Усім привіт, мене звати Влад, і зараз я проходжу курс з front-end-розробки у Beetroot Academy. Як 28-річний копірайтер, я в захваті від нового кар'єрного шляху в якості junior front-end developer, і я з радістю поділюся своїм досвідом навчання на онлайн-курсах.
Вивчення програмування може лякати, особливо коли одночасно жонглюєш іншими обов'язками та справами. Але я вірю, що з правильним мисленням і підходом будь-хто може навчитися і досягти успіху в цій галузі.
У цій статті я хочу поділитися думками та інсайтами про те, як онлайн-навчання може допомогти досягти поставлених цілей, навіть якщо в минулому ти вже мав невдалий досвід опанування нової професії. Від мого власного досвіду захоплення комп'ютерами з дитинства до запису на онлайн-курс, я сподіваюся надихнути і мотивувати тебе до дій, якщо ти ти теж думаєш про кар’єру в ІТ.
Отже, з самого дитинства я був зачарований комп'ютерами…
Розумний, але ледачий
Підліток кінця 90-х - початку 2000-х, я був оточений хвилею нових і захоплюючих технологій, від касетних плеєрів та ігрових приставок до перших персональних комп'ютерів.
У ті часи наявність комп'ютера чи приставки робила тебе королем серед однокласників. Я годинами грав у відеоігри, не замислюючись над тим, як працює технологія, що лежить в їх основі. Тоді я знав одне:що технології — це круто.
У школі вчителі часто описували мене як «розумного, але ледачого».Зараз я розумію, що моя схильність шукати неочевидні рішення та нудьга на уроках були ранніми ознаками мого потенціалу як програміста. Адже мета хорошого програміста — писати простий і зрозумілий код, що виражається принципом KISS (Keep It Simple Stupid).
Уроки інформатики були для мене найцікавішими, бо я відчував, що за монітором відбувається якась магія, і я був сповнений рішучості дізнатися про неї більше.
Гуманітарний спосіб мислення винний?
Незважаючи на моє раннє захоплення технологіями, з віком я зрозумів, що відстаю від швидкого темпу технологічного прогресу. Натомість я зосередився на розвитку своїх навичок з іноземних мов та маркетингу, переконаний, що маю більш "гуманітарний" склад мислення.
В результаті я здобув ступінь з міжнародної економіки в технічному університеті, де я досяг успіху в англійській мові, переговорах та грі на гітарі. Однак після закінчення магістратури я зрозумів, що хочу досліджувати світ інформаційних технологій.
Я звернувся за допомогою до своїх технічно підкованих друзів, сподіваючись навчитися основам програмування. Вони дали мені підручник з математичної логіки та алгоритмів і порадили перейти на операційну систему Linux, залишивши мене розгубленим і розчарованим.
Незважаючи на всі мої зусилля, мій мозок з усіх сил намагався розібратися в рядках незрозумілих цифр і символів, і я виявився не в змозі ефективно використовувати свій комп'ютер з новою операційною системою. Зневірившись, я закинув програмування на наступні п'ять років, змирившись із життям без технологій.
День, коли все змінилося
24 лютого 2022 року став доленосним днем для багатьох українців, і для мене в тому числі. За одну ніч я втратив роботу і житло, і був змушений повністю переосмислити своє життя. Подробиці того, що сталося, добре відомі кожному, хто знайомий з поточною ситуацією в Україні.
Не маючи постійного доходу і бажання працювати віддалено з будь-якої точки світу, я згадав про своїх друзів-програмістів, розкиданих по всій земній кулі, і вирішив зайнятися програмуванням як кар'єрою. Спочатку я намагався вчитися самостійно, покладаючись на відеоуроки на YouTube та години пошуку в Google. Хоча мені вдалося створити свій перший веб-сайт, мій код нагадував монстра Франкенштейна, зібраного з клаптиків чужого коду, знайденого в Інтернеті.
Швидко стало очевидним, що я потребую структури навчання, менторства та належної освіти, щоб по-справжньому розвинути свої навички. Саме тоді я відкрив для себе Beetroot Academy і вирішив записатися на курс з front-end-розробки.
Чому front-end, чому Beetroot Academy?
Перш ніж розпочати пошук курсів, мені потрібно було вирішити, який шлях в ІТ я хочу обрати. Після ретельних роздумів я дійшов висновку, що front-end-розробка буде найкращим способом для мене увійти в цю сферу. Це рішення ґрунтувалося на універсальності та постійному попиті на цю дисципліну, а також на тому, що вивчення нового фреймворку дасть мені змогу змінити напрямок у разі потреби.
Я досліджував різні онлайн-курси, просив друзів про рекомендації та читав відгуки. Я виявив, що існує багато варіантів:
Буткемп-курси пропонували повне занурення, навчання проходило з 8-9 ранку до 5-6 вечора. Однак цей варіант мені не підійшов, оскільки я був зайнятий на основній роботі, а коштувало це досить дорого.
Для тих, хто був обмежений у часі, можна було придбати уроки у записі. Ці курси пропонували відеозапис навчального матеріалу, який можна було переглянути у вільний час. Однак мені потрібне було відчуття спільноти і можливість ставити запитання, тому цей варіант мені не підійшов.
Вечірні онлайн-курси підійшли мені якнайкраще, а Beetroot Academy виявилася найбільш просунутою платформою, що надає послуги для такого типу навчання. Мене порадувала прийнятна ціна і можливість розбити вартість навчання на кілька платежів, що було особливо важливо в ці нестабільні часи. Крім того, деякі з моїх друзів, які навчалися в Beetroot Academy, дуже рекомендували ці курси, і навіть успішно працевлаштувалися після їх закінчення.
Після того, як я подав заявку до Beetroot Academy, я отримав електронного листа від менеджера, який призначив відеодзвінок, щоб обговорити організацію навчання, програму та відповісти на всі мої запитання.
Мені розповіли, що навчання триватиме чотири місяці, тричі на тиждень. Вівторок й четвер заняття з 19:00 до 21:00, а по суботах з 11:00 до 15:00. Цей графік мені дуже підійшов, що допомогло втримати баланс між навчанням, основною роботою, та повсякденним життям. Завдяки такому розкладу в мене залишається достатньо часу для підготовки домашніх завдань, та підготовки до наступних занять. Зазвичай, після уроку, вже немає сил та часу щось робити, то я використовував вечір наступного дня для підготовки. Тому заздалегідь плануйте свій час так, щоб у вас було мінімум 4 вільних вечора на тиждень.
Для зарахування я також пройшов тест на знання англійської мови і і тепер можу вдосконалювати свій рівень під час вивчення front-end,що є додатковою перевагою програми.
Після оплати першого місяця навчання на сайті Beetroot Academy я отримав доступ до свого особистого кабінету в LMS (learning management system). Тут я можу відстежувати свій прогрес, отримувати доступ до матеріалів курсу та надсилати завдання на перевірку. Саме тут ми отримуємо фідбек до наших домашніх роботах. Зазвичай наш вчитель перевіряє усі завдання за тиждень на вихідних, тому ми мали трохи часу зробити всі мінорні моменти, котрі не встигли, але графік перевірки може відрізнятись у різних викладачів. Всі заняття проводяться через Zoom.
Перший урок
На першому занятті в Beetroot Academy нас познайомили з викладачем, Ігорем Кукобою, досвідченим front-end-розробником. Він швидко допоміг нам подолати ніяковість та страхи і встановити дружню та невимушену атмосферу. Група складалася з людей різних професій, з різною мотивацію вступу на курс. Хтось хотів змінити професію, а хтось, як і я, втратив роботу і шукав нові можливості.
Підхід до навчання в Beetroot базується на моделі перевернутого класу. Перед кожним заняттям ми мали ознайомитися з темою, прочитати теорію та переглянути вступне відео, підготовлене експертами Beetroot Academy. Під час заняття викладач надавав більш детальні пояснення та приклади, а ми мали можливість ставити запитання. Після заняття ми отримали завдання виконати домашнє завдання по темі та завантажити свої рішення в особистий розділ LMS.
Перші інсайти
На момент написання цієї статті я ще продовжую навчання в Beetroot Academy , але хочу поділитися своїми враженнями від останніх трьох місяців з тими, хто розглядає можливість вступу на ці курси.
Комунікація — на високому рівні
Взаємодія між навчальною групою, викладачами та командою Beetroot Academy — повноцінна та своєчасна. У нас є спеціальні канали та чати у Slack, які дозволяють нам залишатися на зв'язку і ставити будь-які питання, що стосувалися навчання або організаційних моментів.
Дисципліна — понад усе
Темп навчання досить швидкий, і якщо пропустити хоча б одне заняття, може бути важко його надолужити. Моя головна порада — не пропускати занять і вчасно виконувати домашні завдання.
Протягом першої половини курсу (2 місяці) ми зосередилися на вивченні HTML і CSS - технологій, що відповідають за зовнішній вигляд вебсайтів. Протягом цього часу я боровся з перебоями в електропостачанні, через що пропустив кілька уроків і нехтував домашніми завданнями. Це був виклик для мене та всієї моєї групи, але завдяки підтримці команди Beetroot Academy нам надали додатковий час, щоб наздогнати пропущений матеріал.
Друга половина курсу (2 місяці) присвячена вивченню мови програмування JavaScript та фреймворку React. Наразі я перебуваю на цьому етапі і знаходжу його дуже цікавим. З допомогою нашого викладача ми вчимося виконувати деякі вражаючі трюки кодування. Моя головна порада на цьому етап і— вчасно виконувати домашні завдання та робити перерви, коли це необхідно. Одного разу я так довго працював над завданнями на JavaScript, що вночі мені наснилося, як я сортую масиви даних, що змусило мене усвідомити важливість перерв і відпочинку.
Замість висновків
Beetroot Academy стала для мене досвідом, що змінив моє життя, оскільки дозволила нарешті реалізувати свою пристрасть до програмування. Високий рівень організації, досвідчені викладачі та комплексна навчальна програма допомогли мені здобути цінні навички, які я зможу використати для розвитку своєї кар'єри.
Крім того, гнучкість платформи та доступність навчальних матеріалів дозволили мені навчатися у власному темпі та за власним графіком. Підхід "перевернутого класу" виявився дуже ефективним і цікавим, а підтримка моїх одногрупників та викладачів зробила процес навчання ще більш приємним.
Загалом, я дуже рекомендую Beetroot Academy всім, хто хоче спробувати свої сили в ІТ, чи то дизайн, управління проектами чи програмування. Вони пропонують чудові ресурси та підтримку, які дозволяють будь-кому досягти успіху у побудові кар'єри. Не дозволяй жодним відмовкам стримувати себе — зроби перший крок до своєї мрії та запишися на конультацію в Beetroot Academy вже сьогодні.
Розпочни кар'єру front-end розробника
Ми вчимо створювати сайти: пояснюємо, як працює браузер, як застосовувати HTML, CSS та JavaScript (ES6). Викладачі навчать тебе повторювати роботу фреймворку, пояснять, як зібрати веб-застосунок за допомогою інструменту Gulp/webpack.
Computer Vision Engineer створює системи для аналізу зображень і відео: від збору даних і тренування моделі до її роботи в продакшені чи на пристрої. Він поєднує машинне навчання з розробкою, тому в українських вакансіях від нього зазвичай чекають і PyTorch, і впевненого Python, і розуміння того, як модель поводиться на реальному залізі.
Нижче про задачі, стек, зарплати й шлях у професію, з опорою на вакансії 2026 року і дані DOU.
Що робить CV-інженер
Тренування моделі займає меншу частину роботи, ніж здається. Типовий цикл виглядає так:
Розібратися в задачі. Що саме треба знаходити, з якою точністю, на якій камері, з якою швидкістю.
Зібрати й розмітити дані. Узгодити правила розмітки, перевірити якість, поділити вибірки.
Обрати й навчити модель. Найчастіше це fine-tuning готового детектора; власну архітектуру з нуля пишуть рідко.
Проаналізувати помилки. Подивитися, де модель помиляється, і зрозуміти чому.
Оптимізувати й розгорнути. Експорт, квантизація, інтеграція у відеопайплайн чи сервіс.
Супроводжувати. Стежити, як модель працює на нових даних, дозбирувати приклади й перетреновувати.
Останній пункт часто недооцінюють. Модель, яка добре працювала в день запуску, через кілька місяців може гірше впоратися, бо змінилися освітлення, камера чи самі об'єкти. Це називають data drift, і відстежувати його входить в обов'язки CV-інженера.
Стек Computer Vision Engineer: що просять у вакансіях
Ми переглянули вакансії CV Engineer українських компаній за 2026 рік, зокрема Frontline Robotics і «Атлон Авіа». Повторюється такий набір:
Навички та інструменти у вимогах до спеціалістів з комп'ютерного зору і те, як часто вони трапляються
Що
Як часто трапляється
Python
обов'язково майже завжди
C++
обов'язково або як перевага
PyTorch
обов'язково
OpenCV
обов'язково або як перевага
Детекція, трекінг, сегментація
у задачах і вимогах
ONNX, TensorRT, OpenVINO
як перевага
NVIDIA Jetson та інші embedded-платформи
як перевага або в задачах
Linux, Git, Docker
обов'язково
GStreamer, DeepStream, робота з відеопотоком
як перевага
У вимогах Frontline Robotics, наприклад, окремо згадано розуміння real-time обмежень: latency, FPS, пам'ять і продуктивність. Це характерно для продуктових компаній, де модель працює на пристрої. В аутсорсі чи хмарних продуктах акцент зміщується на MLOps, API і масштабування.
Скільки заробляє Computer Vision Engineer в Україні
Окремої медіани для CV-інженерів у публічних дослідженнях немає. Найближчі дані дає зимове опитування дата-фахівців DOU 2026:
Медіана та її зміна за пів року для ролей ML/DL Engineer, AI Engineer і Data Scientist
Роль
Медіана
Зміна за пів року
ML/DL Engineer
$2350
−$775
AI Engineer
$2375
−$325
Data Scientist
$2700
−$300
Важливі застереження. Вибірка невелика: 332 фахівці на всі дата-ролі. Медіана не розбита за рівнями, тому в неї потрапляють і джуни, і сеньйори. І тренд за пів року був на зниження.
В оборонній галузі картина інша. За зарплатним звітом DOU літа 2026, розробники з Python у DefTech мають найвищу медіану серед мов: $4500 проти $3500 у розробників в ІТ загалом. CV-інженери в defence-компаніях зазвичай пишуть саме на Python, тож орієнтуватися варто на ці цифри, з поправкою на рівень.
Де працюють CV-інженери
Продуктові компанії зі споживчими застосунками: фільтри, редактори фото, розумні камери
Промисловість і логістика: контроль якості, підрахунок, сортування, складські роботи
Агротех: моніторинг посівів, сортування врожаю
Медтех: аналіз медичних знімків як допомога лікарю
Defence і dual-use: робототехніка, автономні системи, аналіз аерофото
Аутсорс і R&D-центри: проєкти для іноземних клієнтів у будь-якій із цих сфер
У зимовому опитуванні DOU частка CV-інженерів серед дата-фахівців за пів року подвоїлася, з 2% до 4%. Абсолютно це невелика група, але вона росте.
Junior, Middle, Senior: як виглядає зростання
Вакансій CV Engineer для людей без досвіду мало. У переглянутих вакансіях defence-компаній ішлося про три роки досвіду в CV або ML. Тому найчастіше в професію приходять з суміжних ролей.
Початковий рівень зазвичай виглядає як розробник у команді, який бере CV-задачі: підготовку даних, інтеграцію готової моделі, оптимізацію пайплайна.
Middle самостійно веде задачу від даних до розгортання й вміє пояснити, чому модель помиляється.
Senior обирає підхід і архітектуру під обмеження продукту, оцінює ризики й відповідає за якість моделі після запуску.
Як стати Computer Vision Engineer
Найкоротший шлях веде з розробки. Embedded-інженер приносить розуміння заліза й реального часу, backend-розробник приносить продакшен-дисципліну. Обом бракує роботи з даними й нейромережами. Покроковий маршрут ми опишемо у наступній статті.
Мінімум, з яким можна претендувати на CV-задачі:
Python, NumPy, OpenCV
PyTorch на рівні fine-tuning готових моделей
один детектор, навчений на власних даних, з двома ітераціями
метрики mAP, precision, recall і вміння пояснити їх щодо задачі
досвід запуску моделі на пристрої або хоча б експорту в ONNX із виміром швидкості
З чого почати
Освітня програма Computer Vision у Beetroot Academy веде розробників без ML-досвіду від обробки зображень до власного детектора, його супроводу після деплою і запуску на edge: 12 практичних занять. Загальний огляд напряму є в гайді Комп'ютерний зір: що це і як працює.
Комп'ютерний зір (computer vision, CV) є галуззю штучного інтелекту, яка вчить програми знаходити й розпізнавати об'єкти на зображеннях і відео. Камера дає лише масив чисел. Завдання CV полягає в тому, щоб перетворити ці числа на відповідь: що на кадрі, де саме і що з ним відбувається.
Нижче про те, як це працює, які задачі розв'язує комп'ютерний зір, де його вже використовують і як увійти в напрям, якщо ти пишеш код або працюєш із залізом.
Як комп'ютер «бачить» зображення
Для програми фото є таблицею чисел. Кольорове зображення 640×480 пікселів зберігається як масив 480×640×3: висота, ширина і три канали кольору. Кожне значення від 0 до 255 описує яскравість червоного, зеленого або синього в одній точці.
З цим масивом можна працювати двома способами.
Класичні алгоритми. Інженер сам описує правила: розмий шум, знайди краї, виділи контури, порахуй об'єкти. Цим займається бібліотека OpenCV. Такий підхід швидкий, передбачуваний і добре працює там, де умови стабільні: однакове освітлення, однаковий фон, однакові деталі на конвеєрі.
Нейромережі. Правила не пишуть вручну. Модель показують тисячі розмічених прикладів, і вона сама підбирає фільтри, які відрізняють один клас від іншого. Згорткова мережа (CNN) по суті робить те саме, що й класичний фільтр, тільки її ядра налаштовуються на даних. Сучасні детектори на кшталт YOLO та RT-DETR будуються на цьому принципі.
На практиці ці підходи поєднують. Нейромережа знаходить об'єкт, а класичний алгоритм уточнює його межі чи рахує розміри.
Які задачі розв'язує комп'ютерний зір
Основні задачі комп'ютерного зору: яке питання вирішує модель і приклад застосування
Задача
Питання, на яке відповідає модель
Приклад
Класифікація
Що на зображенні?
здоровий листок чи уражений
Детекція об'єктів
Що на кадрі і де саме?
рамки навколо людей на вході до магазину
Сегментація
Які саме пікселі належать об'єкту?
точний контур пухлини на знімку
Трекінг
Куди рухається об'єкт між кадрами?
підрахунок машин, що перетнули лінію
Оцінка пози
Як розташовані точки тіла?
аналіз техніки вправи в фітнес-застосунку
OCR
Який текст на зображенні?
читання номерів накладних на складі
Найчастіше в продуктах трапляються детекція і трекінг. Саме з них зазвичай починають навчання, бо результат видно одразу: рамка або з'являється на правильному місці, або ні.
Де використовують computer vision
Споживчі продукти. Фільтри, які накладають маски на обличчя, розумні камери, що відрізняють людину від кота, сканери документів у банківських застосунках. Частина таких продуктів створена в Україні: у програмі Computer Vision Beetroot Academy окремо розбирають кейси Looksery (згодом Snapchat), Reface, Ajax Systems і Petcube.
Промисловість. Контроль якості на лінії, де камера шукає подряпини й відколи швидше за людину. Підрахунок продукції, перевірка маркування, моніторинг безпеки на виробництві.
Агро. Виявлення хвороб рослин за фото листя, оцінка стану посівів з аерознімків, сортування врожаю.
Медицина. Допомога лікарю в аналізі рентгенівських і МРТ-знімків. Остаточне рішення тут ухвалює людина, а модель підсвічує ділянки, на які варто подивитися.
Робототехніка й dual-use. Автономні роботи, складські системи, аналіз аерофото і тепловізійних даних. Для інженера це ті самі алгоритми, тільки дані інші: кадр знято згори, об'єкти дрібні, а тепловізор дає одноканальне зображення замість кольорового.
Комп'ютерний зір, машинне навчання і AI: у чому різниця
Штучний інтелект є найширшим поняттям. Машинне навчання є його частиною: програми, які вчаться на даних замість прописаних правил. Комп'ютерний зір є прикладною областю, де машинне навчання застосовують до зображень і відео.
Звідси практичний висновок для кар'єри. CV Engineer зазвичай знає ML-основи, але глибоко працює з одним типом даних і з обмеженнями заліза, на якому модель має працювати. Детальніше про роль ми написали в статті Computer Vision Engineer: хто це і що робить.
Інструменти: OpenCV, PyTorch, YOLO, ONNX
Базовий набір, з яким працюють у більшості команд:
Python як основна мова для експериментів і тренування
OpenCV і NumPy для класичної обробки зображень
PyTorch для нейромереж
YOLO від Ultralytics для детекції, сегментації та трекінгу
Roboflow або CVAT для розмітки даних
ONNX, TensorRT, OpenVINO для запуску моделей на конкретному залізі
C++ там, де важлива швидкість на пристрої
Для старту достатньо Python і Google Colab: GPU для тренування Google надає безкоштовно, тож власна відеокарта на першому етапі не потрібна.
Що потрібно, щоб почати вивчати комп'ютерний зір
Найкоротший шлях має той, хто вже програмує. Досвіду з machine learning для старту не треба. Вища математика теж не є обов'язковою умовою: щоб працювати з детекторами, вистачить розуміння масивів і матриць, а складніші речі засвоюються на практиці.
Типова послідовність виглядає так:
Зображення як масив: канали, типи даних, колірні простори
Класичні операції в OpenCV: фільтри, краї, контури
Основи нейромереж і transfer learning
Детекція з YOLO на готових моделях, потім на власних даних
Метрики, аналіз помилок, друга ітерація тренування
Експорт моделі та запуск на пристрої
Кожен із цих кроків ми розібрали окремо у наступних статтях.
Після навчання ми попросили його назвати, що змінилось у роботі. Ось що він розповів.
Кодифікація: від норм до алгоритмів
Кодифікація – одна з тих тем, з якими фахівець із закупівель стикається постійно. До навчання Костянтин розумів її лише в межах нормативного регулювання: які документи потрібні, які вимоги треба виконати.
Тепер він розуміє алгоритми, за якими кодифікацію отримують. Це змінило кут зору. Раніше він дивився на процес як замовник, тепер бачить його ще й зі сторони постачальника, який проходить цей шлях зі своїм виробом.
Процеси: як вироби працюють разом
У закупівлях легко звикнути до окремих процесів: одна позиція, одна специфікація, один договір. Так і було в Костянтина до програми. Він знав окремі процеси, але не знав, як вони пов'язані між собою.
Після навчання він розуміє, як різні вироби взаємодіють в одному напрямку. А звідси й розуміння, чому закупівлі мають бути комплексними: техніка працює в зв'язці, і закуповувати її теж варто з урахуванням цієї зв'язки.
Рішення і розмови з колегами
Рішення в роботі Костянтина й надалі чітко регламентовані, тут нічого не змінилось. Змінилось інше. Раніше він бачив своє рішення окремо. Тепер видно його значення в комплексі з іншими рішеннями, інколи навіть тими, які ухвалює не він.
Це відчутно і в щоденній роботі. У розмовах із колегами він став обізнанішим з технічного боку, тож обговорення стали предметнішими.
Звідки це взялося
Костянтин пов'язує ці зміни з комплексними груповими вправами з планування операцій. На них учасники працювали з операцією як з цілим: розбирали, як окремі елементи поєднуються в одну систему і впливають один на одного.
Для людини, яка щодня працює з однією ділянкою, такий формат дає рідкісну можливість побачити всю картину. І саме ця картина потім допомагає краще робити свою частину роботи.
Спільнота
Окрім знань, після навчання в Костянтина залишились корисні контакти для нетворкінгу. Програма і її учасники стали для нього важливим надбанням.
У Defence Tech це має особливу вагу. Сфера тісна, багато питань вирішується через людей, і знайомства з колегами з інших компаній та ролей часто корисні не менше за саму програму.
Порада колегам
На запитання, чи радить він програму колегам по галузі, Костянтин відповів коротко: однозначно йти. Як мінімум заради цікавих людей усередині Defence Tech сфери.
Офіційно я воюю з березня 2024-го. Неофіційно – з 2023-го. Була «піратом» на медеваках, перекладала для іноземних організацій і волонтерів. Дроноводкою стала в березні 2025-го.
Я люблю свою роботу. В рамках війни бути дроноводом – це честь. Дрони зараз основа оборони і рушійна сила наступів. За допомогою дронів нам з екіпажами вдається зробити стільки, що я просто не можу зупинитись і залишитись лише на рівні пілотування.
Хоча на початку були і перепони: мало хто вірить, що жінка може і дрон піднять, і плати підпаять. Вирішила довести, що це все дурниці.
Чому пілотування виявилось малою частиною справи
Мало просто підняти дрон. Це лише 10% усієї роботи.
Решта 90% – це прошивки і тонкі налаштування. Безумовно, можна зробити як завжди: взяти дрон з коробки і полетіти. Але практика показала, що так не працює. В умовах війни навіть військові технології мають адаптуватись під індивідуальні потреби.
Так я відкрила для себе інженерію.
Бо мені було мало моїх знань. Я хочу знати більше, розуміти кожну деталь своєї роботи. Тільки так я можу бути дійсно корисною для екіпажів, з якими працюю.
Які враження від навчання в Beetroot Academy
Спочатку мене лякала ціна. Це чесно, і я не бачу сенсу вдавати інше.
Але програма виявилась такою насиченою, що по ітогах вартує всіх грошей світу.
Що мені дало навчання
Класно поданий матеріал. Можливість повертатись до нього неодноразово, коли потрібно освіжити знання. Дуже зручна платформа. І чудові тести для самоперевірки, де я можу потішити его.
Для людини, яка вчиться між завданнями, це важить більше, ніж будь-який розклад. Матеріал має бути там, коли в тебе з'явилась година.
Що змінилось у роботі
Більше впевненості під час роботи. І розуміння, що в мене є власна афігенна вікіпедія у вигляді матеріалів і лекцій.
Якщо коротко описати, не вдаючись у подробиці: я не маю жодних проблем з переходом від одних бойових засобів на інші.
