Beetroot Academy
Завантажуємо сторінку…
0%
Ти плануєш кодити або займатися дизайном сайтів та інтерфейсів? Знаючи Front-End, зможеш перейти у будь-який напрямок розробки. У твоєму арсеналі, як мінімум, знання верстки HTML/CSS і однієї з найбільш затребуваних мов програмування — JavaScript. Особливість фронтенду у його наочності. Пишеш код й одразу бачиш результат.
Beetroot Academy навчає онлайн, зокрема фронтендщиків. Ми поговорили зі студентами й викладачами курсу та розповідаємо, як відбуваються уроки.
Початок уроку
За пару хвилин до заняття я у повній готовності: на ноуті відкрита конференція Zoom, поруч чай із печивом. Попереду — три години інтенсивної роботи. Ейнштейн казав: «Божевілля — це повторення однієї й тієї ж дії зі сподіванням на зміни». Так ось тут схожа ситуація. Вранці поснідав, сів за комп’ютер — роблю домашку — вкладки у фреймворку Bootstrap. Пообідав, знову сів за комп’ютер, надіслав одногрупнику скріншот коду. «Слухай, де я гальмую, підкажи»? — пишу йому. До вечора прилітає відповідь, але дякую, додумався сам. Іноді треба відсторонитися від вантажу теорії та зрозуміти головну потребу користувача. Заняття три рази на тиждень, між ними — постійно щось пишу, гуглю, виправляю. Рутина минає, коли прокидається спортивний інтерес.
Викладач одночасно кодить і читає лекцію
Так, урок почався. Цікаво, кого оберуть для групової перевірки домашки цього разу. На попередньому занятті таким «щасливчиком» був я. З’ясовував, чи є у завданні число-паліндром (однаково читається в обох напрямках, наприклад, 101). Спочатку придумав занадто розумний спосіб: розбити число на окремі елементи та порівнювати перший з останнім і так далі. В обговоренні викладач наштовхнув на іншу думку. А чи не простіше перевернути число й порівняти його з початковим варіантом? Якщо збігається, то умова задачі виконується, якщо ні — це не паліндром.
Фух, сьогодні отримаємо персональні фідбеки по домашці. Видихаємо.
Ольга Прокопчук, Educational Manager в Beetroot Academy: «Є класний метод перевірки завдань: проаналізувати вдалу роботу і ту, де є недоліки. Студенти бачать чужі помилки й перевіряють, чи немає у них таких самих. Паралельно викладач коментує, у чому проблема, питає студентів, як би вони її вирішили. Так методика підвищує мотивацію. Деяким IT спершу дається складно. Студентам потрібна конструктивна критика, щоб вони відчували свій прогрес».
Наш лектор говорить так: не поспішайте з рішенням, побудуйте план дій. З’ясуйте, що потрібно, і розкладіть завдання на дрібні операції в JS. Існує багато готових функцій. Їх просто потрібно вивчити, вчасно згадати й правильно застосувати. Коли викладач показує код (твій або одногрупника), рядок за рядком, поступово вловлюєш сенс.
Максим Бондарук, фронтенд-розробник у Jevera і викладач курсу Front-End у Чернігові: «Перед виконанням завдання ми разом розмірковуємо, за яким алгоритмом його розв’язувати. Нещодавно декілька занять робили проєкт сторінки виведення списку товарів із фільтрами й сортуванням. Відпрацювали три теми: типи даних, класи й події. Після уроку студенти часто пишуть мені у Slack із питаннями. З найпоширеніших починаю наступне заняття».
Максим Бондарук, викладач курсу
З одного боку, під час групового аналізу домашки буває некомфортно (усі ж дивляться), з іншого — знайдені помилки допомагають виявити слабкі сторони. На старті я трохи розумів CSS і як влаштована розмітка вебсторінок, цікавився дизайном. Я міг уявити віртуальну сітку і те, як перенести дизайн на готову сторінку. Тому вступний тест склав легко. Я не «відмінник», але програма курсу дається мені добре, не відстаю. Читати й розуміти код JS мені легко, а ось написати щось самому — складніше. Нещодавно листувався з викладачем про це. Зійшлися на тому, що потрібно зосередитися на практиці. Причому, краще пройти інтенсиви JS. Уже обрав декілька безкоштовних уроків на codecademy.com.
JavaScript — розгалужена мова програмування. Чесно, лише пару днів тому зрозумів логіку й принцип роботи з нею. Один і той самий алгоритм може не спрацювати у певних випадках. Завжди є декілька способів розв’язання задачі. Відрізняється лише розмір коду і час його завантаження.
Урок саме в розпалі
Код має бути чистим і зрозумілим. Нас вчать звертати увагу на його продуктивність, якість функціоналу, стабільність, здатність до змін. Але також важливі читабельність і керованість коду. Фронтендщику потрібно швидко визначити, як поводитиметься програма у тому чи іншому випадку і за яким алгоритмом її придумали. Якщо вдається хутко виправити код й уникнути небажаних наслідків, значить, продукт гнучкий.
Ольга Прокопчук: «Щоб онлайн-заняття проходили ефективно, ми рекомендуємо студентам по можливості використовувати два монітори. На одному — працювати самим, на іншому — спостерігати за кроками викладача. Він кодить у прямому ефірі. Для тих, хто сумує за офлайн-заняттями, це своєрідна імітація роботи у класі. До того ж, студенти привчаються до нового формату роботи. Програмісти іноді сидять за трьома моніторами, щоб бачити всі етапи розробки».
Коли людина вчиться малювати, спочатку спостерігає за художником, потім бере до рук пензлик або олівець і робить перші штрихи. Щоб класно грати на гітарі, потрібно регулярно брати нові акорди. У фронтенді так само: викладач показує, ми повторюємо, а потім виконуємо завдання самостійно без підказок. Однак, у малюванні й музиці техніки запам’ятовуються механічно. Якщо вже навчився, розучитися складніше. У нашому випадку пам’ять може притуплятися. Коли розібрав ази, створюєш простий текстовий документ і вводиш необхідний код. Наприклад, вивчив, що таке параграф, пишеш: <p> Hello World </ p>. Зрозумів, що таке блок і з яких об’єктів він складається, пишеш: <div> <p> Hello world </ p> </ div>. Знання нанизуються одне за одним, і врешті ти зможеш комбінувати їх у проєкті.
Іван Василенко, фронтенд-розробник у Navicom і викладач курсу Front-End у Дніпрі: «Раджу своїм студентам правило “Дізнався — написав у коді — подивився, як це працює”. Головне, донести їм, що нормально чогось не знати. Ми вчимось знаходити помилки та виправляти їх. Я розбиваю урок на тематичні етапи та в кінці кожного прошу студентів написати фідбек за пройденим матеріалом. Потім студент на своєму комп’ютері показує, як реалізовує певну задачу».
Іван Василенко, викладач курсу
Можна зосередитися на HTML/CSS, але обмежити для себе вибір інших проєктів. Коли я почав вивчати JS, побачив, як втілити цікавий мені функціонал, який раніше не міг зробити виключно з HTML/CSS.
Щоденне правило фронтенд-розробника — пам’ятати про адаптивність верстки. Я постійно копаюсь на GitHub, користуюся CSS селекторами. Навіть не пам’ятаю тем, які б нам взагалі не знадобилися. Ну, хіба що методологія БЕМ (Блок — Елемент — Модифікатор) і лише тому, що там треба створювати багато окремих документів. Це набір інтерфейсних бібліотек, фреймворків і додаткових інструментів веб-розробки. Абсолютно все вивчити неможливо, але нам дають класну навичку — гуглити. Напиши чіткий пошуковий запит, і знайдеш відповіді на будь-які питання.
Зараз я на середині курсу. Поки що складними з майбутніх тем здаються CSS і SVG анімації. Але я сподіваюся розібратися у таск-менеджері Gulp для швидкої збірки проєктів. У пабліках пишуть, він полегшує повсякденну роботу. Хтозна, треба спробувати.
Уже обговорюємо з одногрупниками дипломний проєкт. Деякі роздумують над шаблоном магазину, а я хочу запропонувати гру, яка б розвивала дитячі здібності. Усіх подробиць не розкрию, але виконання стандартне — повний CSS і трохи JavaScript. Планую показати рідкісні методи й функції.
Мені подобається, що онлайн я одразу застосовую знання на практиці й отримую моментальний фідбек від викладача. Важливо вчитися безперервно. Ти завжди готовий до змін, якщо у тебе затребувані навички. У випадку з фронтендом під кінець навчання у мене буде портфоліо, і я швидко знайду замовників. Ну, чи не круто?
Дякуємо викладачам курсу «Front-End розробка» Івану Василенко і Максиму Бондаруку, студентам Денису Боброву і Максиму Клиго, а також Educational Manager Ользі Прокопчук за допомогу у підготовці матеріалу.
Чи знали ви, що в усьому світі жінки складають лише близько 22% професіоналів у сфері розробки та впровадження штучного інтелекту (ШІ)? Такий гендерний розрив у навичках у сфері ШІ звужує потенціал для інновацій. Навіть коли цифрові технології стануть доступнішими, ця нерівність залишиться, якщо ми не змінимо гендерні соціальні норми.
В епоху цифрової трансформації штучний інтелект змінює індустрію, освіту та ринок праці. Однак гендерні упередження в освіті та впровадженні ШІ залишаються значною проблемою, що потенційно обмежує можливості для жінок зокрема. Жінки меншою мірою представлені в STEM-дисциплінах (наука, технології, інженерія та математика), що пов’язано з усталеними упередженнями про «чоловічі» та «жіночі» професії та відповідно формувало їхній вибір ще в дитинстві. Навіть згадайте свої шкільні підручники, чи багато ви там бачили реальних прикладів жінок у науці? Для наочності радимо подивитися експеримент у київській школі, де дітей попросили намалювати представників чотирьох професій – вірусологів, аеророзвідників, реаніматологів та рятувальників. Спойлер, усі діти намалювали чоловіків-представників заданих професій. Для України, яка прагне розвивати стабільну економіку попри поточні виклики, важливо забезпечити інклюзивний доступ до навчання без стереотипів, особливо у сфері штучного інтелекту – це сприятиме інноваціям, інклюзивному економічному зростанню та довгостроковій стійкості бізнесу.
Системи штучного інтелекту працюють на основі даних, які в них завантажують. Якщо набори даних містять упередження, які вже існують в суспільстві, ШІ може посилити гендерну нерівність та інші стереотипи — особливо під час наймання на роботу, доступу до фінансів та надання послуг з підтримки бізнесу. До прикладу, алгоритми штучного інтелекту, які використовуються для найму персоналу, можуть відтворювати упередження, віддаючи перевагу кандидатам-чоловікам у технічних чи керівних ролях. Аналогічно, якщо історичні дані містять дискримінацію за віком, ШІ може знижувати рейтинг кандидатів 45+ років, вважаючи їх менш гнучкими чи здатними до навчання.
У сфері кредитування алгоритми можуть автоматично знижувати шанси на отримання позик для підприємців-жінок або представників етнічних меншин, якщо в минулому такі групи мали менший доступ до фінансування.Це створює замкнене коло, де нерівність з минулого продовжує впливати на можливості в майбутньому.
Брак різноманітності в освіті зі штучного інтелекту та серед технічної робочої сили тільки загострює ці проблеми, залишаючи жінок та недостатньо представлені групи без права голосу у формуванні цифрової економіки. Їхні потреби, досвід і перспективи не враховуються при розробці алгоритмів, що призводить до створення технологій, які не відображають реальну різноманітність суспільства та можуть посилювати дискримінацію.
Сам по собі штучний інтелект може позитивно впливати на гендерну рівність. Наприклад, спеціально натреновані програми можуть підбирати працівників неупереджено, генерувати дані з розподілом за статтю, створювати кращі навчальні матеріали тощо. Агентний штучний інтелект, який не просто реагує, а активно допомагає, має потенціал революціонізувати домашню працю, автоматизуючи трудомісткі завдання та звільняючи жінок від непропорційного тягаря неоплаченої доглядової роботи. Жінки досі виконують у 2,5 раза більше домашніх обов’язків, ніж чоловіки, що обмежує їхню можливість займатися професійною або творчою діяльністю. Крім того, згідно з дослідженням у журналі Nature, штучний інтелект може допомогти досягти 79% цілей сталого розвитку ООН, тому світу потрібно більше фахівців у цій галузі.
Розвиток різноманітної та інклюзивної спільноти – це непросто мета, а необхідність. Різноманіття перспектив приносить нові ідеї та відкриття, які можуть трансформувати світ технологій і принести користь суспільству в цілому.
З появою глобальних етичних норм у сфері штучного інтелекту, на кшталт розроблених ЮНЕСКО, компанії, які активно протидіють гендерним упередженням, випереджатимуть регуляторні вимоги.
В Україні бізнес стрімко впроваджує рішення на основі штучного інтелекту, тому важливо забезпечити справедливий та рівний доступ до можливостей для всіх. Якщо не подолати гендерні упередження у сфері ШІ, то підприємства, очолювані жінками, ризикують отримувати менше фінансування та обмежений доступ до цифрових інструментів, що ще більше поглибить економічну нерівність.
Будьмо відвертими: залучення жінок до ШІ – це не просто створення голосового помічника з жіночим голосом; це буквально надання жінкам права голосу у сфері ШІ. Це означає забезпечення їхньої присутності в розробці ігор, зборі гендерночутливих даних, дослідницьких групах ШІ та навіть радах венчурного капіталу, де приймаються рішення про фінансування. У венчурному бізнесі жінкам складніше отримати фінансування, оскільки алгоритми, навчені на попередніх інвестиційних рішеннях, частіше віддають перевагу чоловічим командам, повторюючи упередження ринку. І самих жінок лише 5% серед венчурних інвесторів. Стартапи зі штучним інтелектом, очолювані жінками, стикаються зі значними розбіжностями в сумах фінансування, отримуючи в середньому в шість разів менше капіталу за угоду, ніж засновані чоловіками. Попри те, що глобальні дані показують, що стартапи, засновані жінками, генерують вищий дохід на кожен вкладений долар, ніж ті, які очолюють чоловіки.
Згідно зі звітом AI Ecosystem of Ukraine від AIHouse та Roosh, Україна має успішний ШІ-ландшафт із понад 150 стартапами ШІ та більш ніж 100 R&D-центрами. Україна посідає друге місце за кількістю ІТ-спеціалістів (307 000) серед країн Центральної та Східної Європи, тоді як кількість спеціалістів зі штучного інтелекту становить менш ніж 1%. Однак гендерна нерівність зберігається: жінки становлять лише 16% української робочої сили у сфері ШІ. Цей дисбаланс підкреслює необхідність цілеспрямованих заходів для сприяння гендерному розмаїттю в галузі ШІ-освіти та підприємництва.
У звіті підкреслюється, що український бізнес дедалі більше покладається на рішення на основі штучного інтелекту для автоматизації, аналізу даних та залучення клієнтів. Однак, якщо ці моделі ШІ навчаються на упереджених наборах даних або розробляються без гендерно-інклюзивних підходів, вони ризикують увічнити нерівність у сфері найму на роботу, фінансів та бізнес-операцій.
Прогнозується, що ринок аналітики в галузі штучного інтелекту стрімко розвиватиметься й досягне 223,32 мільярда доларів до 2034 року, що свідчить про зростальну залежність від прийняття рішень на основі штучного інтелекту в різних галузях промисловості. Також McKinsey оцінює, що генеративний ШІ може збільшити загальний економічний вплив ШІ на 15–40% та додати $2,6–$4,4 трлн щорічної вартості в різних сферах застосування, що свідчить про суттєве зростання продуктивності, обсягів виробництва та бізнес-цінності. Для української екосистеми штучного інтелекту це створює як можливості, так і виклики – без гендерно-інклюзивної освіти в галузі штучного інтелекту та вільної від упереджень розробки компанії ризикують посилити нерівність у сфері найму на роботу, фінансів та підприємницької діяльності. Щоби залишатися конкурентоспроможними та стійкими, українські компанії повинні надавати пріоритет різноманітним талантам у сфері ШІ, етичному впровадженню ШІ та інклюзивним бізнес-моделям, гарантуючи, що ШІ слугуватиме інструментом для справедливого економічного зростання, а не увічнення системних упереджень.
Гендерна рівність та неупереджене навчання штучному інтелекту – це не лише етичні імперативи, а й економічна необхідність для сталого розвитку бізнесу в Україні. Розвиваючи інклюзивну освіту зі штучного інтелекту та усуваючи гендерні упередження в цифровій трансформації, Україна може побудувати більш стійку економіку, в якій інновації, справедливість та сталість є рушіями довгострокового успіху.
З огляду на вищезазначене, Швейцарська міжнародна організація Helvetas радо презентує рекомендації щодо відповідальних та інклюзивних стратегій у сфері штучного інтелекту для регіону Східного Партнерства, включно з Україною. Рекомендації спрямовані на державні установи, приватний сектор, громадянське суспільство та освітні установи. Розробка документа відбувалася у співпраці з організацією StrategEast та Help.
Також важливо зазначити такі проєкти з диджиталізації, на кшталт Beetroot Academy в Україні в рамках програми RECONOMY. Освітній продукт з ШІ надає компаніям та окремим особам, зокрема жінкам, навички, необхідні для процвітання в сучасній цифровій економіці, що сприяє інноваціям та інклюзивності. (лінк на відео)
RECONOMY – це програма, що реалізується Helvetas Swiss Intercooperation у партнерстві зі Шведським агентством міжнародного розвитку (Sida). Програма сприяє інклюзивному та зеленому економічному розвитку в регіонах Східного партнерства та Західних Балкан.
Поряд із програмами з класичних IT-професій Beetroot Academy системно розвиває навчання в defence tech та dual-use технологіях, орієнтованих на досвідчену технічну аудиторію та реальні індустрійні запити.
За понад 12 років роботи Beetroot Academy навчила 14 000+ студентів, які сьогодні працюють у 700+ компаніях по всьому світу. Академія акредитована європейською організацією Almega та відповідає шведським стандартам якості освіти для дорослих.
Академія вже співпрацює з великими європейськими компаніями, проводячи тренінги та воркшопи з підвищення кваліфікації команд у сферах штучного інтелекту, проєктного менеджменту, кібербезпеки та інших прикладних технологій, і паралельно розпочинає масштабування апскілінг-програм для українського ринку — з фокусом на розвиток команд, що драйвлять економіку країни. Цей досвід став основою для нового етапу розвитку — роботи зі складнішими технологіями та аудиторією, якій важлива системна інженерна підготовка.
Новий візуальний стиль став стриманішим і глибшим, поєднуючи інженерну зрілість із відчуттям тепла та стійкості через продумані кольорові акценти. Ілюстрації залишаються важливою частиною візуальної мови Beetroot — вони передають культуру, людяність і tech-forward характер бренду.
З листопада 2025 року Beetroot Academy запустила п’ять груп з Embedded Development для ready-to-train engineers — технічних спеціалістів, які прагнуть працювати з реальними системами, бачити фізичний результат своєї роботи та застосовувати свої навички у MilTech, Robotics, Energy automotive та healthcare. Напрям орієнтований на фахівців із software, engineering або IT-бекграундом, які шукають системний перехід до роботи з апаратно-програмними та dual-use рішеннями з високим рівнем відповідальності та впливу.
Навчання розроблене спільно з топ-спеціалістами індустрії. Викладають senior embedded-інженери з багаторічним практичним досвідом, серед яких Олександр Іванчук, Ігор Гала, Володимир Калюжний та інші експерти галузі.
Компанія планує активно розвивати hardware-напрям і запускати нові продукти для підготовки інженерів.
Фокус Академії залишається незмінним: практична освіта, інженерний підхід і робота з контекстом застосування технологій. Програми з defense і dual-use контекстів орієнтовані на розвиток глибокої, прикладної експертизи.
Beetroot Academy працює з освітою, що не зводиться до швидких рішень, а формує практичну цінність і довгостроковий сенс для інженерів, IT-спеціалістів і нетехнічних ролей у технологічних індустріях.
За понад 12 років через програми Beetroot Academy пройшли 14 000+ фахівців, які сьогодні працюють у 700+ компаніях по всьому світу. Академія співпрацює з 400+ експертами у власному нетворку та акредитована європейською організацією Almega, що підтверджує відповідність шведським стандартам якості освіти для дорослих.
Цей досвід ліг в основу роботи з корпоративними клієнтами — з розумінням того, як навчаються дорослі команди, які виклики стоять перед бізнесом і які навички справді мають прикладну цінність.
Сьогодні Beetroot Academy посилює напрям корпоративних воркшопів для команд. Це онлайн-формати з експертами-практиками, які допомагають командам швидко зрозуміти новітні технології та застосовувати їх у щоденній роботі.
Ми проводимо стандартизовані практичні воркшопи для команд середнього та великого бізнесу, що дозволяють узгодити підходи, сформувати спільну робочу мову та впроваджувати інструменти одразу після навчання.
Портфель корпоративних програм Beetroot Academy сфокусований на темах, які мають прямий вплив на ефективність команд і готовність бізнесу до технологічних змін.
ШІ для продуктивності
Воркшоп для команд, які хочуть перетворити ШІ з експерименту на системний інструмент роботи. Практичне застосування GenAI: автоматизація рутини, швидші рішення, оптимізація щоденних процесів і зростання продуктивності.
ШІ для розробників
Інтеграція AI в цикл розробки: генерація та рев’ю коду, тестування, аналіз вимог, документація. Команди відпрацьовують реальні сценарії використання інструментів для підвищення швидкості delivery та якості технічних рішень.
Agile, Scrum та Kanban з ШІ
Адаптація Agile-підходів до реальних задач команди. ШІ вбудовується в планування, backlog, user stories та ретроспективи, щоб зменшити операційну рутину, підвищити прозорість і зробити процеси передбачуваними.
Green Coding
Енергоефективність коду та стійка архітектура рішень з урахуванням вимог європейських ринків і ESG-контексту. Воркшоп допомагає командам оптимізувати технічні рішення та закладати довгострокову ефективність продукту.
Beetroot Academy працює з компаніями заради результату, а не відпрацьованого часу. Команди отримують доступ до актуальної галузевої експертизи, перевіреної методології та практиків з реальним досвідом. Фокус на практиці залишається ключовим — близько 70% кожного воркшопу присвячено роботі з кейсами та вправам, які допомагають командам зрозуміти, як застосовувати знання у своїй реальності, а не створюють ілюзію миттєвих змін.
Для HR та L&D менеджерів Beetroot Academy пропонує партнерство, орієнтоване на результат:
Оновлений візуальний стиль Академії став стриманішим і зрілішим — він відображає фокус на експертності, системному підході та довгостроковій співпраці з бізнесом.
Beetroot Academy позиціонує себе як надійного освітнього партнера для компаній, які розглядають розвиток команд не як разову ініціативу, а як інвестицію в стійкість і готовність до майбутніх викликів.
Тренінг для нас — не самоціль. Головне — розвиток компетенцій і відчутний вплив на результати команди.
За 12 років через програми Beetroot Academy пройшли 14 000+ студентів, які сьогодні працюють у 700+ компаніях по всьому світу. Академія акредитована європейською організацією Almega та відповідає шведським стандартам якості освіти для дорослих.
Оновлення бренду відображає дорослішання Академії та чесний підхід до зміни професії як тривалого процесу. Beetroot Academy не обіцяє легкого входу в IT чи гарантованого працевлаштування за кілька місяців. Натомість вона пропонує інструменти, практичні навички та менторську підтримку для тих, хто готовий інвестувати час і зусилля у власний розвиток.
Навчання будується як партнерство, у якому результат можливий лише за умови спільної відповідальності: експертизи та підтримки з боку Академії й активної залученості з боку студента.
Освітні програми Beetroot Academy поєднують кілька ключових елементів:
Роль студента в цьому процесі є визначальною. Регулярна практика, розвиток soft skills і робота з кар’єрними можливостями — необхідні умови для досягнення стійкого результату.
Beetroot Academy пропонує курси-професії для тих, хто переходить в IT з інших сфер або системно змінює напрям розвитку.
Технічні напрями: Front-end розробка, Python розробка, QA Manual.
Нетехнічні напрями: Project Management в IT, Business Analysis в IT, Digital Marketing, HR Generalist.
Дизайн: UI/UX Design.
Для людей, які лише починають замислюватися про зміну професії, Академія створила безплатні формати знайомства з IT: кар’єрний тест для визначення схильності до напрямів та самостійний практичний курс, у межах якого можна спробувати кілька популярних ролей на практиці.
Beetroot Academy формує середовище, у якому зміна професії відбувається через практику, підтримку спільноти та партнерство. Це шлях, що потребує послідовності й відповідальності, але саме такий підхід робить кар’єрний результат реальним і довгостроковим.
