Обучение востребованным
IT-специальностям: программирование, тестирование, аналитика
Академия GLOBUS
Все просто — нам в команду нужны крутые ИТ-специалисты.
Учим всех, трудоустраиваем лучших.
Здесь лежат звезды для карточек слайдера
IT-курсы
Low
подходит для студентов с любым уровнем подготовки
Medium
необходимо базовое техническое образование
High
требуется углубленное знание математических дисциплин
Мидлам
Джуниорам
Новичкам
• Прокачать себя до Senior
• Поменять специализацию
• Хочешь систематизировать свои знания
• Решил прокачать свои навыки в разработке
Наши курсы подойдут:
• Мечтаешь начать карьеру в IT
• Ищешь себя
• Планируешь получать хорошую зарплату
Учись в своем ритме
Модульная система обучения
  • Учебная программа разбита на тематические блоки – модули
  • Каждый модуль содержит необходимую теорию и практику
1
Индивидуальный подход
  • За каждой группой закреплен ментор – опытный разработчик Globus уровня Senior
  • Регулярные консультации и обратная связь по домашним заданиям
2
Реальный результат
  • Выпускной кейс или pet-проект – по окончании курса
  • Сертификат о прохождении обучения
3
• Возможность получить оффер в Globus
Что ты получишь?
• Рекомендации для трудоустройства в другие компании
• Полезные контакты в IT-сообществе
• Практические умения и навыки
• Сертификат как еще один плюс в резюме
• Pet-проект и реальные кейсы для портфолио
• Инструменты и лайфхаки для работы
Почему нас выбирают
Компания Globus — лидер в разработке, аналитике и интеграции ИТ-систем
Нашу сильную техническую экспертизу высоко оценивают заказчики: Сбер, Яндекс, X5 Retail Group, Лаборатория Касперского, HeadHunter и другие
Программа составлена действующими специалистами — вы получите только самые актуальные знания
Наши спикеры — постоянные участники ведущих форумов и конференций в IT, они умеют работать с аудиторией и преподносить материал
Вас ждет максимально практическая направленность курса и работа с реальными кейсами
У лучших выпускников будет возможность стажировки в компании Globus и дальнейшее трудоустройство
Куратор программы
Илья Померанцев
Руководитель направления ML в Globus

Эксперт в области Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision

Опыт управления проектами с 2007 года

Постоянный спикер на крупнейших IT-конференциях России — TechWeek, Технофорум, ЦИПР и др.


Связаться
Отзывы выпускников
Илья Соловьев
младший инженер-программист GLOBUS, курс «iOS-разработчик»
Я прошёл курс в 2019—2020 году от компании GLOBUS, который проводился на базе Высшей Школы Экономики. Лекции были структурированными и последовательными, после каждой лекции была практика. Преподаватели отзывчивые, помогали решить трудности.
Андрей Журавлев
младший инженер-программист GLOBUS, курс «iOS-разработчик»
На курсе изучали различные архитектурные паттерны (Clean Architecture, MVC, MVVM, VIPER,), а также язык Swift. Проходили все необходимые аспекты мобильных приложений: верстка UI, запросы в сеть, многопоточность. Все это было полезно, так как встречается в реальной разработке каждый день.
Андрей Ким
младший инженер-программист GLOBUS, курс «Android-разработчик»
Долго не мог решить, каким программистом становиться, но курсы по android-разработке от GLOBUS дали старт развития в сфере мобильных технологий. Отличное сочетание теории с практикой, прекрасные преподаватели, которые в любой момент смогут помочь с трудностями! Спасибо вам огромное!
Наши выпускники работают на проектах
Записаться на курс
Наши специалисты свяжутся с вами и ответят на ваши вопросы
Отвечаем на самые частые вопросы об учебных курсах Академии Globus
Сколько стоит обучение?
Стоимость обучения отличается в зависимости от выбранного тобой курса. Но в любом случае она заметно ниже месячной заработной платы даже начинающего разработчика. А если учесть возможность рассрочки, то получается ну очень выгодно.
Любые вопросы по вариантам оплаты можно уточнить у куратора Академии Globus Ильи Померанцева i.pomerantsev@globus-ltd.com.
Можно ли будет оплатить курсы по частям?
Да, можно, мы всегда пойдем навстречу. Договоримся!
Когда первое занятие и как на него попасть?
Каждый курс стартует по мере набора групп. Зарегистрируйся, и мы сообщим, когда начнется обучение.
Смогу ли я совмещать обучение в Академии Globus с работой или учебой?
Занятия будут проходить в удобное для студентов время. График согласуем с каждой группой индивидуально.
Что делать, если я не смогу прийти на некоторые занятия?
Можно посмотреть прямую трансляцию или видео после занятия, которое мы выложим на YouTube в закрытом доступе.
Подойдут ли мне курсы, если у меня нет технического образования?
Да, мы разработали учебные программы разного уровня сложности, которые смогут освоить люди с гуманитарным или естественно-научным образованием. На сайте они помечены значком. Студентам, не имеющим технического образования, подойдет, например, курс «Специалист по тестированию». Зарегистрируйся, мы свяжемся с тобой и определим, какая учебная программа подойдет именно тебе.
Вся информация, представленная на данном сайте, носит информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой, определяемой положениями Статьи 437(2) Гражданского кодекса РФ. Услуга не носит характер образовательной или просветительской деятельности в понимании Федерального закона "Об образовании в Российской Федерации" от 29.12.2012 N 273-ФЗ. Услуга оказывается ООО "ГЛОБУС-ИТ" (ОГРН: 1135260012337), для получения подробной информации об услуге и её стоимости необходимо оставить заявку на сайте или обратиться по email: contact@globus-ltd.com.
© 2021
contact@globus-ltd.com
8 800 775 13 96
+7 495 175 13 96
Москва
Большая Новодмитровская, д. 36 стр. 12 (Flacon)
Нижний Новгород
Нижневолжская наб., 16,
Казанская наб., д.5
Делимся интересным

Профессия

Machine learning Engineer

level
Срок обучения — 5 месяцев
Старт курса — по мере набора группы
Machine learning Engineer —
одна из самых востребованных профессий на международном рынке
160.000 ₽ —
cредняя зарплата machine learning developer
Цели Академии Globus
  • Поиск сотрудников для работы в GLOBUS
  • Подготовка ИТ-специалистов для компаний-партнеров
  • Повышение квалификации действующих разработчиков
Преимущества курса
  • Востребованная профессии Machine learning Engineer менее, чем за 6 месяцев
  • Возможность трудоустройства в Globus и возврат полной стоимости пройденного курса «Machine learning Engineer»
  • Удобный формат обучения – онлайн-занятия 2 раза в неделю по 1,5 часа
Как строится обучение
human
  • Курс состоит из 5 модулей и содержит необходимую теорию и практику по изучению основных моделей машинного обучения и нейросетевых вычислений, реализации нейросетей и анализа изображений
  • Обучение проходит в формате онлайн-вебинара
  • Все участники курса также получают доступ к лекциям и практическим занятиям для самостоятельной работы и проверки полученных знаний
  • Возможность консультироваться и задавать вопросы авторам курса в отдельном Tg-канале
  • Готовые программные шаблоны решения задач – для выполнения практических заданий. Студентам нужно только вписать реализацию отдельных функций. Правильность реализации проверяется автоматически
  • Практическое испытание по окончании курса – соревнование/хакатон по распознаванию изображений
Программа курса
Модуль 1. Математика и программирование в Python

1.1. Введение в программирование на Python

  • Установка языка и среды программирования
  • Установка и работа в Jupyter notebook и Google Colab
  • Основные структуры данных и синтаксис языка
  • Циклы, строки, списки, кортежи, множества, словари
  • Функциональное и модульное программирование Python

1.2. Матричные вычисления в Python. Графический анализ данных

  • Реализация матричных вычислений с использованием библиотеки numpy.
    Краткий обзор функционала библиотеки
  • Построение графиков
  • Краткий обзор функционала библиотеки matplotlib
Модуль 2. Математика машинного обучения

2.1. Векторные пространства, матрицы и тензорные вычисления

  • Векторная алгебра
  • Операции с векторами
  • Матричная алгебра
  • Операции над матрицами
  • Тензоры
  • Операции с тензорами
  • Транспонирование матриц и тензоров
  • Представление картинок в виде тензоров
  • Реализация операций с тензорами с использованием библиотеки numpy.

2.2. Евклидовы пространства

  • Длины и нормы векторов и матриц
  • Скалярное произведение векторов
  • Свойства скалярного произведения
  • Углы между векторами
  • Меры сходства векторов
  • Метрики MSE, MAE

2.3. Анализ и дифференциальное исчисление функций

  • Виды и свойства нелинейных функций активации
  • Производная функции одной переменной
  • Свойства производных функций активации
  • Частные производные ФНП
  • Градиент
  • Градиентный спуск

2.4. Вероятностные пространства

  • ДСВ
  • Вероятностное распределение
  • Биномиальное распределение
  • НСВ
  • Равномерное распределение
  • Нормальное распределение
  • Меры сходства вероятностных распределений
  • Расстояние Кульбака — Лейблера
Модуль 3. Введение в машинное обучение

3.1. Основные понятия машинного обучения

  • Подход к управлению, основанный на данных, или Что такое машинное обучение
  • Основные задачи машинного обучения
  • Обучение с учителем
  • Обучение без учителя
  • Обучение с подкреплением

3.2. Построение регрессионных зависимостей

  • Постановка задачи регрессионного анализа
  • Критерий минимума наименьших квадратов
  • Метрики качества модели
  • Линейная регрессия
  • Построение линейной регрессии
  • Работа с библиотекой scikit-learn

3.3. Решение задачи классификации

  • Постановка задачи классификации
  • Функции потерь в задачах классификации
  • Метрики качества
  • Методы классификации
  • Повышение качества классификации
  • Работа с библиотекой scikit-learn

3.4. Решение задач снижения размерностей и кластеризации

  • Постановка задачи снижения размерности данных
  • Постановка задачи факторного анализа данных
  • Линейный ФА: метод PCA
  • Снижение размерности: метод tsne
  • Постановка задачи кластеризации данных
  • Метод k-средних
  • Метод иерархической кластеризации
Модуль 4. Основы нейросетевых вычислений

4.1. Основы нейросетевых вычислений. История нейросетевых вычислений

  • Алгебраическая модель нейрона
  • Функции активации
  • Модель нейрона с тождественной функцией активации
  • Построение линейной регрессии
  • Модель нейрона с логистической функцией активации
  • Построение классификатора
  • Моделирование булевых операций
  • Реализация моделей нейронов с использованием библиотеки numpy

4.2. Модель многослойной нейросети

  • Обучение нейрона. Проблема XOR
  • Модель нейросети, реализующей операцию XOR
  • Нейросетевое моделирование предикатов
  • Модель многослойных классификационных нейросетей
  • Пример реализации нейросетей с использованием библиотеки numpy
  • Обучение нейрона
  • Правило Хебба
  • Применение метода градиентного спуска для обучения нейрона
  • Пример и иллюстрация обучения нейрона с использованием библиотеки numpy

4.3. Обучение многослойной нейросети

  • Алгоритм обратного распространения ошибки для оптимизации многослойных нейронных сетей
  • Пример обучения нейросети, реализующей XOR с помощью алгоритма обратного распространения ошибки с использованием библиотеки numpy
  • Стохастический градиентный спуск (СГС)
  • Регуляризация
  • Подбор параметров нейросети и обучения
  • Визуализация процесса обучения нейросетей
Модуль 5. Нейросетевой анализ изображений

5.1. Классификация данных

  • Анализ изображений
  • Построение и оптимизация многослойной классифицирующей нейросети
  • Виды слоев нейросети
  • Dropout
  • Batch-нормализация
  • Пример классификации изображений рукописных цифр
  • Основные возможности библиотеки tensorflow.keras / pyTorch по построению и обучению нейросетей
  • Кейс по распознаванию изображений рукописных букв

5.2. Сверточные сети

  • Анализ изображений
  • Сверточные сети
  • Сверточные и подвыборочные слои
  • Ядра и смещения
  • Обучение сверточных сетей
  • Пример классификации изображений рукописных букв
  • Решение кейса по распознаванию изображений рукописных букв с использованием сверточных сетей и функционала библиотеки tensorflow.keras / pyTorch

5.3. Кодирование изображений

  • Тюнинг нейросетей
  • Автоэнкодинговые сети
  • Структура и обучение
  • Сверточные автоэнкодинговые сети
  • Пример факторного анализа фотографий лиц
  • Обучение нейросетей фильтрации шумов
  • Пример фильтрации шумов на изображениях рукописных цифр с использованием сверточных автоэнкодинговых нейросетей и функционала библиотеки tensorflow.keras / pyTorch
  • Оптимизация параметров нейросетей
  • Использование алгоритмов поиска квазиоптимальных параметров

5.4. Инструменты предварительной обработки изображений. Библиотека Pillow

  • Предобработка изображений, повышающая точность работы нейросетей
  • Фильтрация изображений
  • Ресайзинг
  • Генерация изображений

Финальное соревнование (рейтинг): хакатон по распознаванию изображений рукописных букв кириллицы.

Объективность системы оценивания

Объективность проверки полученных в ходе обучения знаний теории с помощью итогового теста обеспечивается проведением итогового теста. Тест содержит много заданий достаточно большим количеством заданий в тесте (15–20) и офсетными тестовыми заданиями с большим количеством вариантов для каждого тестового задания (более 30).

Machine learning Engineer — одна из самых востребованных профессий на международном рынке
160.000 ₽ —
cредняя зарплата Machine learning Engineer
ML Engineer
level
5 месяцев
90.000
45.000 ₽
ML Engineer
90.000
45.000 ₽

Профессия

iOS-разработчик

level
Срок обучения — 6 недель
Старт курса — по мере набора группы
Профессия iOS-разработчика —
одна из самых высокооплачиваемых на рынке создания программного обеспечения для мобильных устройств
Цели Академии Globus
  • Поиск сотрудников для работы в GLOBUS
  • Подготовка ИТ-специалистов для компаний-партнеров
  • Повышение квалификации действующих разработчиков
Преимущества курса
  • Программирование на языке Swift под руководством опытного тимлида
  • Практический курс по созданию приложений для устройств Apple с нуля
  • Удобный формат обучения – онлайн-занятия 2 раза в неделю по 1,5 часа
  • Возможность трудоустройства в Globus и возврат полной стоимости пройденного курса «iOS-разработчик»
Как строится обучение
  • Курс состоит из 9 тем/модулей и содержит необходимую теорию и практику по изучению iOs-разработки
  • Обучение проходит в формате онлайн-вебинара
  • Все участники курса также получают доступ к лекциям и практическим занятиям для самостоятельной работы и проверки полученных знаний
  • Возможность консультироваться и задавать вопросы авторам курса в отдельном Telegram-канале
Программа курса

Тема 1. Вводная

Тема 2. Swift. Часть 1. Основы

Тема 3. Swift. Часть 2. Особенности

Тема 4. Swift. Часть 3. Продвинутые возможности

Тема 5. Основы UI

Тема 6. Хранение данных

Тема 7. Многозадачность

Тема 8. Суперпродвинутый Swift

Тема 9. Продвинутые приемы программирования

Тема 10. Работа с сетью

Курсовая работа “Приложение для поиска и загрузки музыки”

Тема 11. Заключительное занятие и “Разбор полетов"

Подведение итогов обучения
  • Оценка курсовых работ
  • Вопросы и ответы
  • Вручение грамот
  • Рекомендации, куда двигаться дальше
Профессия iOS-разработчика –
одна из самых высокооплачиваемых на рынке создания программного обеспечения для мобильных устройств
iOS-разработчик
level
6 недель
49.600
34.500 ₽
iOS-разработчик
49.600
34.500 ₽

Профессия

Android-разработчик

level
Срок обучения — 6 недель
Старт курса — по мере набора группы
Android-разработчики —
самые востребованные и высокооплачиваемые
IT-специалисты
Средняя зарплата —
100.000 ₽
Цели Академии Globus
  • Поиск сотрудников для работы в GLOBUS
  • Подготовка ИТ-специалистов для компаний-партнеров
  • Повышение квалификации действующих разработчиков
Преимущества курса
  • Практический курс по созданию приложений для мобильной платформы №1 с нуля
  • Обучение программированию под руководством опытного тимлида
  • Реальные кейсы для вашего резюме
  • Возможность трудоустройства в Globus и возврат полной стоимости пройденного курса «Android-разработчик»
Как строится обучение

Курс состоит из 10 основных модулей, после каждого из которых следует отработка полученных знаний на практике.

Выпускное испытание — разработка мобильного приложения, которое можно использовать в дальнейшем в резюме при поиске работы.

Обучение проходит в формате онлайн-вебинаров.

Все участники курса также получают доступ к лекциям и практическим занятиям для самостоятельной работы и проверки полученных знаний.

У всех студентов будет возможность консультироваться и задавать вопросы преподавателям в отдельном Telegram-канале.

Программа курса

Модуль 1. Вводный

Модуль 2. Kotlin. Часть 1. Основы

Модуль 3. Kotlin. Часть 2. Особенности

Модуль 4. Kotlin. Часть 3. Продвинутые возможности

Модуль 5. Основы UI

Модуль 6. Компоненты Android, хранение данных

Модуль 7. Многозадачность

Модуль 8. Android UI advanced

Модуль 9. Продвинутые приемы программирования

Модуль 10. Работа с сетью

Курсовая работа

Подведение итогов обучения
  • Оценка курсовых работ
  • Вопросы и ответы
  • Вручение грамот
  • Рекомендации, куда двигаться дальше
Android-разработчики —
самые востребованные и высокооплачиваемые
IT-специалисты
Средняя зарплата —
100.000 ₽
Android-разработчик
level
6 недель
49.600
34.500 ₽
Android-разработчик
49.600
34.500 ₽

Профессия

Специалист
по тестированию

level
Срок обучения — 6 недель
Старт курса — по мере набора группы
По данным сервисов для поиска работы, количество вакансий на позицию тестировщика, QA Engineer постоянно растет
Заработная плата специалиста —
от 45.000 до 250.000 ₽
Цели Академии Globus
  • Поиск сотрудников для работы в GLOBUS
  • Подготовка ИТ-специалистов для компаний-партнеров
  • Повышение квалификации действующих разработчиков
Преимущества курса
  • Обучение востребованной профессии в IT, для которой не обязательно иметь техническое образование
  • Разбор актуальных видов, техник и инструментов для тестирования ПО
  • Возможность трудоустройства в Globus и возврат полной стоимости пройденного курса «Специалист по тестированию»
Как строится обучение
  • Курс состоит из 11 лекций и содержит необходимую теорию и практику по изучению профессии «Специалист по тестированию»
  • Обучение проходит в формате онлайн-вебинара
  • Все участники курса также получают доступ к лекциям и практическим занятиям для самостоятельной работы и проверки полученных знаний
  • Возможность консультироваться и задавать вопросы авторам курса в отдельном Telegram-канале
Программа курса

Тема 1. Введение в дисциплину. Основные термины. Модели качества ПО. Жизненный цикл тестирования (STLC).

Тема 2. Виды и уровни тестирования.

Тема 3. Жизненный цикл тестирования (STLC). Разработка тестов. Чек-лист. Тест-спецификация.

Тема 4. Тестовые данные. Обобщенные тестовые техники. Техники, основанные на спецификациях.

Тема 5. Техники, основанные на спецификациях. Тестирование сценариев использования. Комбинаторное тестирование.

Тема 6. Техники, основанные на спецификациях. Графа причинно-следственных связей. Тестирование переходов состояний. Синтаксическое тестирование.

Тема 7. Тестирование на основе дефектов. Техники, основанные на опыте.

Тема 8. Техники, основанные на структурах. Тестирование потока управления. Тестирование потока данных.

Тема 9. Тестирование удобства пользования. Основные термины. Методы исследования. Процесс тестирования.

Тема 10. Стохастик-тестирование. Автоматизация тестирования.

Тема 11. Тренды в тестировании на будущий год.

Подведение итогов обучения
  • Вопросы и ответы
  • Вручение грамот
  • Рекомендации, куда двигаться дальше
По данным сервисов для поиска работы, количество вакансий на позицию тестировщика, QA Engineer постоянно растет
Заработная плата специалиста —
от 45.000 до 250.000 ₽
Специалист по тестированию
level
6 недель
49.600
34.500 ₽
Специалист по тестированию
49.600
34.500 ₽

Профессия

Java-разработчик

level
Срок обучения — 7 недель
Старт курса — по мере набора группы
Java-разработчики —
самые востребованные специалисты
Зарплата начинающего программиста — от 50.000 ₽
Цели Академии Globus
  • Поиск сотрудников для работы в GLOBUS
  • Подготовка ИТ-специалистов для компаний-партнеров
  • Повышение квалификации действующих разработчиков
Преимущества курса
  • Мощная теоретическая база
  • Отработка всех полученных знаний на практике под руководством опытного тимлида
  • Удобный формат обучения – онлайн-занятия 2 раза в неделю по 1,5 часа
  • Возможность трудоустройства в Globus и возврат полной стоимости пройденного курса «Java-разработчик»
Как строится обучение

Курс состоит из 14 основных модулей, после каждого из которых следует отработка полученных знаний и умений на практике.

Обучение проходит в формате онлайн-вебинаров.

Все участники курса также получают доступ к лекциям и практическим занятиям для самостоятельной работы и проверки полученных знаний.

У всех студентов будет возможность консультироваться и задавать вопросы авторам курса в отдельном Telegram-канале.

Программа курса

Модуль 1. Что такое Java

Модуль 2. Основы языка

Модуль 3. ООП-принципы

Модуль 4. Интерфейсы, делегирование, рекурсии

Модуль 5. Исключения и обобщения

Модуль 6. Коллекции

Модуль 7. Ввод-вывод

Модуль 8. Базы данных

Модуль 9. Spring Boot

Модуль 10. ORM / Hibernate (основы)

Модуль 11. Многопоточность, StreamApi, функциональная парадигма

Модуль 12. Spring MVC, брокеры сообщений, многомодульные проекты

Модуль 13. Spring Data, Hibernate, transaction manager

Модуль 14. Проектирование, архитектура, тестирование

Подведение итогов обучения
  • Вопросы и ответы
  • Вручение грамот
  • Рекомендации, куда двигаться дальше
Java-разработчики —
самые востребованные специалисты
Зарплата начинающего программиста —
от 50.000 ₽
Java-разработчик
level
7 недель
49.600
34.500 ₽
Java-разработчик
49.600
34.500 ₽