Kursy Agile, DevOps i Lean
Ścieżka Agile, DevOps i Lean składa się z kursów, których celem jest przekazywanie praktycznej wiedzy w zakresie skutecznego wdrażania projektów informatycznych i optymalizacji procesów biznesowych w przedsiębiorstwie, a także zarządzania projektami (Project Management) i zespołem pracującym w środowisku Agile. Kursy skierowane są zarówno do programistów jak i analityków Data Science oraz szeroko rozumianych menedżerów. Do osób którze nadzorują i koordynują pracę programistów i analityków.
Kursy można realizować w dowolnej kolejności lub uczestniczyć tylko w wybranych, dotyczących interesujących Ciebie kompetencji.
Kurs Agile, Dev Ops i Lean Six Sigma jest prowadzony jest na wielu poziomach zaawansowania. Od podstaw aż do poziomu średnio zaawansowanego. Przekazuje uczestnikowi umiejętności w zakresie metodologii zwinnej pracy projektowej i wytwarzania oprogramowania (Agile). Zawiera techniki optymalizacji procesów (Lean Six Sigma). Uczestnictwo w tym kursie nie wymaga żadnych uprzednich kompetencji analitycznych, programistycznych czy matematycznych. Kurs jest adresowany zarówno do programistów i analityków Data Science, jak i do osób pracujących lub chcących pracować w środowisku Agile (m.in. Scrum Master, Product Owner, Product Manager, Agile Coach, Agile Lead, analityk biznesowy), a także do managerów i Project Managerów, którzy nadzorują lub koordynują wyżej wymienionych. Natomiast kurs Wdrażanie aplikacji analitycznych w R i Python przekazuje zaawansowaną wiedzę i kompetencje w zakresie stacku technologicznego (m. in. Git, docker), który jest niezbędny każdemu programiście/analitykowi Data Science do realizacji pełnego, profesjonalnego cyklu rozwoju projektu z zachowaniem dobrych praktyk w zakresie DevOps.
Agile, DevOps i Lean Six Sigma
Jedną z kluczowych kompetencji poszukiwanych na rynku pracy jest znajomość nowoczesnych metod pracy projektowej stosowanych w dużych przedsiębiorstwach. W dziedzinie projektów informatycznych dominuje obecnie podejście zwinne – elastycznego i dynamicznego podejścia do tworzenia i rozwijania aplikacji IT oraz Data Science. Z Agile wywodzi się model DevOps, który będąc połączeniem operacji IT i wytwarzania oprogramowania zrewolucjonizował myślenie o dostarczaniu i wspieraniu aplikacji oraz infrastruktury IT. Z kolei w dziedzinie optymalizacji procesów biznesowych, których narzędzia analityczne są integralną częścią, dominuje metodyka Lean Six Sigma.
Wdrażanie aplikacji analitycznych w R i Python
Wdrażanie i rozwój rozwiązań analitycznych w środowisku produkcyjnym w przedsiębiorstwie jest jedną z kluczowych umiejętności na wyższych, samodzielnych stanowiskach analitycznych. Analitycy Data Science, programiści oraz zarządzający projektami potrzebują opanować zbiór narzędzi (tzw. stack technologiczny). Pozwala on na realizację pełnego cyklu rozwoju projektu z zachowaniem dobrych praktyk. W jego skład wchodzą: wersjonowanie, praca w zespole, testowanie i finalnie opublikowanie modelu analitycznego do zastosowań dla końcowego odbiorcy. Wiedza i umiejętności z tym związane wchodzą w zakres czynności powszechnie nazywanych DevOps.