Буткемп Full Stack разработки

Буткемп Full Stack веб-разработки

Курс охватывает все этапы создания веб-приложений — начиная с основ HTML и заканчивая развертыванием проектов на облачных платформах. Включены модули по работе с современными JavaScript-фреймворками, настройке серверной логики и базам данных.

Продолжительность: 16 недель интенсивно или 9 месяцев неполный рабочий день
Уровень: Базовый — продвинутый
Формат: Онлайн-лекции, задания и проекты

Программа курса:

  • HTML5, CSS3, адаптивная верстка
  • Современный JavaScript (ES6+)
  • React.js для создания интерфейсов
  • Node.js и Express.js для серверной части
  • Работа с MongoDB и PostgreSQL
  • Использование Git и групповой работы
  • Знакомство с облачными решениями (AWS, Docker)
Программа кибербезопасности

Программа кибербезопасности

В материале рассматриваются ключевые вопросы защиты информации: сетевая безопасность, анализ угроз, методики тестирования на проникновение и требования к корпоративной инфраструктуре. Частью программы является подготовка к профильным международным сертификатам.

Продолжительность: 20 недель интенсивно или 12 месяцев неполный рабочий день
Уровень: Средний (базовые IT-знания желательны)
Сертификации: CompTIA Security+, CEH (подготовительный модуль)

Основные темы курса:

  • Безопасность сетей, работа с межсетевыми экранами
  • Анализ инцидентов и практики поиска угроз
  • Тестирование на проникновение (penetration testing)
  • Реагирование на киберугрозы, цифровая криминалистика
  • Облачные сервисы и их защита (AWS, Azure, GCP)
  • Протоколы криптографии
  • Работа с нормативными требованиями и аудит безопасности
Наука о данных и машинное обучение

Наука о данных и машинное обучение

Курс предназначен для тех, кто хочет познакомиться с методами работы с большими объемами информации. В программе разбираются основы Python, статистический анализ, визуализация данных и основные алгоритмы машинного обучения на практике.

Продолжительность: 18 недель интенсивно или 10 месяцев неполный рабочий день
Уровень: Средний — продвинутый
Предварительные требования: Основы математики и статистики

В курсе рассматривается:

  • Работа с данными на Python и Pandas
  • Статистический анализ и проверка гипотез
  • Машинное обучение, подбор моделей
  • Визуализация с Matplotlib, Seaborn
  • SQL для работы с базами данных
  • Обработка больших данных, основы Apache Spark
  • Глубокое обучение с TensorFlow и PyTorch

Отзывы выпускников

Здесь представлены примеры мнения участников, завершивших обучение по программам IT-школы dimenxgine.site.

"Занималась full stack-разработкой, получила практический опыт. Материалы хорошо структурированы, особая ценность — обратная связь по проектам. Курсы подходят для самостоятельного освоения тем."
— Мария К., веб-разработчик
"Программа по кибербезопасности помогла понять устройство систем защиты, слабые места и методы аудита. Было много лабораторных заданий, которые дают реальные навыки для проектов."
— Дмитрий Р., аналитик безопасности
"Курс по анализу данных дал четкое понимание, как превращать наборы данных в визуализации и строить прогнозы. Методика обучения достаточно гибкая для совмещения с работой."
— Наталья П., аналитик данных

Как проходит регистрация

Процесс поступления построен последовательно и включает несколько шагов для уточнения интересов и проверки исходного уровня знаний.

1

Подача заявки

Необходимо заполнить регистрационную форму и пройти небольшое вводное тестирование, которое помогает определить начальный уровень понимания тем курса.

2

Беседа с координатором

Координатор связывается для обсуждения деталей: выбранного направления, ожиданий от программы, а также формата занятий и ритма изучения.

3

Подготовка к началу

После подтверждения регистрации участник получает доступ к материалам и дополнительным инструкциям по подготовке к занятиям.