Beetroot Academy
Завантажуємо сторінку…
0%
Перш ніж розпочинати навчання, варто зрозуміти, чого саме хочеш досягти. Якщо робота в ІТ, то що саме це має бути: тут можна нарахувати десятки, якщо не сотні напрямків. Часто новачок боїться озвучити ціль, бо коли вона стає конкретною, є ризик, що не дійдеш до неї.
Один зі знайомих, який думає про перехід із бренд-менеджменту, досі не може зрозуміти, що йому цікавіше: маркетинг чи аналітика. Розвиватися в обох сферах важко, оскільки кожна вимагає багато часу для освоєння і має свої інструменти.
Ставлячи мету перед звільненням з попередньої роботи, я ставив чотири питання:
Одне з того, що допомагало протягом світчингу, — трекер часу. Цей інструмент поки що мої знайомі ігнорують, але я впевнений у його ефективності. Не вимірюючи навчальний час, не бачиш скільки вклався у нього за день, тиждень, місяць. Для мене ідеальним варіантом став Toggle Tracker, його безкоштовної версії вистачає для усіх потреб.
«1000 годин для навчання» для мене звучить гарно й амбітно. Хоч це й нагадує «правило 10 000 годин Градуела», але ідеться трішки про інше. За 1000 годин ти здобудеш навички, необхідні для початкового рівня. Але це повинна бути цілеспрямована робота над собою.
До війни я розглядав два підходи світчингу: поступовий і радикальний. Ці форми актуальні і нині.
Якщо нині все ж є змога обирати, то радив би почати з поступового шляху: щодня приділяти хоча б годинку, щоб вчити основи в обраній тобою сфері. Якщо захопить, то можна і довше.
Я обрав напрямком роботу з даними, вивчав ази Python, читав Kaggle та дивився влоги людей, які вже працювали в аналітиці та Data Science. І готував себе до радикального шляху.
Декого з моїх знайомих стримує той факт, що нинішня робота все ще приносить більше, ніж посада новачка. Тут немає правильних рішень: або погоджуєшся на менше і з часом компенсуєш втрачене зростанням оплати, або ж лишаєшся на стабільній (поки що) попередній роботі. Але як побачили за останні три місяці — ця стабільність може бути дуже хиткою.
Після розуміння цілей та часу на навчання, визнач, що саме збираєшся вчити. І для себе, і для знайомих я використовую такий алгоритм:
Особисто моїм топом в аналізі даних став курс з Python на 4 місяці від Beetroot Academy, який розбавляв SQL, Power BI, Tableau, статистикою, практичною роботою з даними, англійською та активністю з пошуку роботи.
Це питання залежить від того шляху, який обираєш. Якщо світчитися поступово, то варіантів три: ранок, вечір, ранок + вечір. Все залежить від біоритмів та хобі. Мені складно вчитися зранку у будні, але набагато легше ввечері після пробіжки. Комусь — навпаки.
У випадку радикального шляху, можна вчитися, коли завгодно. Але все ж раджу використовувати час з 9 до 18, щоб все-таки був певний режим. Під час свого «добровільного безробіття» практикував спільні виходи з дружиною з дому: вона йшла на роботу, а я повертався додому за 10-15 хвилин, ніби на власний офіс.
Раджу пам’ятати про так званий снек-час. Тобто проміжки у 10-15 хвилин, які можна використати, щоб засвоїти щось нове. Наприклад, у черзі чи в транспорті. Якщо повітряна тривога зустрічає мене не вдома, то маю з собою додаток Udemy, й у сховищі дивлюся актуальний курс.
Звісно, код на телефоні писати складно, але послухати тему зі статистики чи теорії ймовірності цілком можливо.
У перші тижні війни мені, як і багатьом знайомим, було складно сконцентруватися на роботі, не кажучи про навчання. Але поступово цей ресурс вдалося відвоювати у ресурсів з новинами.
Останні кілька років мені допомагає система Pomodoro: розподіляєш роботу у відрізки по 25 хв і потім 5 хв відпочиваєш. Це зручно у роботі з digital, коли маєш багато коротких задач.
Але у випадку дата-аналітики, особливо там, де йде робота з кодом, цей підхід не працював: пів години — надто мало для того, щоб в’їхати у задачу і придумати хороше рішення. Тому підхід, який працює для мене останній рік — 50/10: 50 хвилин сконцентрованого навчання чи роботи та 10 хвилин відпочинку. Разом це — година, щоб допомагає зручно моніторити, якщо починати цикл на початку години.
У ці 10 хвилин варто розвантажити голову і попрацювати руками: застелити ліжко, помити посуд, прибрати за котом. Соцмережі та новини теж стараюся дивитися тільки у цей проміжок. Хоча і розумію, що розфокусуватися це не дуже допомагає.
Друк наосліп — навичка, яка дуже допомагає, незалежно від майбутньої спеціалізації в ІТ. Це стосується і української, а особливо англійської, на якій писатимете код.
Як би важко це не було на початку, згодом зекономить час, коли повторюватимете код за лектором. До того ж це може бути маленькою перемогою під час довгої дороги до світчингу.
Чим краще ти залучиш себе до навчання — тим більше шансів, що все закінчиться позитивно. Мої підходи:
Журналіст Малкольм Гладуел у книзі «Неординарні» розповів про «правило 10 000 годин». Якщо коротко: потрібно витратити стільки часу, щоб стати експертом міжнародного класу.
Та тут є хитрість. Потрібно вдосконалювати себе саме там, де є складнощі, а не просто постійно робити одне й те ж в надії, що це покращує навички. Наприклад, вивчивши базу SQL, варто розбиратися зі складнішими темами, типу процедур та віконних функцій, а не перепроходити цю базу на іншому курсі.
Варто пам’ятати про криву складності: матеріал треба підбирати так, щоб він був на межі поточних можливостей. Якщо освоюватимеш табличку множення у 31 рік — буде нудно. Якщо ж перемножуватимете матриці вперше за 10 років — занадто складно. Шукай середину.
Найкраща можливість перевірити знання — співбесіди. Оскільки може бути пастка нескінченності курсів, як це трапилося з моїм знайомим фронт-ендером. Йому здається, що він ще недостатньо знає для пошуку роботи. Цій неготовності уже більш як десять місяців.
Співбесіди — це стресова перевірка, але вона потрібна, щоб побачити слабкі сторони. Розумію, зараз дійти до співбесіди початківцю стало складніше, але все ж треба пробувати.
Після кожного технічного інтерв’ю раджу виписувати те, на чому були складнощі і детальніше це пропрацьовувати. Після кількох таких ітерацій набагато впевненіше себе почуватимеш.
Якщо все ж не можеш потрапити на справжню співбесіду, почни з легших варіантів. Перший — Pramp — безкоштовний сервіс, де двоє кандидатів англійською проводять співбесіди один з одним. Моїми партнерами стали дослідник з Единбурзького університету і колишня розробниця з Apple.
Другий — Interview Warmup від Google, який аналізує відповіді англійською і показує семантичний аналіз, допомагаючи побачити інсайти, типу використовування робочої термінології, найчастіше вживані слова тощо.
У школі та університеті розклад переважно нам подавали від керівництва. При світчингу ти сам собі формуєш його.
Я прихильник чергування дисциплін, щоб мозок перемикався між активностями. Наприклад, Python з математикою, SQL з Power BI, пошук роботи з англійською. Натомість один з моїх знайомих бере певну дисципліну і приділяє їй тиждень з ранку до вечора.
Твій розклад має підходити під можливості. Наприклад, якщо я навчаюся у вихідний, то мені простіше на початку дня писати код, а у другій половині — працювати з рутинними задачами.
Якщо все ж хочеш перейти в іншу сферу, то оточення повинно максимально цьому допомагати. Навіть якщо це не напряму навчає хард-навичкам.
Те, що довкола нас, не менш важливе за інформаційний простір. І його потрібно адаптувати під свої навчальні потреби.
Я вірю, що навіть війна не зможе зупинити людину, яка вирішила відкрити для себе нову сферу. Так, це буде складніше, ніж раніше, але все ж можливо. Успіхів вам і оферів!
Оригінал статті тут.
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.
