Перевірити сертифікат можна за посиланням.

Якщо Ви не отримали сертифікат, просимо звертатися до Олега Столярчука - oleh.stolyarchuk@lnu.edu.ua.

З усіх питань, пов'язаних з роботою школи, просимо звертатися до контактних осіб.

Про школу - DES 2024

DES - одна з наймасштабніших ІТ шкіл України, яка щорічно об'єднує кращих фахівців галузі, експертів, менторів та лекторів провідних ІТ компаній, аби передати свої знання та досвід сотням студентів та учнів з різних куточків України.

Мета зимової школи DES 2024

• Підсилити зацікавлення молоді до новинок галузі серед технічних спеціальностей.
• Сформувати майданчик для вивчення теоретичних основ та практичних навичок між студенством та ІТ індустрією.

Навчання в школі спрямовано на поглиблене вивчення основ іноваційних освітніх програм:

Тривалість: 22 січня - 4 лютого 2024 року

Формат: Онлайн/можливі ексклюзивні зустрічі офлайн

Особливості навчання: Два паралельні навчальні стріми (CoreA - студенти 1-2 курсу; CoreB - учасники, що мають досвід в ІТ, зокрема студенти 3-4 курсу).

Мова школи: українська/англійська

Цільова аудиторія: Студенти технічних спеціальностей України та закордону.

Тематика школи: Software Engineering, Основи програмування, HPC, IoT, DataScience, Big data, Cloud, DB, Data processing, Аналіз даних, Machine Learning, CV, NLP, Time series, Сфери практичного застосування AI, CyberSecurity, SoftSkills

DES стала традиційною щорічною школою, що стабільно залучає сотні студентів та учнів з різних куточків України, які прагнуть підкорити сферу ІТ.

Як взяти участь

Учасники Школи отримають сертифікати 4 кредити ECTS. Для цього необхідно відвідати більше 80% занять Школи. Студентам – учасникам Школи сертифікати можуть бути зараховано як додаткові бали з відповідних профільних дисциплін.

Для участі в Школі необхідно зареєструватися за посиланням http://des.lnu.edu.ua/registration.html

(Перебуває на стадії формування. Слідкуйте за змінами)

Мachine learning 

• Supervised Machine Learning 
• Unsupervised Machine Learning 
• Reinforcement Machine  Learning 
• Deep learning 
• CV, Image recognition and classification 
• NLP, Speech recognition, Audio recognition, Text recognition and emotion detection 
• Deep learning for forecasting 
• Transformers 
• Generative models, GAN, Diffusion models 
• End-to-end Machine learning projects/models to solve practical problems 

Machine Learning toolchain 

• Numpy, Pandas, Scikit-learn 
• TensorFlow, Keras, PyTorch 
• Apache MXNet 
• OpenCV 
• OpenAI Gym, Apache Airflow 

High-performance computing 

• Fundamentals of parallel, hybrid and distributed computing 
• Getting Started with Jetson Xavier NX Developer Kit 
• Getting started with Google Coral's TPU USB Accelerator or/and Google Coral Development Board 

Cloud services and technologies. Cloud computing 

• Amazon Web Services 
• Google Cloud Platform 
• MS Azure 

Big Data 

• Big data frameworks: Spark, kafka, hadoop, databricks.  
• Big Data in AWS 
• Big Data in GCP 
• Big Data in Azure 
• Big Data Visualization 

Databases 

• Relational, non-relational, distributed databases 
• Data warehouse, ETL, Data Workflows 

Data processing 

• Data processing. Візуалізація даних. PowerBI, Tableau 
• Data mining: RapidMiner. Weka. Pyrhon for data mining 
• ETL/Data Workflows 

Data analysis 

• Statistical data analysis 
• Biostatistics 
• Data analytics 
• Predictive Analytics 
• Crawlers 
• Web analytics 
• Business analytics 
• Analytics platform: Microsoft Power BI, Tableau, SAP Analytics. 
• Optimization tasks 
• Recommender systems 
• Time Series Analysis 

Mobile development 

• Android 
• iOS 
• Flutter 
• Kotlin Multiplatform for Cross-Platform Mobile Development 
• React Native for mobile 
• Integration of artificial intelligence systems in mobile development 
• Distribution of mobile applications 

Web development 

• Web development using Flask / Django 
• Authentication methods for web services 
• Organization of infrastructure and deployment of web services 
• Web analytics, Social network analysis, Crawlers, analytical platforms 
• Integration of artificial intelligence systems in web development 
• JavaScript 

Python 

• Python basics 
• Python for data analysis 
• Python for visualization 
• Python for data mining 

Programing 

• JavaScript, C/C++, Python, Java, Kotlin, Swift. React Native, Flutter  

IoT, IIoT, AIoT  

• Internet of Things, Industrial Internet of Things, Artificial Intelligence of Things 
• Embedded systems. Edge computing 
• AIoT (Artificial Intelligence of Things) 

Git, Data Version Control (DVC) 

CyberSecurity 

• New types of attacks, analysis and protection 
• Types of vulnerabilities and how to deal with them 
• How to properly build a defense 
• New tactics and strategy selection in SOC creating 
• Artificial intelligence and machine learning for anomaly detection 
• Anti-phishing and anti-malware 
• Cryptology and encryption 
• Information security management 
• Security of computer networks and the Internet 
• Privacy and protection of personal data 
• Organizational and legal issues of information security 
• Teamwork and presentation skills 
• The latest approaches to the training of cyber security specialists 

Soft Skills 

• Communication 
• Collaboration and teamwork 
• Time management and organization 
• Empathy / Emotional intelligence 
• Owning up to errors 
• Problem solving and creativity 
• People skills and management 
• Innovation 
• Analytical thinking