-
Професія, що рухає світ у майбутнє
Ринок АІ/ML росте на 35% щороку. Python Machine Learning виводить тебе в топ ІТ-фахівців
-
Досвідчені ментори-практики
Ти вчишся у своєму темпі у супроводі менторів із українським та міжнародним досвідом АІ‑розробки
-
70% практики і 3 ML- моделі у портфоліо
Ти вчишся через практичні завдання, створюючи свої перші ML‑моделі.
-
Гарантія працевлаштування
Супроводжуємо від складання резюме і до отримання офера. Гарантію фіксуємо у договорі
Python — це найбільш поширена мова програмування
Python посідає перше місце в рейтингу популярності мов програмування TIOBE. А програмістів на Python шукають
... та інші топові компанії.
Опануй мову, яку використовують усюди
Опануй мову, яку використовують усюди
Заробіток буде зростати разом із досвідом
За даними DOU, середня зарплата Python-розробника в Україні — $2700 на місяць
-
$0
Junior
рік досвіду
-
$0
Middle
1-3 роки досвіду
-
$0
Senior
5+ роки досвіду
Твоє резюме після навчання Рython на курсі
Python-розробник
ПосадаНавички
-
Працюю з з числовими масивами та лінійною алгеброю (NumPy, Jupyter) - Використовую ансамблеві методи (XGBoost)
- Проводжу дослідницький аналіз даних (Pandas, Matplotlib, Seaborn)
- Застосовую алгоритми навчання без учителя (Scikit-learn)
- Працюю з базами даних (SQLite, MongoDB)
- Будую глибокі нейронні мережі
- Будую та оцінюю моделі класичного ML
- Працюю зі згортковими та рекурентними нейронними мережами
- Вирішую задачі класифікації (Scikit-learn)
- Розгортаю ML застосунки (Streamlit, Dash)
Інструменти
Та 3 працюючі проєкти у портфоліо
Ти створиш їх, виконуючі ДЗ та в ході фінального практичного проєкту.
Чат-бот - майстер персонального часу
Створиш консольний бот для керування контактами та запам'ятовування важливих дат
AI Vision - застосунок класифікації зображень
Створите ШІ модель, яка автоматично визначатиме, що саме зображено на завантаженому зображені.
Передбачення поведінки клієнта
Створите ШІ модель, яка передбачає ймовірність того, що клієнт перестане користуватися послугами телекомунікаційної компанії.
Отримай детальну консультацію
щодо програми, формату навчання Рython та наших акційних пропозицій
Допомога у працевлаштуванні
1170 випускників успішно знайшли роботу в IT-cфері в 2025 році
-
Допоможемо скласти резюме та портфоліо
-
Підготуємо до проходження співбесід
-
Відкриємо доступ до партнерських вакансій
Де працюють випускники курсів GoIT
Наш підхід до навчання дає стабільний результат
Наш підхід до навчання дає стабільний результат
-
+
Студентів успішно знайшли роботу в Україні та за кордоном
-
%
Компаній-партнерів набирають джунів серед наших випускників
-
%
Випускників отримують перший офер напряму від наших партнерів
Програма курсу відповідає поточним запитам ринку
-
480 годин навчання -
3 великих проєкти -
Регулярно моніторимо ринок та оновлюємо курс
-
Python Core
-
Модуль 1
Вступ до Python
-
Синтаксис, змінні, типи даних, оператори
-
Вбудовані функції
-
Введення даних
-
Приведення типів
-
Робота з рядками та структури даних
-
Колекції: Списки, Словники, Множини, Кортежі
-
-
Модуль 2
Контроль потоку та функції
-
Умовні оператори, цикли
-
Умовне виконання
-
Тернарні операції
-
Умови у Python
-
Блоки інструкцій
-
Цикли: for та while
-
«Нескінченні цикли» та break, завершення ітерації за допомогою continue
-
Винятки
-
Функції, Створення та виклик функцій
-
Аргументи функції
-
Повернення результату
-
Локальні змінні
-
Global
-
Ключові аргументи
-
Змінна кількість параметрів
-
Контейнери для зберігання аргументів функцій
-
-
Модуль 3
Робота з датою, часом та розширена робота з рядками
-
Модулі datetime та time
-
Робота з датою і часом (datetime)
-
datetime
-
timedelta
-
timestamp
-
Перетворення в рядок і з рядка
-
Регулярні вирази та розширений робота з рядками
-
Спеціальні символи
-
Методи рядків, Пошук у рядку
-
Translate
-
Регулярні вирази
-
Функція search
-
Findall
-
Підстановка, sub
-
Складання регулярних виразів
-
-
Модуль 4
Робота з файлами та модульна система
-
Синтаксис, змінні, типи даних, оператори
-
Вбудовані функції
-
Введення даних
-
Приведення типів
-
Робота з рядками та структури даних
-
Колекції: Списки, Словники, Множини, Кортежі
-
-
Модуль 5
Функціональне програмування та вбудовані модулі Python
-
Можливості деяких вбудованих модулів Python
-
Генерація випадкових чисел
-
Контроль точності обчислень (decimal)
-
Можливості пакетів math, cmath
-
Робота за Collections: Іменовані кортежі, Counter, defaultdict, deque
-
Comprehensions: list, set, dict
-
Функціональне програмування
-
Функція як об'єкт першого класу
-
Області видимості (LEGB)
-
Замикання
-
Каррування
-
Декоратори
-
Ітератори/генератори (ключове слово yield)
-
Лямбда-функції (анонімні функції)
-
map
-
filter
-
-
Модуль 6
Основи роботи з класами
-
Основи ООП в Python
-
Визначення та створення класу
-
Створення об'єктів
-
Атрибути класу (поля та методи)
-
Конструктор класу
-
Наслідування
-
Розширене ООП в Python
-
Method Resolution Order (MRO).
-
Контейнери, створені за допомогою наслідування (UserList, UserDict, UserString).
-
Dataclasses
-
Власні винятки
-
Поліморфізм / Качина типізація
-
-
Модуль 7
Розширене Об'єктно-Орієнтоване Програмування в Python
-
Використання спеціальних методів для керування об'єктами
-
"Магічні" методи
-
Метод init
-
Методи str та repr
-
Методи getitem та setitem
-
Функтори, метод call
-
Інкапсуляція у Python (property, setter).
-
Функтори, Ітератори та Управління контекстом в Python
-
Створення власних менеджерів контексту
-
Створення об'єкта ітератора/генератора
-
Перевизначення математичних операторів
-
Перевизначення операцій порівняння
-
-
Модуль 8
Серіалізація та копіювання об'єктів в Python
-
Робота з таблицями CSV у Python
-
Робота з JSON та YAML файлами у Python
-
Серіалізація об'єктів в Python
-
Серіалізація об'єктів Python за допомогою pickle
-
Серіалізація об'єктів Python за допомогою json
-
Управління порядком серіалізації
-
Упакування за допомогою __getstate__
-
Розпакування за допомогою __setstate__
-
Копіювання та управління станом об'єктів
-
Створення копій об'єктів Python
-
Створення поверхневих копій об'єктів Python
-
Створення глибоких копій об'єктів Python
-
Управління порядком копіювання об'єктів Python
-
Навчальний проєкт
Чат-бот - майстер персонального часу
Створите консольний бот-помічник для керування контактами та запам'ятовування важливих дат
-
-
Python Data Science and Machine Learning
-
Модуль 1
Development. Poetry. Docker
-
Менеджер пакетів та віртуальних оточень pipenv.
-
Менеджер пакетів та віртуальних оточеннь poetry.
-
Налагодження програми
-
Логування програми
-
Форматування коду
-
Типізація в Python
-
Основи роботи з Docker
-
-
Модуль 2
Введення в SQL бази даних
-
Підключення до БД
-
Вступ до вивчення мови SQL
-
Робота з даними в SQL
-
Розширені техніки роботи з даними
-
Оптимізація та управління даними
-
Доступ до бази даних з Python
-
-
Модуль 3
Основи NoSQL на прикладі MongoDB
-
Вступ до вивчення NoSQL
-
Основи роботи з MongoDB
-
Робота з даними в MongoDB
-
Зміна документів
-
Робота з масивами
-
Робота з PyMongo
-
Основи Beautiful Soup
-
Парсинг HTML
-
-
Модуль 4
Знайомство з Data Science
-
Життєвий цикл проекту Data Science
-
Збір, очищення та підготовка даних
-
Дослідження даних
-
Створення моделі
-
Інтерпретація (Застосування)
-
Класифікація алгоритмів машинного навчання
-
Огляд різних типів алгоритмів
-
Середовище роботи
-
Встановлення бібліотеки NumPy
-
Вектори
-
Додавання/віднімання скаляра та вектора
-
Множення на скаляр
-
Додавання та віднімання двох векторів
-
Скалярний добуток
-
Базис векторів
-
Матриці. Множення матриць
-
Транспонування та зміна форми матриць в numpy
-
Одинична матриця
-
Обернена матриця
-
Властивості операцій з матрицями
-
Інші можливості в NumPy
-
Індексація
-
Основні типи даних (dtype) NumPy
-
Агрегування в NumPy
-
-
Модуль 5
EDA + основи статистики
-
Базові елементи статистики
-
Випадкова величина
-
Математичне очікування
-
Дисперсія, кореляція
-
Exploratory data analysis
-
Бібліотека pandas
-
Бібліотека Matplotlib
-
Бібліотека seaborn
-
Розгляд прикладів на практиці
-
Візуалізація статистичних показників
-
Підсумок EDA
-
-
Модуль 6
Класичне машинне навчання
-
Огляд бібліотеки Scikit-Learn
-
Алгоритми supervised learning
-
Постановка задачі
-
Елементи диференціювання
-
Ланцюгове правило
-
Метод градієнтного спуску
-
Огляд задач регресії
-
Лінійна регресія однієї змінної
-
Функція помилки
-
Навчання моделі
-
Реалізуємо її своїми руками
-
Лінійна регресія для функції багатьох змінних
-
Криві навчання
-
Перенавчання/недонавчання моделі
-
Регуляризація
-
Реалізація у бібліотеці Scikit-Learn
-
-
Модуль 7
Задача класифікації й оцінка роботи моделі
-
Постановка задачі класифікації
-
Поняття ймовірності
-
Математична модель
-
Функція втрат/помилок
-
Навчання логістичної регресії
-
Багатокласова класифікація
-
One-hot-coding
-
Розподіл даних на різні вибірки
-
Оцінка гіпотези
-
Метрики
-
Вибір моделі
-
Error analysis
-
Крос-валідація
-
Реалізація на Scikit-learn
-
-
Модуль 8
Інші алгоритми навчання з учителем
-
Метод опорних векторів
-
Класифікація
-
Особливості навчання
-
K найближчих сусідів
-
Bagging vs Boosting
-
Дерево вибору
-
AdaBoost
-
XGBoost
-
Випадковий ліс
-
-
Модуль 9
Навчання без учителя
-
Постановка задачі
-
K-means
-
PCA
-
Dimensionality reduction (T-SNE)
-
Anomaly Detection
-
Feature extraction
-
Ceiling Analysis (як покращити свою модель і над чим працювати далі)
-
-
Модуль 10
Рекомендаційні системи
-
Content Based Recommendations
-
Collaborative Filtering
-
Low Rank Martix Factorization
-
Бібліотека LightFM
-
-
Модуль 11
Нейромережі та глибоке навчання
-
Знайомство з бібліотеками pytorch та tensorflow
-
Операції з тензорами у вищезгаданих бібліотеках
-
Що таке гнейронні мережі?
-
Logistion Regression як NN
-
Будуємо найпростішу NN з одним hidden layer
-
Backpropagation
-
Параметри та гіперпараметри
-
-
Модуль 12
Підбір гіперпараметрів НМ
-
Повторюємо ключові аспекти
-
Train/Dev/Test sets
-
Bias/Variance
-
Regularization
-
Dropout
-
Model Pruning
-
Normalizing inputs
-
Gradient Vanishing/Exploding
-
Ініціалізація коефіцієнтів
-
Mini-batch GD
-
Наявні алгоритми оптимізації
-
Огляд функцій активації
-
-
Модуль 13
Згорткові нейронні мережі
-
Computer Vision
-
Edge Detection
-
Convolution
-
Padding
-
Simple CNN
-
Pooling Layer
-
Examples of CNN
-
ResNet
-
1x1 convolution NN
-
Data Augmentation
-
Object Detection
-
YOLO (Optional)
-
One shot learning
-
Triplet Loss
-
Style Transfer (Optional)
-
-
Модуль 14
Моделі дослідження числових рядів
-
Recurrent Neural Network Model
-
Backpropagation
-
Different types of RNNs
-
Gradient Vanishing with RNNs
-
GRU
-
LSTM
-
Bidirectional RNN
-
Deep RNN
-
-
Модуль 15
Класичні приклади нейромереж та основи NLP
-
Transfer Learning
-
Word Embeddings
-
Sentiment Alalysis
-
Beam Search
-
Attention Model Intuition
-
Attention Model
-
Speech recognition
-
Trigger Word Detection
-
Особистий практичний проєкт
Класифікатор зображень на основі Streamlit
ШІ-застосунок для розпізнавання зображень.
Фінальний проєкт
AI-модель для розрахунку клієнтської поведінки
ШІ модель, яка передбачає, що клієнт може відмовитись від послуг телекомунікаційної компанії.
-
Комлексний підхід до навчання та побудови кар’єри
В 2026 році недостатньо просто вивчити мову програмування, щоб перейти в IT. Ми даємо все необхідне, щоб компанії бачили у тобі перспективного кандидата.
-
IT English Skills
Додатковий модуль
-
Проведемо тестування на початку та в кінці навчання для визначення актуального рівня
-
Дамо доступ до EnglishCareerBot, який допоможе підготуватись до співбесіди англійською та поліпшить твій рівень
-
Відкриємо безоплатну партнерську підписку до EnglishDom
-
Дамо доступ до групових занять IT English Intensive відповідно твого рівня
-
-
Soft Skills
Додатковий модуль
-
Ми ознайомимо тебе з гнучкою методологією Sсrum та філософією Agile, які використовують у більшості ІТ-компаній
-
Проведемо вебінари, які допоможуть адаптуватись у команді та ефективно комунікувати
-
Проведемо заняття зі SMART-цілей та правильного цілепокладання
-
Поговоримо про найважливіші Soft Skills та Time management — як поєднати роботу, навчання та особисте життя
-
-
Career Skills
Додатковий модуль
-
Допоможемо створити резюме, супровідний лист, оформити профілі на LinkedIn та Djinni
-
Допоможемо налаштуватись та психологічно підготуватися до співбесіди
-
Проведемо тренування з проходження HR-співбесіди
-
Надамо доступ до партнерських вакансій у найкращі компанії України
-
За потреби проведемо індивідуальні консультації щодо стратегії пошуку роботи
-
Вартість навчання на курсі Python-розробник
-
Data Science & Machine Learning
Base
- 7 місяців
- 480 годин навчання
-
Індивідуальний графік навчання
-
Пожиттєвий доступ до всіх матеріалів
-
Всі матеріали Блоку Python Core
-
Всі матеріали Блоку Python Data Science & Machine Learning
-
2 індивідуальні проєкти у портфоліо
-
1 командний проєкт на вибір у портфоліо
-
Модуль Soft Skills
-
Модуль IT English
-
Модуль Career Skills
-
Менторська підтримка
-
Клієнт-менеджер
-
Доступ до партнерських вакансій
-
Доступ до ком’юніті випускників після закінчення
-
Гарантія працевлаштування, зафіксована в договорі
Вартість навчання
48 000 грн
3 840 грн/міс
*при розстрочці на 10 місяців
-20%
Знижка доступна
- 00
- :
- 00
- :
- 00
- :
- 00
- :
- 00
-
Data Science & Machine Learning
Intensive English
- 7 місяців
- 480 годин навчання
-
Навчання за твоїм графіком із підтримкою ментора
-
Всі матеріали Блоку Python Core
-
Всі матеріали Блоку Python Data Science & Machine Learning
-
Пожиттєвий доступ до всіх матеріалів
-
2 індивідуальні проєкти у портфоліо
-
1 командний проєкт на вибір у портфоліо
-
Модуль Soft Skills
-
Модуль IT English
-
Модуль Career Skills
-
Менторська допомога у навчанні
-
Клієнт-менеджер для організаційних питань
-
Доступ до партнерських вакансій
-
Доступ до ком’юніті випускників після закінчення
-
Гарантія працевлаштування, зафіксована в договорі
Intensive English
-
5 місяців
-
1 живе заняття/тиждень
-
Міні-групи до 12 студентів
-
Практика, підтримка і зворотній зв’язок
Вартість навчання
52 000 грн
4 240 грн/міс
*при розстрочці на 10 місяців
-20%
Знижка доступна
- 00
- :
- 00
- :
- 00
- :
- 00
- :
- 00
Вигідні умови та зручні способи оплати частинами
Гарантія працевлаштування, зафіксована в договорі
1170+ випускників працевлаштувалися в 2025 році
Aleksandra Boldysheva
Python Developer
Навчання на курсі було надзвичайно цікавим та корисним. Матеріали були добре структуровані, легкі для розуміння, а підтримка викладачів та менторів допомогла мені швидко просуватися.
Ці курси не просто навчили мене програмуванню на Python, але й дали впевненість у своїх силах та можливість відкрити для себе захоплюючий світ розробки.
Зараз я співпрацюю з американським інтернет-маркетинговим агентством Safir Creative Agency, де маю можливість реалізовувати різноманітні проекти. І, звісно, не обходиться без фрілансу
linkedin.com 
Oleksandr Kharchenko
Game DevOps (Back-end)
Пройшов навчання на курсі Python Engineer і залишився дуже задоволеним.
Якість матеріалу на дуже високому рівні. Протягом 7 місяців я отримав значний набір технічних скілів, про які навіть не здогадувався до початку навчання.
Нові технології, фреймворки та дружня атмосфера допомогли зануритись у світ веб-технологій і, як наслідок, отримати оффер щодо back-end розробок в напрямку розробок ігрових платформ GTA 5 у міжнародній компанії Last Legend RP.
Artem Shabaltun
BIM Automation Engineer
Розділ Python Web був цікавий. Але Data Science просто зірвав мені дах своїми можливостями!
Ми комунікували у Slack. Завжди отримували вчасний фідбек від менторів. Деякі студенти уже під час курсу брали реальні таски на апворк. А дехто розвивав свої проекти, до яких закликав долучитися. А це — додаткова практика.
Автоперевірки на курсі, це імба. Я навіть зараз повертаюся до цих задач, щоб освіжити пам’ять.
Курс однозначно рекомендую тим хто починає вивчати Python з нуля. І навіть тим хто з ним знайомий.
linkedin.com 
Sofiia Dudii
Python Developer
Закінчила курс Python Developer і залишилася дуже задоволена! Команда викладачів та менторів — справжні професіонали, які створюють комфортну атмосферу для навчання та розвитку.
Кар’єрний консультант Яна Семенчук наставляла і підтримувала мене протягом пошуків роботи. Хоча шлях був непростим, я не здалася — і в результаті отримала два омріяних офери!
Якщо ви шукаєте якісне навчання та підтримку у побудові кар’єри — рекомендую цей курс!
linkedin.com 
Oleksii Panpukha
Python developer
КиївПочав шукати роботу ще під час навчання на курсі. Перші плоди отримував на закордонному фрілансі, так і продовжував. Ближче до кінця курсу я став активніше розсилати заявки на роботу. Через кілька місяців наполегливих розсилок резюме я отримав запрошення на співбесіду й успішно його пройшов. Дякую величезне курсу GoIT.
linkedin.com 
Sofia Dolishchuk
Junior Python Developer
КиївПрограма курсу PYTHON developer була неймовірно насиченою, але збалансованою: відеоуроки, конспекти, додаткові матеріали, автоперевірки і тренажери з програмування. Чіткі технічні вимоги та дедлайни стимулювали виконувати завдання вчасно. Ментори завжди готові надати зворотний зв’язок і допомогти зі складними темами.
Кар’єрну підтримку GoIT надає не лише під час навчання, але й після завершення. Завдяки цьому я змогла успішно підготуватися до співбесід і отримати свою першу роботу в IT.
linkedin.com faq
-
Чи можна оплатити навчання частинами?
Так, можна. Ми допоможемо тобі підібрати оптимальний спосіб оплати через банки-партнери. Для цього зв’яжися, пліз, з нашим консультантом: +38 (050) 324-76-90 або +38 (067) 211-53-30
-
Чому навчання Junior Data Scientist триває 7 місяців?
Це рекомендований термін, за який ти маєш опанувати курс Пайтон з нуля.
Але ми побудували навчання у гнучкому форматі, тож ти сам обираєш темп та насиченість. І фактична довжина навчання залежить від тебе.
На курсі Python Data Scientist ти вчишся з нуля та реалізуєш 3 проєкти. Також будуть заняття з soft skills, працевлаштування та англійської – без цього ніяк. Наше завдання, щоб після курсу ти швидко знайшов роботу в IT. -
Як мені спланувати навчання, як усе відбувається?
Курс проходить у гнучкому форматі. Це означає, що на старті ми даємо рекомендації щодо темпу навчання, але яким він по факту буде — вирішуєш ти, виходячи зі своєї мети і поточного навантаження.
Відеоуроки, конспекти і всі необхідні матеріали уже підготовлені і чекають на тебе в навчальному кабінеті. Ти переглядаєш відео, читаєш конспекти, виконуєш завдання. Якщо виникають питання чи складнощі — звертаєшся до ментора. Він поруч, незалезно від того, в якому темпі ти вчишся. Відповідає, підказує, перевіряє ДЗ та рекомендує, що можна покращити.
В ході домашніх завдань ти покроково реалізуєш 2 індивідуальні проєкти.
У фіналі курсу на тебе чекає груповий проєкт — в команді з іншими студентами, що знаходяться на тому ж етапі навчання, що і ти. -
Що таке Python?
Це одна з основних мов для бекенд-розробки поряд з Java, PHP, Go та C#. Бекенд – це все, що знаходиться під капотом сайту або застосунку. Сюди входить робота з базами даних, API, інтеграції, логіка сайту.
Вважається, що писати бекенд складніше за фронтенд, адже програміст працює над логікою сайту, а не над елементами інтерфейсу. -
Junior Data Scientist – хто це та що він робить?
Це програміст, який створює софт для інтернет-сайтів, вебзастосунків та мобільних застосунків.
Найчастіше розробники пишуть на Python саме бекенд (backend). Простіше кажучи, налаштовують процеси так, щоб різні компоненти програми розуміли один одного, взаємодіяли та обмінювалися даними.
Друга фішка Python у тому, що він дозволяє створювати програми для складних обчислень, аналізу даних та машинного навчання. Це окрема велика сфера розробки. -
Що пишуть на Python? Де він використовується?
Мовою Пайтон пишуть серверний софт. Тобто ту частину програм, з якими користувач не взаємодіє безпосередньо через інтерфейс. Це основна мова для бекенд-розробки у вебі, а також роботи з даними.
– Вебсайти та мобільні застосунки.
– Соцмережі, стрімінгові сервіси, ігри.
– Аналіз даних, обчислення, нейромережі.
– Розумні гаджети та системи.
Пайтон – універсальна мова, яка постійно розвивається. Тому сфери її застосування практично безмежні. -
Що таке Frontend та Backend? У чому різниця?
Frontend – це видима частина продукту, з якою користувач взаємодіє прямо у браузері. Уяви сторінку сайту, картинки, текст, форми, кнопки, анімацію – все це стосується фронтенду. Завдання програміста – «перенести» макет дизайнера на вебсторінку. Це й означає зверcтати сайт.
Backend – це внутрішня частина продукту або «начинка», яка прихована від користувача. Наприклад, коли купуєш футболку в інтернет-магазині, то програма посилає запит на сервер, обробляє дані та надсилає назад інфу про те, що товар оплачено. Продумати всю цю логіку, написати код та налаштувати обмін даними – робота бекендника. -
Що складніше: Frontend чи Backend?
Початківцям простіше працювати над візуальною частиною програми (frontend), тому що можна відразу побачити всі зміни програмного коду на вебсторінці.
Тим не менш, багатьом програмістам подобається створювати саме внутрішню частину програми (backend) – базу даних, архітектуру, програмну логіку. Для цього потрібно знати мінімум одну мову програмування. Наприклад, Python або Java.
За статистикою, зарплати у бекендників вищі. А ще у них менше конкуренції. Наприклад, кількість відгуків на одну вакансію Python-розробника майже втричі менша, ніж на вакансію Frontend-розробника. -
Як стати Python-розробником з нуля?
Потрібно володіти певними технічними та м’якими навичками. Якщо вивчати backend самому, виділяючи по 2-3 години на день, на один лише Python знадобиться 12-18 місяців.
На курсі Python онлайн ти опануєш професію за 7 місяців. Чому така різниця? Просто ти навчаєшся за актуальною програмою, працюєш із ментором та викладачем, ставиш їм запитання, отримуєш фідбек.
Крім цього, під час навчання тобі допомагають зробити резюме та сторінку в LinkedIn. Ти підтягуєш англійську, тренуєшся проходити співбесіди (технічне та з рекрутером). Ось і весь секрет. -
Скільки заробляє Python-розробник?
Ось статистика середніх зарплат по Україні:
Junior Python Developer – $1025
Middle Python Developer – $1500
Senior Python Developer – $5400
Важливо розуміти, що junior-фахівець після курсу – не дорівнює junior-фахівець з досвідом роботи в компанії. Тому на старті кар’єри в IT дохід може становити 700 доларів на місяць. Це нормально. Проте згодом ця сума зростатиме набагато швидше, ніж в інших сферах.
У професії бекендника немає чіткого ліміту зарплати або термінів переходу з одного рівня на інший. Можна за рік-два стати мідлом із окладом понад $2000. -
Як допомагають на курсі Python із працевлаштуванням?
У GoIT ти прокачаєш кар’єрні навички. Ось блоки модуля Soft skills, які в цьому допоможуть:
– Складання грамотного резюме
– Створення сторінки на LinkedIn
– Написання мотиваційного листа
– Майданчики для пошуку роботи
– Підготовка до HR-інтерв’ю
– Підготовка до технічного інтерв’ю
– Комунікативні навички
Отримай детальну консультацію