Beetroot Academy
Завантажуємо сторінку…
0%
Одні знайшли роботу ще під час навчання на курсі, інші отримали десятки відмов, перш ніж їх узяли Junior QA Engineer. Ми поспілкувалися з випускниками курсу «QA Manual» про пошуки роботи, проходження співбесід та кардинальну зміну сфери діяльності.
Пошуки себе та навчання самотужки
Я працювала барменкою шість років. Мені подобалося, але не бачила в цьому перспектив. Почала шукати те, чим можна було б займатися все життя.
Шукала десь рік, пробувала себе скрізь та натрапила на тестування програмного забезпечення. Подивилася, як усе відбувається, як ставляться у сфері один до одного. Круто, що можна висловити свою думку й тебе завжди почують. Цікаво поліпшувати продукт, перевіряти, як він працює.
Спочатку самотужки намагалася вчити, але було складно, незрозуміло, заплутано. Вирішила йти на курси. За місяць знайшла та записалася в Beetroot Academy. Хотіла офлайн, але тоді через карантин не було такої можливості. Усе ж таки зважилася онлайн, хоча побоювалася, що в такому форматі нічого не навчать.
Про перше заняття в Beetroot Academy
У нас викладала Ірина Вольних і вже до першого уроку потрібно було прочитати лекції та підготуватися. Ірина запитує щодо матеріалу, ніхто не може відповісти. Сидимо, тримаємося за голову й думаємо: «все, діла не буде». На друге заняття ми вже зрозуміли, що потрібно готуватися.
На курсі 50 годин практики: тест-кейси з різних програм, баг-репорти, автоматизоване тестування (невелика частина). Цього достатньо. Від «джуна» багато не очікують. Я «скриніла» все, що ми проходили, додавала в портфоліо, яке прикріпила в резюме.
Великий плюс у тому, що під час навчання ми пробували писати автоматизовані тести. Це був невеликий урок, на якому швидко все показали, розповіли — далі «пробуйте». Зазвичай, ті хто закінчують QA manual, не вміють автоматизовувати, а в будь-якому разі це зараз потрібно. Нас навчили — це вже великий плюс.
Відмови, після яких опускалися руки
Я закінчила курс на початку липня й потім майже два тижні надсилала резюме в компанії. Реєструвалася на всіх можливих сайтах пошуку роботи. Дістала чимало відмов через недостатній рівень англійської (pre-intermediate). Врешті востаннє відправила резюме і сказала собі: «все, напевно, не моє, не виходить. Не хочуть мене брати, то що поробиш, вчитиму англійську й потім знову спробую».
Після невдалих спроб, опустила руки. Аж тут у п’ятницю мені зателефонувала рекрутер з IT-компанії Freshdesign та запросила на онлайн-співбесіду. У команду якраз набирали двох «джунів» для одного тім ліда. Шукали мотивовану, посидючу людину, яка б могла самостійно знаходити відповіді на питання.
Чому краще не брехати на співбесідах
Ми спілкувалися десь годину: 20 хвилин із рекрутером, яка запитувала, чому вирішила піти до них, де навчалася, чого хочу надалі тощо. Решту часу — з тім лідом, який запитував технічні знання та звіряв те, що розповідаю з моїм резюме. Тому краще на співбесідах не брехати.
Мене прийняли після першої співбесіди. З понеділка вийшла на роботу в київський офіс. Досі не вірю, що це зі мною сталося: з барменки в тестувальницю. Надалі планую розвиватися як QA Automation engineer.
Поради
Змінила професію через карантин
Здобула освіту за спеціальністю «Туризм і готельно-ресторанна справа». Шість років працювала за спеціальністю в Одесі, де готелів та ресторанів задосить. Обіймала загалом менеджерські позиції. Тому, коли карантин вдарив по цій сфері сильніше за інші, мені було що втрачати. До карантину взагалі хотіла відкрити своє діло, але розраховувати на те, що туризм поновиться, годі було й говорити.
Чому обрала технічний напрям
Півроку посумувала й вирішила перевчатися. Тільки на кого? У мене є знайомі з IT-сфери, які добре там почуваються. Дехто з них також змінював професію. Якщо в туризмі потрібно було супроводжувати туриста і я не могла зробити це на ремоуті, то в IT-сфері працювати віддалено — не проблема.
Переглянула вакансії, які на той час були в IT-сфері й подивилася, що QA-фахівців потребують більше за інших, відповідно варіантів «входу» в сферу більше. У мене хороша англійська, люблю спілкуватися, а це важливі скіли для тестувальника. Той факт, що можна «зайти» з мінімальним технічним досвідом — теж великий плюс. Отож мені здалося, що спочатку потрібно йти в QA, а потім, як піде.
Про навчання в Beetroot Academy
Навчання на курсах — це 10–15 % вірогідності знайти роботу. Вирішила спробувати.
Друг порадив Beetroot Academy, адже знав, що тут викладають досить сильні викладачі й далі в мене питань не виникало. Курс починався через тиждень-півтора, тому одразу й записалася.
Навчання проходило легко, багато допомагав викладачка. Не розв’язувала завдання за студента, проте підказував тоді, коли було потрібно. Була на зв’язку ледь не 24/7, і могла відповісти впродовж години, щоби не спитали. Це було дуже зручно й допомагало швидко схоплювати тему.
Відправила резюме на удачу
У нас якраз мав проходити семінар, присвячений правильному складанню резюме. Я заздалегідь його написала, щоб обговорити на семінарі. Як завершила, подумала: «була не була, відправлю кудись». Відгукнулася на дві вакансії, де якраз шукали Junior QA Engineer. Подивилася в описі вимоги — ніби підходила. Наступного ж дня мені відповіли з компанії QA Madness.
Взяли на роботу після першої співбесіди
Спочатку відбулося невелике інтерв’ю з HR-ом компанії. Другий етап — бесіда з техлідом. Запитували саме технічну базу: що таке АPI (Application Programming Interface), як працює база даних, які різновиди тестування бувають. Ми проходили через кейси, щоби почути, яке можу запропонувати розв’язання проблем.
Знаю, що так часто роблять на співбесідах. Щоби перевірити, як людина працює, імовірно спитають саме про розв’язання технічного завдання. Наприклад, є сайт «Розетка», що будеш насамперед тестувати. Або є якийсь маленький застосунок інклюзивного типу для людей з інвалідністю — як будеш з ним працювати.
Через тиждень взялася до роботи в QA Madness — компанії з тестування програмного забезпечення. Офер мені надіслали того ж дня, як пройшла співбесіду. Усе відбулося швидко. Курс завершувався 13 лютого, а я почала працювати 8 лютого.
Мене долучили до великого проєкту — сайту для бронювання паркувальних місць. Ми працювали з Австралією, США, Європою — майже з усім світом. Роботи було чимало і я була єдиним QA, який займався контролем якості. Спочатку було страшно. Це нормально. А далі звикла.
Зараз працюю на випробувальному терміні в ізраїльському SaaS-стартапі. На проєкті до цього не було тестувальника, тому практично створюю його з нуля.
"Спочатку в голові туман. Не розумієш, що робити, а зараз є ліхтарик у вигляді досвіду з минулого проєкту."
Поради
З журналіста в тестувальника
Понад п’ять років працював спортивним журналістом на сайті Football.ua, іноземному сайті Goal.com. Доволі цікава робота, але в цій сфері платять небагато та з затримками. Мені це все набридло й не дуже хотілося туди повертатися.
Кілька років тому ходив на побачення з дівчиною з Тіндера. Вона працювала тестувальницею. Розговорилися на цю тему й ще тоді подумав: «напевно, також міг би цим займатися. Треба колись курси подивитися». Подумав та й забув. Потім повернувся до цієї думки та почав шукати курси й обрав обрав Beetroot Academy тому, що колись, у 2014 році бачив сайт.
Також вплинуло те, що навчання тривало два місяці. Я тоді після переїзду з Києва жив у батьків у селі. А жити в селі зовсім невесело. Тому розумів, що чимшвидше знайду роботу, тим скоріше поїду із села.
Я йшов на курс тому, що мені було ліньки шукати всю цю інформацію, структурувати її тощо. А курси дисциплінують. Знаєш, що завтра урок, значить, маєш дві години приділити тестуванню, а не придумувати відмовки.
Проходив співбесіди та стажування одночасно
Я почав шукати роботу за два тижні до завершення навчання. Паралельно дивився наперед програму на випадок, якщо запросять на співбесіду, надолужу те, що недовчив і тоді буде про що говорити.
Склав резюме та відправляв у компанії приблизно три дні. Загалом у QA-вакансіях вказують, що потрібно півроку-рік досвіду. Але були пропонування та кілька співбесід завдяки хорошій англійській. Так побачив у Facebook, що компанії потрібен QA Lead. Написав їм щось типу «я тут після курсів, трохи не лід, але, може, вам просто тестувальники потрібні».
Призначили співбесіду, на якій спілкувався з директором компанії, потім ще годину англійською з QA-фахівцем. Багато з тестування не запитували, подивилися, що людина адекватна і сказали: «добре, працюймо!». Це було несподівано, тому запропонував пройти спочатку тиждень випробувального терміну. Але перед цим, у мене вже відбулася співбесіда у QAmadness, де я працюю зараз.
Виходить я працював, а паралельно проходив інші етапи працевлаштування в QAmadness. Чому б ні — раз уже почалося, хотів подивитися, що тут запропонують.
Про співбесіду та тестове завдання
Ставили типові запитання: чим регресійне тестування відрізняється від ре-тесту (Re-test), принципи тестування — тобто все, що викладається на курсі. Під час онлайн-бесіди дивився на скриншот сайту й розповідав, які там є баги. Виконав також тестове завдання, але воно не було надто складним: склав чек лист та баг-репорт. Врешті пройшов усі етапи співбесід і мені зробили офер.
Зараз працюю Junior Manual QA Engineer в компанії QAmadness, офіс якої розташований в Одесі. Колектив хороший, з вікон видно море. Те, що треба після Києва.
Чому обрав офіс, а не ремоут
У компанії, де стажувався, передбачалася віддалена робота. А в теперішній — в офісі. Подумав, якщо в мене немає досвіду, краще все ж працювати в офісі, щоби поряд була людина, яку зможу запитати. Це допоможе швидше вирости в професійному плані.
Тому компанії, де я проходив випробувальний термін, так і сказав, що обрав корисніший для себе варіант. Вони нормально відреагували й заплатили компенсацію за сім днів моєї роботи.
Поради
Якщо ти змінюєш сферу діяльності та плануєш розвивати кар'єру в IT з тестування програмного забезпечення, два місяці на курсі QA Manual — те, з чого можна почати свій розвиток.
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.
