеки D3.js для створення інтерактивних візуалізацій;
• принципи багатоступеневих процесів сбору, аналізу та обробки даних;
• основи SQL;

• Бізнес-англійська (усна та письмова комунікація)
• Підготовка та проведення бізнес-презентацій англійською мовою
• Створення та представлення elevator pitch (ліфтової промови)
• Навички переконливої комунікації з інвесторами
• Вміння структурувати бізнес-ідеї та формулювати ціннісну пропозицію англійською
• Англійська термінологія в сфері підприємництва та інвестицій
• Участь у дискусіях, форумах та бізнес-обговореннях англійською мовою

• Кібербезпека / Cybersecurity
• Захист облікових записів, даних і систем від сучасних кіберзагроз
• Виявлення та оцінка кіберзагроз і вразливостейУправління ризиками в галузі інформаційної безпеки
• Захист власної конфіденційності в цифровому середовищі
• Аналіз компромісів між безпекою та зручністю використання (security vs. usability)
• Безпечне використання цифрових технологій та програмного забезпечення

• Підготовка та ведення тестової документації в MS Word (шаблони, стилі, структуроване оформлення, захист документів) • Автоматизація рутинних операцій у Word за допомогою макросів • Робота з тестовими даними в MS Excel: формули, масиви, сортування, фільтрація • Аналіз і валідація даних, пошук аномалій, умовне форматування • Візуалізація результатів тестування (графіки, звіти) • What-If Analysis: Goal Seek, Solver для перевірки граничних умов • Використання Data Analysis ToolPak для базової аналітики • Базові навички VBA для автоматизації перевірок і звітів • Акуратне ведення звітності та розсилка документів (mail merge) Додатково • Практичний досвід (лабораторні роботи)

• Основи мови програмування Python. • Написання перших програм на Python. • Використання змінних для зберігання, пошуку та обчислення інформації. • Застосування функцій та циклів.

• Створення реляційних баз даних.
• Різні типи SQL запитів.
• Вміння формулювати, створювати та налагоджувати запити SQL.

• Використання теорії тестування. • Застосування техніки тест-дизайну. • Тестування веб-додатків. • API запити. • SQL запити. • Тестування мобільних програм. • Використання додаткових інструментів.

• Методологія програмування. • Життєвий цикл. • Теорія тестування. • Створення тест-кейсів та сценаріїв. • Застосування тест дизайну. • Застосування Postman. • Застосування SoapUI.

• Просування сайтів.
• Наповнення сайту текстової, графічної та інших видів інформації.