9 miesięcy / jedna lekcja po 2 godziny tygodniowo
Program
9 miesięcy
zajęć opartych na praktyce
3 moduły
34 lekcje
+ portfolio z projektami
Plan kursu
22 lekcje oparte na praktyce
Java to zorientowany obiektowo język programowania o typie statycznym, przeznaczony do zastosowań ogólnych. Język ten uznawany jest za wzorcowy pod względem bezpieczeństwa i łatwości programowania. Wiele banków używa języka Java we własnych aplikacjach, a wiele witryn internetowych wykorzystuje ten język do tworzenia systemów zaplecza. Główną zaletą języka Java jest jego przenośność, ponieważ kod napisany w Javie można wykonać na dowolnym urządzeniu wyposażonym w wirtualną maszynę Java (JVM).
Pod koniec tego kursu dzieci będą miały solidne podstawy w języku Java, co znacznie pomoże im w nauce bardziej zaawansowanych aspektów tego języka.
Po ukończeniu tego modułu studenci będą potrafili:
Nauka pracy w zintegrowanym środowisku programistycznym (IDE) i zrozumienie składni języka.
Rozwijanie logicznego myślenia i kreatywności.
Nauka pisania pięknego i „czystego” kodu.
Stosowanie podstawowych zasad programowania obiektowego (OOP).
Zdobycie solidnych podstaw w podstawowej znajomości języka Java (Java Core).
Nauka pisania własnych struktur kodu, takich jak klasy, metody i nie tylko.
Kompetencje miękkie: wystąpienia publiczne, prezentacja siebie, prezentacja własnych projektów.
22 lekcje oparte na praktyce
Student zdobywa podstawową wiedzę i umiejętności niezbędne do rozpoczęcia kariery w testowaniu oprogramowania (inżynier QA). Kompetentny inżynier ds. kontroli jakości jest wysoko ceniony na rynku, ponieważ jakość produktu i popyt rynkowy w dużej mierze zależą od jego wiedzy i umiejętności.
Kompetencje twarde: Nauka testów ręcznych i automatycznych, umiejętność kontrolowania jakości oprogramowania na wszystkich etapach (planowanie, projektowanie, rozwój); wiedza o tym, jak ulepszyć produkt i zapobiec wadom; możliwość przetestowania poszczególnych komponentów i produktu jako całości.
Kompetencje miękkie: Rozwijanie myślenia analitycznego i logicznego, koncentracji, umiejętności myślenia przyszłościowego i zapobiegania niepożądanym sytuacjom, odkrywanie potencjału twórczego.
W tym module uczestnicy wcielają się w rolę prawdziwych analityków danych, których zadaniem jest rozwiązanie problemu. Będą podążać za wskazówkami instruktora i przechodzić przez kroki podejmowane przez naukowca zajmującego się danymi - od uzyskania danych i opisania problemu do jego rozwiązania.
Dyscyplina ta, znana również jako nauka o danych, jest jedną z gałęzi informatyki, która rozkwitła w ciągu ostatniej dekady i służy jako podstawa wielu możliwości, jakie oferuje dziś Internet. Jest ściśle związana z popularnymi pojęciami, takimi jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, big data, przewidywanie, głębokie uczenie się i wiele innych. Jest to dziedzina, w którą duże firmy, takie jak Google, Facebook, Amazon, Apple, IBM, Microsoft i inne, inwestują znaczne kwoty pieniędzy.
Po ukończeniu modułu uczestnicy nauczą się:
- Różne metody strukturyzacji danych.
- Różne typy danych wraz z ich zaletami i wadami.
- Jak zbadać zbiór danych i rozważyć odpowiednie kryteria.
- Proste algorytmy predykcji (drzewo decyzyjne, las losowy, SVM, KNN).
- Pojęcie statystyki do interpretacji wyników.
- Proste algorytmy grupowania (K-Means, DBScan) z ich zaletami i wadami.
- Sposoby prezentacji wyników i podstawowe typy wykresów.
- Umiejętności miękkie: Praca z informacją, zarządzanie uwagą i zrozumienie swojej roli w środowisku pracy zespołowej.
