Beetroot Academy
Завантажуємо сторінку…
0%
Агенція розвивалася, база клієнтів збільшувалася, спочатку це були полтавські компанії, згодом ми вийшли на національний рівень. Yoda Consult надавала піар-послуги на умовах аутсорсу. Нашими клієнтами, наприклад, були лідери аграрного ринку, газового ринку, паливо-мастильного ринку.
Згодом я зрозумів, що настав час рухатися далі, а саме, на зовнішні ринки. До того ж хотілося попрацювати в продукті, відчути овнерство та мати можливість сказати, що ось це твоя робота і ти це зробив. Я обрав IT саме за те, що працювати можна з будь-якої точки світу, не треба, наприклад, відправляти команду кудись, як у випадку з продакшеном.
Окрім того, я фанат Насіма Талеба, зокрема його книги «Антикрихкість». І для мене важлива ця антикрихкість – розуміння того, що за будь-яких непередбачуваних подій ти все одно залишишся у безпеці, у плані роботи у тому числі.
До того ж я розумів, що за 7 років я надто сильно приріс до агенції, приріс до соціальних мереж, до тих умінь, які в мене були. І потрібно з цим щось робити. Перехід в ІТ, рух до чогось нового, туди, де немає жодного досвіду, де немає якихось навичок, знайомств – це і був мій особистий челендж.
Мені був вже майже 31 рік, коли я вирішив змінити професію. І для початку я проконсультувався зі знайомою – Тетяною Бойченко, яка працює Chief People Officer у Beetroot. Вона порадила не думати про вік, але тримати в голові три складові успіху: фінансову подушку, англійську мову та pet-проєкти.
І це справді геніальна порада, яку я тепер і сам всім раджу. Це речі, які максимально важливі для того, щоб рухатися в ІТ.
В мене була стратегія: я звільнявся з роботи в травні 2021 року, і до кінця року в мене залишалося 7 місяців. Я порахував, що в середньому зможу в день виділяти 6-7 годин активного розумового часу на навчання, тож до кінця року в мене є 1000 годин.
Я вирішив, що витрачу ці 1000 годин на навчання, нічого при цьому не заробляючи. Але якщо за 7 місяців не отримаю роботи аналітиком, то, мабуть, це не моє, і я повернуся до комунікацій.
Розглядаючи різні професії у сфері IT, я звернув увагу саме на дата-аналітику. Чому? Тому що я, як кажуть, data geek – мені подобається працювати з даними, я себе хочу максимально оцифрувати. Наприклад, за допомогою гаджетів, я оцінюю свій сон – чи добре я сплю, біг – наскільки покращується моя швидкість, кількість споживання кисню тощо.
В мене не було великого бекграунду в аналітиці, але було зацікавлення. Коли працювали з соцмережами замовників, зрозуміло, що доводилося аналізувати якісь цифри: охоплення, вартість кліку, переходу. Але все це було на такому собі дитячому рівні у порівнянні з дата-сетами, які важать сотні гігабайт.
Враховуючи, що я живу в Полтаві, то само собою зрозуміло, чому я обрав Beetroot Academy. Я бачив, коли компанія відкривалася, як вона далі розвивалася, до того ж знав одного з засновників – Андреаса Флодстрома. На той час, за масштабами Beetroot Academy була найпершою школою для айтівців, де ти приходиш і бачиш величезні офіси, і там працює та навчається купа людей. Взагалі в мене сфера IT довгий час асоціювалася саме з Beetroot Academy.
У 2016 році я навіть встиг тут закінчити курс з фронтенду. На той час заняття проходили офлайн, тобто ти жив зі своїми одногрупниками в одному місті, особисто зустрічався на лекціях. Це дуже цікавий досвід. Для того, щоб пройти курс, потрібно було виділяти максимум часу та максимум зусиль. Але тоді я працював і, на жаль, не віддавався навчанню на 100 %.
Згодом під час пандемії коронавірусу я спробував знову піти навчатися, обрав курс Python та знову на заваді стала зайнятість на роботі, тож я покинув навчання на середині. Та через рік я знову задумався про дата-аналітику та Python – мову, яка використовується для роботи з великими дата-сетами. Для мене це був, певною мірою, незакритий гештальт. Я прагнув зрозуміти: я не закінчив курс, тому що в мене немає хисту до цього, чи тому, що роботи було багато, і важко було поєднувати її з навчанням?
Навчання тривало з травня до вересня 2021 року. Викладав у нас Олександр Солявкун. Найбільше мені сподобалася і запам’яталася атмосфера підтримки. Нас було 13-14 людей в групі, кожен намагався підтримати одне одного. Хтось навчався в університеті і хотів рухатися в ІТ, хтось уже мав якусь роботу, але хотів її змінювати. Відчуття комьюніті та того, що ми рухаємося однією дорогою, мені сподобалося.
Була частина людей, які старалися прийти на лекцію за 5 хвилин до початку. В цей час у нас тривали такі собі small talk – можна було поділитися новинами, розпочати дискусію. Навіть бувало, що коли викладач вже приєднувався, то він ще кілька хвилин не переривав наше обговорення.
Олександр викладався на 100 %, але мені на курсах завжди подобається ще й peer-to-peer комунікація, коли студенти можуть самі між собою спілкуватися. В мене було багато часу, тож я з радістю допомагав з якимись питаннями чи кодом одногрупникам, які до мене зверталися. Здзвонитися та поспілкуватися 20 хвилин – для мене це не проблема.
Ключовим для мене був курс Академії, але додатково я накидав собі план по дисциплінам, які згадувалися у вакансіях дата-аналітика. Наприклад, BI системи, які допомагають робити дашборди, мова SQL і навіть статистика. Виявилося, в університеті, де я вчився на інженера-будівельника, у нас викладали вищу математику, але статистики як такої в мене не було. Тому доводилося окремо читати книги, шукати курси, я навіть проходив підготовку до ЗНО, де була шкільна статистика. І це допомогло.
В міру навчання, список додаткових дисциплін ріс, але оскільки у мене був вільний час, мені було доволі легко проходити програму курсу, робити домашки, а решту часу витрачати на ці дисципліни.
Дивитися вакансії та подаватися на них я почав вже через місяць навчання. Річ у тім, що я 7 років не шукав роботу, та й раніше робота сама знаходила мене, оскільки я був доволі активний в медіа, і саме так мені запропонували посаду в агентстві. Тож я розумів, що, можливо, моє резюме не відповідає сучасним вимогам. Про супровідний лист я тоді взагалі вперше почув.
Я став шукати роботу, зокрема, і щоб протестувати себе. Наскільки в мене гарний профіль в LinkedIn, чи зацікавить роботодавців моє CV, яке враження справляє мій супровідний лист? Майданчики Dou.ua, Djinni.co та LinkedIn – це те нове, що я відкрив тоді для себе.
Я інколи люблю деяким людям показувати мій найперший супровідний лист і той, який допоміг мені отримати роботу. В першому було щось на кшталт: в мене немає ніякого досвіду в цій сфері, але я дуже системний, швидко вчуся, візьміть мене, будь ласка. В останньому я вже чітко розписую, хто я, що я витрачаю ці 1000 годин на навчання, і що я вже вивчив. А далі розписую по кожній вимозі у вакансії: що я знаю і наскільки я відповідаю цій вимозі, які маю докази своїх знань (сертифікати, проєкти тощо).
Пошук роботи тривав два місяці, але я розумію, що потрібно було пройти цей шлях. І це були два місяці відмов, інтерв’ю, тестових, відсутності відповіді або відразу відмов. Тодішній час, літо 2021 року, зараз називають ледь не золотим періодом українського IT. Дійсно, на ринку праці було багато пропозицій для айтівців, але це були вакансії для досвідчених фахівців. Початківцям і тоді було важко, і зараз не легше.
Найнеприємніше під час пошуку роботи – це отримувати відмови. Ти стараєшся, намагаєшся на повну викластися на співбесіді, але ти отримуєш реджект. І це демотивує. Та я придумав собі черговий челендж, певною мірою, гейміфікацію: чи зможу я за 7 місяців, які я собі виділив на перехід до нової сфери, отримати 100 відмов?
При цьому я продовжував старанно готуватися до кожної співбесіди, викладатися на повну на тестовому, тому що справді хотів отримати цю роботу. Але приходила відмова. І я такий собі думав: «Окей, +1». Насправді це здається легко – отримати відмову, насправді 100 відмов не так просто дістати. Наприклад, якщо рекрутер перестає спілкуватися, не відмовляючи, це не рахується за відмову.
Також з неприємних моментів для мене був стрес, який відчуваєш під час співбесіди. І я теж знайшов для цього рішення. Я ввів інтерв’ю з рекрутерами у свою рутину, тобто в мене майже щодня була співбесіда. Так з часом я звик. Це як починати бігати: спочатку в тебе калатає серце, тобі важко, а потім ти тренуєшся та адаптуєшся, і бігти стає все легше.
До слова, більшість моїх одногрупників чекали закінчення курсу, щоб почати пошуки роботи. А я знайшов її за місяць до закінчення навчання. Тобто вони стикнулися зі всіма «підводними каміннями» пізніше за мене і втратили якийсь час.
Тому моя порада: старатися одразу рухатися. Або ж, якщо ви все ж таки боїтеся, що ще не вистачає знань, починайте шліфувати свій супровідний лист. Шукайте знайомих, хто працює HR, Talent Acquisition, або рухайтеся на безкоштовні менторські майданчики, наприклад ADPList, там багато рекрутерів, Talent Acquisition-менеджерів. Вони безкоштовні, але треба знати англійську. А якщо у вас проблеми з англійською, то кидайте резюме та супровідний лист і починайте шліфувати англійську, бо без неї дуже складно буде.
З приємних вражень з того періоду згадую, коли отримав перший офер. Це відбулося десь через 1,5 місяці з початку пошуку роботи. І це було відчуття, що ти це можеш, що отримати роботу за новим фахом – реально.
Перші дві компанії, які запропонували мені офер, були пов’язані з фінтехом, але ця сфера мені була не дуже цікава, тож я відмовився. Третій офер я отримав від геймдев-компанії Bini Games, і я його прийняв. Я взагалі фанат Duolingo, і мені здалося, що цей український розробник розвивальних мобільних додатків для дітей чимось схожий з Duolingo. У Bini Games я спочатку працював маркетинговим аналітиком, а зараз я продуктовий аналітик.
Після того, як я сам навчався та шукав роботу, я зрозумів, що було б добре, щоб студентам ще під час курсу радили шукати менторів. Я знаю, що в Beetroot Academy є менторська програма, але вона розрахована вже на випускників. А, на мій погляд, менторство – це чудовий інструмент, яким краще почати користатися раніше, ніж пізніше.
Ментори – це люди, які вже мають досвід і які можуть тебе трошки швидше привести до цілі. Так, вони не замінять тобі сотні годин, які ти маєш витратити на навчання, але вони все одно можуть десь допомогти, десь підказати, десь навіть порадити вас якимось знайомим роботодавцям, які, наприклад, шукають фахівця-початківця.
Я свого часу прийшов з питанням про менторство до одного Data Scientist відомої української компанії. Він послався на те, що в нього немає часу, але принаймні він подивився мій навчальний план і сказав, що він виглядає доволі добре. Але під час пошуку роботи я не використовував менторство, можливо це б пришвидшило мій шлях.
1. Визначте, ким хочете бути. Можливо, ви прочитали, що фронтендер чи UX-дизайнер – це гаряча професія. Але коли ти 8 годин на день сидиш над цією роботою, вона може здатися не такою вже захопливою. Гроші – це добре, але ви маєте усвідомити, що ви цим будете займатися 40 годин на тиждень, мінімум кілька років. І робота має приносити задоволення.
2. Визначте, скільки часу готові присвячувати навчанню, і трекайте цей час. Не просто скажіть собі: «Я буду цьому приділяти цьому 2 години на день», а вимірюйте та занотовуйте час. Може статися, що тиждень пройшов, а ви собі так нічого не затрекали.
3. Робіть пет-проєкти як тільки вивчили якусь технологію, бібліотеку, мову. Це дуже важливо, адже людині без комерційного досвіду складно довести, що вона має якісь знання, навички без пет-проєктів.
4. Починайте подаватися на вакансії, щоб перевірити свої проблемні місця. Є певний процес найму співробітника, і на якомусь етапі ви будете «відпадати». Наприклад, рекрутер не буде хотіти з вами одразу говорити або поговорить, а на технічну співбесіду не запросить. Або вас запросили на технічну співбесіду, а ви погано відповідали, або добре відповіли, але тестове погано зробили. На якомусь етапі ви будете постійно провалюватися, і вам потрібно подумати, яким чином підсилити себе. Але якщо ви не почнете подаватися, ви навіть не зрозумієте, де ваше слабке місце.
5. Знайдіть ментора для швидшого руху. Зараз є купа менторських програм, платформ, зокрема ADPList (англійська, безкоштовно), TheWays (українська, плата залежно від ментора), також Women in Engineering періодично проводить менторські програми. Можна просто написати людині, за якою слідкуєте у соцмережах, щоб хоча б на півгодини-годину зустрітися з нею онлайн і проговорити свої питання.
6. Знайдіть або створіть свою маленьку спільноту колег-початківців. Це можуть бути спільноти людей однієї професії, наприклад, фронтендери, або ж кросфункціональні команди. Наприклад, з'являються проєкти на зразок #трейніроблятьстартап, де початківці різних спеціальностей разом роблять пет-проєкт для своїх портфоліо. І це буде готовий продукт, в якому кожен з них зробив свій внесок. Це відчуття належності – воно дуже допомагає, як на мене.
7. Святкуйте маленькі перемоги. Протягом цього багатомісячного шляху з пошуку роботи будуть відмови, розчарування, колись навіть захочеться все кинути. Тому важливо винагороджувати себе навіть за маленькі досягнення. Пройшов курс – окей, зробив проєкт – окей, потрапив на співбесіду (можливо вона навіть закінчилася відмовою, але ти все одно туди потрапив) – це теж окей. І ці маленькі перемоги треба святкувати, купити тортика чи випити комбучу, чи що вам до вподоби.
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.
.png)
