Ізраїль Марк

Курси, які я вів

Викладання

Майже двадцять років в аудиторії — від практичних занять з математики на бакалавраті, через академічні курси на факультеті точних наук, до семінарів усередині організацій і гостьових лекцій за кордоном. Перелік згруповано за типом майданчика, а нижче на сторінці наведено повні силабуси двох написаних мною курсів.

Стисло

18
років викладання та наставництва
20+
проведених курсів і модулів
3
курси, написані з нуля
4
мови викладання

Що я викладав

Курси та модулі

Частину курсів я написав з нуля — цілі, силабус, матеріали та завдання; інші є професійними модулями, створеними для програм навчання та для Центру проєктів.

Академічні курси

Факультет точних наук, Холонський технологічний інститут · 2016–2025

  1. Географічні інформаційні системи (ГІС)

    HIT — факультет точних наук

    Від перших принципів до розробки географічних застосунків.

    • Принципи ГІС і джерела даних
    • Стандарти в галузі
    • Просторовий аналіз
    • Розробка застосунків

  2. Технологічні інновації

    HIT — факультет точних наук

    Тренди хайтеку, пошук можливостей і шлях від ідеї до продукту.

    • Галузеві тренди
    • Виявлення потреб
    • Від ідеї до POC

  3. Розробка програмного забезпечення

    HIT — факультет точних наук

    Процеси розробки, інструменти та методи роботи, реально прийняті в індустрії.

  4. Управління проєктами

    HIT — факультет точних наук

    Планування, виконання та контроль проєктів розробки в міждисциплінарному середовищі.

Курси, написані з нуля

Повний силабус, матеріали та завдання — моя власна робота

  1. Застосунки ГІС

    Курс для користувачів і операторів

    Формує повне розуміння систем, що керують інформацією, для якої важливе місцезнаходження, — разом з їхніми обмеженнями та способами їх обійти. Щотижневі тригодинні зустрічі, кожна поєднує теорію з практикою в інструментах із відкритим кодом.

    • Що таке ГІС: принципи та джерела географічних даних
    • Тренди та сфери застосування інформації на основі місцезнаходження
    • Світ відкритого коду — встановлення й налаштування робочого середовища
    • Інтерактивне картографування, перехід від 2D до 3D
    • Big Data у географічному контексті та багатошарова візуалізація
    • Пошук і класифікація відкритих джерел даних
    • Побудова баз даних і ведення мультиплатформних ГІС-проєктів

  2. Вступ до машинного навчання та ШІ

    Курс із дев’яти модулів

    Від мотивації до етики, з наголосом на практичному розумінні алгоритмів.

    • Вступ до машинного навчання
    • Передумови та мотивація
    • Графи й алгоритми пошуку
    • Позитивне обумовлювання та прогнозування винагороди
    • Вступ до даних для МН
    • Регресія
    • Дерева рішень
    • Кластеризація
    • Етика в машинному навчанні

  3. Big Data

    Курс із шести модулів

    Від постановки задачі до запуску алгоритмів на хмарному конвеєрі аналізу.

    • Вступ до Big Data
    • Структуровані та неструктуровані дані
    • Конвеєр до аналізу
    • Big Data у хмарі
    • Техніки завантаження даних
    • Техніки та алгоритми

Інші предмети, які я викладаю

Повноцінні курси, які я веду в академічному середовищі та в організаціях, — детальний силабус доступний для завантаження

  1. Технологічне підприємництво

    Семестровий курс · 14 занять

    Від сирої ідеї до продукту, за який платить клієнт. Наголос не на гарному бізнес-плані, а на ранній і дешевій перевірці найризикованіших припущень: хто клієнт, у чому біль і чому саме зараз.

    • Customer Discovery
    • Бізнес-моделі
    • Визначення MVP
    • Фінансування та інтелектуальна власність
    • Пітч для інвесторів

  2. Сталі інновації

    Семестровий курс · 14 занять

    Як створити технологічний продукт, що водночас проходить економічну, екологічну та соціальну перевірку, — не як маркетинговий жест, а як проєктне обмеження, що дає конкурентну перевагу.

    • Циркулярна економіка
    • Вуглецевий слід технологій
    • Green Computing
    • ESG та вимірювання
    • Регулювання й розпізнавання greenwashing

  3. Управління інформаційними системами

    Семестровий курс · 14 занять

    Більшість збоїв в інформаційних системах не технологічні, а управлінські: неповна специфікація, некерований постачальник, дані, за які ніхто не відповідає. Курс дає інструменти для управління всім господарством.

    • Архітектура та ключові системи
    • Закупівлі й тендери
    • Data Governance
    • ITSM і SLA
    • Бюджет ІТ та безперервність бізнесу

  4. Штучний інтелект — організаційний аспект

    Семестровий курс · 14 занять

    Не як побудувати модель, а де вона дає реальну користь і як цю користь виміряти. Провідний принцип — застосовувати, а не неодмінно впроваджувати: інструмент входить в організацію лише тоді, коли є сценарій використання, що його виправдовує, узгоджені чинники успіху та відстежувані показники.

    • Ефективність і організаційна користь
    • Чинники успіху та KPI
    • Управління ШІ та ризики
    • Регулювання і європейський закон про ШІ
    • Vibe Coding

Професійні модулі

Лекції, створені мною для програм навчання Центру проєктів та асоціації PBLogic

  1. Вступ до управління проєктами

    Навчальний модуль

    Життєвий цикл проєкту, планування, терміни та контроль.

  2. Системний аналіз

    Навчальний модуль

    Збір вимог, функціональна специфікація та написання документа специфікації.

  3. Аналіз ризиків

    Навчальний модуль

    Виявлення, оцінювання та обробка проєктних ризиків.

  4. Управління знаннями в проєктному середовищі

    Навчальний модуль

    Як знання, накопичене в одному проєкті, зберігається, знаходиться й служить наступному — замість того щоб піти разом із розформованою командою.

  5. Вступ до підприємництва

    Навчальний модуль

    Від ідеї до валідації та від валідації до продукту.

  6. Визначення та управління чинниками успіху та KPI

    Навчальний модуль

    Як визначити вимірювані метрики успіху на початку проєкту та відстежувати їх до кінця — що відрізняє проєкт, який доходить до результату, від того, що зупиняється.

Семінари в організаціях

Навчання, яке я проводив для співробітників і управлінської ланки

  1. Машинне навчання, штучний інтелект і Big Data

    Асоціація «Бе-Нетівей Уді» · програма «Ніцанім 2Тек»

    Лекції в межах програми, що відкриває молоді двері у світ високих технологій. Курс триває повними навчальними днями — лекції зранку, практика по обіді — і завершується запуском повного аналітичного конвеєра на реальному наборі даних.

    • Дев’ять модулів із машинного навчання та ШІ
    • Шість модулів із Big Data
    • Практика на Python і в хмарі
    • Підсумкова наскрізна вправа

  2. Штучний інтелект у робочому середовищі

    Центр картографії Ізраїлю · березень 2026

    Практичний семінар: від перцептрона до ChatGPT, чотири правила промпту, живі демонстрації за функціями, обґрунтований скептицизм щодо галюцинацій та інформаційної безпеки, а також Vibe Coding.

  3. Управління ризиками ІКТ

    Центр картографії Ізраїлю · 2023–дотепер

    Курси та семінари для керівників напрямів у межах впровадження системи управління ризиками.

  4. Семінар з ГІС і польової зйомки

    Північна Македонія · три дні

    Методи картографування опановуються на практиці: лекції з ГІС, навчання роботі з вільним ПЗ, вихід у поле та оновлення бази даних.

Міжнародні лекції

Гостьові лекції та академічне консультування в закордонних установах

  1. Інноваційні тренди в ГІС — максимальне використання зв’язки науки та картографічних технологій

    Національний університет Узбекистану, Ташкент · 90 хвилин, російською

    Як темп зростання обсягів інформації змінює вимоги до фахівців і підхід до НДДКР — з прикладами рішень на відкритому коді, що поєднують кілька платформ.

    • ГІС
    • Agile проти waterfall
    • Технологічна ліквідність
    • Дистанційне зондування
    • Big Data
    • Штучний інтелект
    • Відкритий код

  2. 3D-геомоделювання в геології

    Узбекистан · курси та консультування

    Супровід створення лабораторії 3D-моделювання на факультеті геології та геоінформаційних систем.

  3. Проєктне навчання та співпраця з промисловістю

    Азербайджан і Північна Македонія

    Представлення моделі Центру проєктів і способів її впровадження в інших установах.

Повні силабуси двох написаних мною курсів наведено нижче на цій сторінці.

Дванадцять курсів

Повні силабуси

Повний силабус кожного курсу, який я веду, — цілі, теми, результати навчання, складові оцінки, тижневий план і література. Усе тут, на сторінці, у вигляді, в якому було подано й затверджено.

Розробка застосунків у галузі ГІСHIT — факультет точних наук · семестровий курсВідкрити повний силабус

Повноцінний курс розробки в підході Full Stack, де кожна команда бере реальну географічну потребу й доводить її від специфікації до робочого прототипу. Наскрізне питання курсу: що отримує база даних тієї миті, коли до неї додають географічний вимір, — і чого це вимагає від розробника.

Форма навчання
Лекції та робота в лабораторіях за проєктним методом
Годин на тиждень
4 — дві години лекцій і дві години роботи над проєктом
Кредити
3.5
Передумови
Вступ до ГІС — обидва курси можна проходити паралельно; щонайменше один курс із розробки ПЗ

Теми курсу

  • Тенденції в галузі ГІС, огляд сфер застосування, використання інформації про місцеположення
  • Підхід Full Stack у розробці застосунків цієї галузі
  • Знайомство зі світом системного аналізу — написання специфікацій
  • Світ відкритого коду
  • Знайомство з базами даних, їх визначення та створення
  • Розробка ПЗ у багатоплатформному й багатотехнологічному середовищі

Результати навчання

  • Сформулювати реальну географічну потребу як повну специфікацію
  • Обрати рушій бази даних, що відповідає характеру просторових даних
  • Побудувати застосунок від початку до кінця в багатоплатформному середовищі
  • Провести командний проєкт від ідеї до робочого прототипу

Склад оцінки

  • 50%Розробка POC або прототипу застосунку, обраного як дипломний проєкт, у групах по троє студентів
  • 30%Детальна специфікація обраного застосунку
  • 20%Відвідування лекцій

Потижневий план

  1. Тиждень 1Вступ до розробки ГІС-застосунківЩо таке карта, мотивація до картографування, відмінності між картами, координатні сітки, принципи роботи GPS, обчислення місцеположення, обґрунтування додавання географічного виміру до баз даних.
  2. Тиждень 2Теми прикладної картографіїІнтерактивне картографування: застосування методів картографування в сучасному світі, перехід від 2D до 3D, питання Big Data, візуалізація та аналіз багатошарової інформації, картографування в добу відкритого коду. Поняття: кадастр, SmartGrid, Internet of Things, соціальні мережі, Map Reduce, DataLake, супутникові та аерознімки, дистанційне зондування, злиття даних.
  3. Тижні 3–4Системний аналіз — специфікація продуктуВступ до системного аналізу, види специфікацій, методи розробки продукту, добір технології під потребу, ERD. Поняття: Waterfall, Agile, документ ініціації, аналіз потреб, технічна специфікація, стандарт «Мафтеах».
  4. Тижні 5–6Бази данихТипи даних і типи баз даних, добір рушія під застосунок, побудова бази даних, запити, процедури. Поняття: реляційні бази даних, NoSQL, MongoDB, HDFS, PostgreSQL, Shape Files, fGDB, JSON, GeoJSON.
  5. Тижні 7–8Вступ до розробки продуктуЗнайомство зі складниками застосунку, поширені підходи та інструменти, розділення серверної й клієнтської частин. Поняття: MVC, DAL, серверна частина, клієнтська частина, мобільні платформи, Firebase console.
  6. Тижні 9–14Розробка продукту під керівництвомЩільний супровід кожної команди аж до робочого прототипу — архітектурні рішення, зняття технічних перешкод і здача результату.

Навчальні матеріали

  • OGC API — Features, Parts 1–3Open Geospatial Consortium · 2024
  • 3D Tiles 1.1, OGC Community StandardOpen Geospatial Consortium · 2024
  • PostGIS 3.5 — Reference DocumentationPostGIS Project · 2024
  • QGIS 3.40 LTR — User Guide and PyQGIS CookbookQGIS Project · 2024
  • Integrated Geospatial Information Framework — country-level guidesUN-GGIM · 2024
  • Copernicus Sentinel Data Access and Products HandbookEuropean Space Agency · 2025
  • GovMap API — developer documentationSurvey of Israel · 2025
  • The Mathematics of GISW. Kainz, University of Vienna · 2010
Географічні інформаційні системи (ГІС)HIT — факультет точних наук · семестровий курсВідкрити повний силабус

Курс дає теоретичні та практичні основи географічних інформаційних систем: що таке просторові дані, як їх збирають і зберігають та які питання їм можна поставити з тих, на які звичайна база даних відповісти не може. Шлях веде від принципів до створення простого географічного застосунку.

Форма навчання
Лекції та лабораторія
Годин на тиждень
4 — дві години лекцій і дві години лабораторії
Кредити
3.5
Передумови
Щонайменше один курс із розробки ПЗ

Теми курсу

  • Принципи ГІС та джерела географічної інформації
  • Системи координат, проєкції та точність
  • Векторна модель проти растрової
  • Стандарти галузі та поширені формати
  • Просторові бази даних і запити
  • Просторовий аналіз
  • Візуалізація та прикладна картографія
  • Розробка географічних застосунків

Результати навчання

  • Обрати відповідну систему координат і пояснити значення цього вибору
  • Побудувати просторову базу даних і виконувати до неї запити
  • Провести просторовий аналіз та інтерпретувати його результат
  • Побудувати базовий географічний застосунок від початку до кінця

Склад оцінки

  • 40%Лабораторний проєкт: робочий географічний застосунок
  • 35%Лабораторні завдання протягом семестру
  • 25%Підсумковий іспит

Потижневий план

  1. Тиждень 1ВступЩо таке просторові дані, чому місцеположення має значення, огляд сфер застосування.
  2. Тиждень 2Системи координатГеографічні та проєкційні координати, проєкції, ізраїльська сітка. Практика: перетворення між системами.
  3. Тиждень 3Джерела данихЗнімання, GPS, аеро- та супутникові знімки, дистанційне зондування. Практика: оцінка точності джерела.
  4. Тиждень 4Векторна модельТочка, лінія та полігон; топологія; формати. Практика: створення векторного шару.
  5. Тиждень 5Растрова модельКомірки, роздільність, моделі висот. Практика: розрахунок ухилів за моделлю висот.
  6. Тиждень 6Стандарти та форматиShape Files, GeoJSON, fGDB, стандартні картографічні сервіси. Практика: перетворення форматів.
  7. Тиждень 7Просторові бази данихЗберігання геометрії, просторова індексація. Практика: створення бази даних.
  8. Тиждень 8Просторові запитиБлизькість, вкладеність, перетин і буферизація. Практика: серія запитів до реальних даних.
  9. Тиждень 9Просторовий аналізМережевий аналіз, зони впливу, інтерполяція. Практика: аналіз доступності.
  10. Тиждень 10ВізуалізаціяУмовні знаки, класифікація значень, тематичні карти та картографічні викривлення. Практика: побудова тематичної карти.
  11. Тиждень 11Картографічні сервісиКартографічні сервери, тайли, продуктивність і кеш. Практика: публікація шару як сервісу.
  12. Тиждень 12Розробка застосунку — клієнтська частинаКартографічні бібліотеки, події, взаємодія. Практика: інтерактивна карта у браузері.
  13. Тиждень 13Розробка застосунку — серверна частинаAPI, запити із застосунку, продуктивність. Практика: підключення застосунку до бази даних.
  14. Тиждень 14ПідсумкиПрезентація лабораторних проєктів і підбиття підсумків курсу.

Навчальні матеріали

  • ISO 19115-1 — Geographic information: metadataISO/TC 211 · 2024 revision
  • OGC API — Features and OGC API — TilesOpen Geospatial Consortium · 2024
  • PostGIS 3.5 — Reference DocumentationPostGIS Project · 2024
  • QGIS 3.40 LTR — User GuideQGIS Project · 2024
  • Israeli Grid (ITM) and datum transformation notesSurvey of Israel · 2024
  • Copernicus Sentinel Data Access HandbookEuropean Space Agency · 2025
  • Integrated Geospatial Information FrameworkUN-GGIM · 2024
  • The Mathematics of GISW. Kainz, University of Vienna · 2010
Технологічні інноваціїHIT — факультет точних наук · семестровий курсВідкрити повний силабус

Курс розглядає, як технологічні інновації виникають на практиці — не як мить осяяння, а як процес, яким можна керувати. Він оглядає галузеві тенденції, вчить розпізнавати й оцінювати можливості та веде студента від ідеї до підтвердження здійсненності.

Форма навчання
Лекції, розбір кейсів і командна робота
Годин на тиждень
4
Кредити
3.5
Передумови
Відсутні

Теми курсу

  • Що таке інновація і чим вона відрізняється від поліпшення
  • Тенденції ізраїльської та світової галузі
  • Виявлення потреб і можливостей
  • Підтримувальні інновації проти підривних
  • Оцінка технологічної та економічної здійсненності
  • Від ідеї до POC
  • Інновації всередині наявної організації
  • Управління портфелем інновацій

Результати навчання

  • Проаналізувати ринок і знайти в ньому технологічну можливість
  • Оцінити здійсненність технологічної ідеї
  • Спланувати та провести підтвердження здійсненності
  • Пояснити, чому усталеним організаціям важко впроваджувати інновації

Склад оцінки

  • 40%Командний проєкт: від ідеї до підтвердження здійсненності
  • 30%Письмовий розбір кейса
  • 30%Завдання та участь

Потижневий план

  1. Тиждень 1Що таке інноваціяВизначення, види інновацій, різниця між винаходом і продуктом.
  2. Тиждень 2Карта галузіІзраїльський хайтек, гравці, напрями зростання та джерела фінансування.
  3. Тиждень 3Технологічні тенденціїЩо рухає нинішньою хвилею і як розпізнати зрілу тенденцію. Практика: аналіз тенденції.
  4. Тиждень 4Виявлення потребСпостереження, інтерв’ю та картування болю. Практика: польові інтерв’ю.
  5. Тиждень 5Підривні інноваціїТеорія підриву, чому лідери ринку її пропускають. Практика: розбір кейса.
  6. Тиждень 6Оцінка ідейКритерії, відсів, матриця «цінність проти зусиль». Практика: ранжування ідей команди.
  7. Тиждень 7Технологічна здійсненністьЗрілість технології, технічні ризики, залежність від постачальників. Практика: оцінка технічного ризику.
  8. Тиждень 8Економічна здійсненністьВартість розробки, модель доходу, точка беззбитковості. Практика: короткий розрахунок.
  9. Тиждень 9Від ідеї до POCЩо підтвердження здійсненності доводить, а що ні; планування експерименту. Практика: визначення критерію успіху.
  10. Тиждень 10Побудова POCРобота над підтвердженням здійсненності під керівництвом.
  11. Тиждень 11Інновації в наявній організаціїВнутрішнє підприємництво, організаційні перешкоди, структура інноваційної команди.
  12. Тиждень 12Управління портфелем інноваційБаланс ближнього й дальнього горизонту, показники, коли ініціативу час зупиняти.
  13. Тиждень 13ПрезентаціяРепетиція виступу та підготовка до зворотного зв’язку.
  14. Тиждень 14Захист проєктівПредставлення POC перед галузевою комісією та підбиття підсумків.

Навчальні матеріали

  • Global Innovation Index 2025WIPO · 2025
  • Science, Technology and Innovation Outlook 2025OECD · 2025
  • Annual Report on Israeli High TechIsrael Innovation Authority · 2025
  • Israeli Tech ReviewStart-Up Nation Central · 2025
  • AI Index Report 2025Stanford HAI · 2025
  • State of Venture — annual reportCB Insights · 2025
  • Technology Readiness Levels — definitions and assessment guidanceEuropean Commission, Horizon Europe · 2024
  • Emerging Technology Observatory — trend briefingsCSET, Georgetown University · 2025
Розробка програмного забезпеченняHIT — факультет точних наук · семестровий курсВідкрити повний силабус

Курс розглядає розробку ПЗ як професію, а не як вправу: як працює команда, як код лишається придатним до супроводу і що саме відбувається між миттю, коли написано рядок, і миттю, коли він працює у продакшені. Усі теми вивчаються під час роботи над одним наскрізним проєктом.

Форма навчання
Лекції та практична робота над наскрізним проєктом
Годин на тиждень
4
Кредити
3.5
Передумови
Об’єктно-орієнтоване програмування

Теми курсу

  • Життєвий цикл розробки та методи роботи
  • Керування версіями та командна робота
  • Принципи проєктування та якість коду
  • Тестування й автоматизація
  • Архітектура: серверна частина, клієнтська частина та інтерфейси
  • Бази даних і шар доступу до даних
  • Неперервна інтеграція та розгортання
  • Безпечна розробка

Результати навчання

  • Працювати в команді з керуванням версіями та код-рев’ю
  • Писати тести й запускати їх автоматично
  • Спроєктувати базову архітектуру вебзастосунку
  • Вбудувати міркування безпеки в сам процес розробки

Склад оцінки

  • 45%Наскрізний командний проєкт
  • 30%Завдання на здачу
  • 25%Підсумковий іспит

Потижневий план

  1. Тиждень 1Життєвий цикл розробкиWaterfall проти Agile, ролі в команді, визначення готовності.
  2. Тиждень 2Керування версіямиГілки, злиття, код-рев’ю та розв’язання конфліктів. Практика: повний робочий процес.
  3. Тиждень 3Якість кодуЧитність, найменування, короткі функції, технічний борг. Практика: переписування наявного коду.
  4. Тиждень 4Принципи проєктуванняРозділення відповідальності, зв’язність і зчеплення, поширені патерни. Практика: розпізнавання патерна в коді.
  5. Тиждень 5Модульне тестуванняЩо варто тестувати, ізоляція, покриття і те, чого воно не вимірює. Практика: написання тестів.
  6. Тиждень 6Інтеграційне тестуванняТестування інтерфейсів, тестові дані, середовища. Практика: тестування повного інтерфейсу.
  7. Тиждень 7АрхітектураШари, MVC, DAL, розділення сервера й клієнта. Практика: схема архітектури проєкту.
  8. Тиждень 8Шар данихВідображення об’єктів, запити, продуктивність та індексація. Практика: реалізація шару доступу.
  9. Тиждень 9APIПроєктування інтерфейсу, версіонування, обробка помилок і документування. Практика: побудова API та його документації.
  10. Тиждень 10Неперервна інтеграціяАвтоматична збірка, запуск тестів, шлюзи якості. Практика: налаштування конвеєра CI.
  11. Тиждень 11РозгортанняСередовища, конфігурація, релізи та відкат. Практика: автоматичне розгортання.
  12. Тиждень 12Безпечна розробкаНедовірений ввід, автентифікація та авторизація, керування секретами. Практика: усунення вразливостей у заданому коді.
  13. Тиждень 13ПродуктивністьВимірювати перш ніж оптимізувати, вузькі місця, кешування. Практика: пошук вузького місця.
  14. Тиждень 14ПідсумкиПрезентація проєктів і взаємне код-рев’ю.

Навчальні матеріали

  • Accelerate State of DevOps ReportDORA / Google Cloud · 2025
  • Secure Software Development Framework, SP 800-218NIST · 2024
  • SSDF Community Profile for Generative AI, SP 800-218ANIST · 2024
  • SLSA — Supply-chain Levels for Software Artifacts, v1.1OpenSSF · 2024
  • OWASP Top 10 for Large Language Model ApplicationsOWASP · 2025
  • Developer SurveyStack Overflow · 2025
  • Octoverse — the state of open sourceGitHub · 2024
  • ISO/IEC/IEEE 12207 — software life cycle processesISO/IEC/IEEE · 2017, current
Управління проєктамиHIT — факультет точних наук · семестровий курсВідкрити повний силабус

Курс дає інструменти для планування, виконання та контролю проєкту розробки в міждисциплінарному середовищі. Він спирається на реальні проєкти й зосереджений на тому, що справді топить проєкти: нечіткі вимоги, невизначені інтерфейси, зацікавлені сторони, з якими не поговорили, і ризики, яких ніхто не записав.

Форма навчання
Лекції, симуляції та робота над проєктним досьє
Годин на тиждень
4
Кредити
3.5
Передумови
Відсутні

Теми курсу

  • Життєвий цикл проєкту та процеси управління
  • Ініціація, документ ініціації та визначення обсягу
  • Планування: терміни, ресурси та бюджет
  • Управління зацікавленими сторонами та комунікації
  • Управління ризиками
  • Виконання й контроль, показники поступу
  • Управління якістю та документування
  • Закриття проєкту та вилучення уроків

Результати навчання

  • Написати документ ініціації та чітке визначення обсягу
  • Побудувати графік із залежностями та критичним шляхом
  • Виявити ризики, оцінити їх і підготувати відповідь
  • Відстежувати перебіг робіт і звітувати так, щоб звіт давав змогу ухвалити рішення

Склад оцінки

  • 45%Повне проєктне досьє: ініціація, планування, управління ризиками та контроль
  • 30%Завдання протягом семестру
  • 25%Підсумковий іспит

Потижневий план

  1. Тиждень 1Що таке проєктВідмінність від поточної діяльності, трикутник обмежень, критерії успіху.
  2. Тиждень 2ІніціаціяДокумент ініціації, економічне обґрунтування, призначення керівника проєкту. Практика: написання документа ініціації.
  3. Тиждень 3Визначення обсягуWBS, що всередині і що зовні, розповзання обсягу. Практика: побудова WBS.
  4. Тиждень 4ТерміниЗалежності, критичний шлях, оцінки та резерви. Практика: діаграма Ганта з критичним шляхом.
  5. Тиждень 5Ресурси та бюджетРозподіл ресурсів, завантаження, оцінка вартості. Практика: бюджетування проєкту.
  6. Тиждень 6Зацікавлені сторониКартування, аналіз впливу, план комунікацій. Практика: матриця зацікавлених сторін.
  7. Тиждень 7Управління ризикамиВиявлення, оцінка, реєстр ризиків і стратегії реагування. Практика: побудова реєстру ризиків.
  8. Тиждень 8Методи роботиWaterfall, Agile та їх поєднання; коли що пасує. Практика: вибір методу для заданого випадку.
  9. Тиждень 9Виконання й контрольПоказники поступу, освоєний обсяг, звіти про статус. Практика: читання звіту та пошук проблеми.
  10. Тиждень 10Управління змінамиЗапити на зміну, комітет зі змін, вплив на обсяг і терміни. Практика: оцінка запиту на зміну.
  11. Тиждень 11Якість і документаціяВизначення якості, приймальні випробування, документація як умова здачі. Практика: написання критеріїв приймання.
  12. Тиждень 12Постачальники та договориЗакупівлі, договори, SLA та управління постачальником. Практика: аналіз умов договору.
  13. Тиждень 13ЗакриттяЗдача, вилучення уроків, передача в експлуатацію. Практика: написання підсумкового звіту.
  14. Тиждень 14ПідсумкиПрезентація проєктних досьє та взаємна експертиза.

Навчальні матеріали

  • Pulse of the ProfessionProject Management Institute · 2025
  • PRINCE2 7th editionPeopleCert / AXELOS · 2023
  • ISO 21502 — guidance on project managementISO · 2020, current
  • A Guide to the Project Management Body of Knowledge, 7th editionProject Management Institute · 2021, current
  • Mefteah — the Israeli government standard for IT projectsGovernment of Israel · 2024 revision
  • Accelerate State of DevOps ReportDORA / Google Cloud · 2025
  • Agile Practice GuidePMI and Agile Alliance · current edition
  • ISO 31000 — risk management guidelinesISO · 2018, current
Технологічне підприємництвоСеместровий курс · 14 занять · академічне середовище та організаціїВідкрити повний силабус

Курс веде учасника від сирої ідеї до продукту, за який платить клієнт. Наголос не на гарному бізнес-плані, а на ранній і дешевій перевірці найризикованіших припущень: хто клієнт, у чому біль, чому саме зараз і чому саме ми. Кожна команда завершує курс із валідацією на основі інтерв’ю, робочим прототипом і презентацією для інвесторів.

Форма навчання
Лекції, робочі семінари та супровід команд
Годин на тиждень
4 — дві години лекцій і дві години роботи над проєктом
Кредити
3.5
Передумови
Відсутні. Знайомство з розробкою ПЗ буде перевагою
Розмір команди
3–4 учасники

Теми курсу

  • Що таке підприємницька можливість і чим вона відрізняється від гарної ідеї
  • Пошук справжнього болю: клієнтські інтерв’ю та Customer Discovery
  • Бізнес-моделі, Business Model Canvas і джерела доходу
  • Аналіз ринку, конкурентів і диференціація
  • Від MVP до Product Market Fit
  • Фінансування: власні кошти, гранти, ангели та фонди
  • Інтелектуальна власність, юридична структура та угоди засновників
  • Формування команди засновників і розподіл відповідальності
  • Виступ перед інвесторами — структура Pitch Deck

Результати навчання

  • Сформулювати можливість у термінах клієнта, болю та рішення
  • Спланувати й провести цикл валідаційних інтерв’ю та зробити з нього висновки
  • Побудувати бізнес-модель і перевірити її економічну спроможність
  • Визначити справді мінімальний MVP і побудувати його
  • Представити проєкт інвесторській аудиторії за п’ять хвилин

Склад оцінки

  • 30%Досьє валідації: щонайменше 15 задокументованих клієнтських інтерв’ю та висновки з них
  • 30%Робочий прототип або MVP
  • 25%Презентація для інвесторів та усний виступ
  • 15%Участь і зворотний зв’язок іншим командам

Потижневий план

  1. Заняття 1Що таке технологічне підприємництвоМіфи й реальність, види проєктів, чому більшість стартапів зазнають невдачі й що вирізняє тих, хто вижив. Практика: сформулювати початкову ідею в трьох рядках.
  2. Заняття 2Виявлення можливостіІдея проти можливості, технологічні та регуляторні зміни як рушій, вікно можливостей. Практика: картування трьох можливостей у знайомій команді галузі.
  3. Заняття 3Клієнт і більПерсони, карта шляху клієнта, розрізнення болю та незручності. Практика: написання посібника з інтерв’ю.
  4. Заняття 4Customer DiscoveryЯк проводити інтерв’ю, не підказуючи співрозмовникові, заборонені питання, фіксація знахідок. Практика: перші п’ять інтерв’ю в полі.
  5. Заняття 5Аналіз знахідокЩо робити, коли інтерв’ю суперечать гіпотезі; Pivot проти Persevere. Практика: представлення результатів інтерв’ю в аудиторії.
  6. Заняття 6Бізнес-модельBusiness Model Canvas, джерела доходу, структура витрат, юніт-економіка. Практика: заповнення повного канвасу.
  7. Заняття 7Ринок і конкуренціяTAM, SAM, SOM; картування прямих і непрямих конкурентів; захищувана диференціація. Практика: матриця конкуренції.
  8. Заняття 8Визначення MVPЩо входить у першу версію, а що ні; пріоритизація за ризиком, а не за зручністю. Практика: специфікація MVP.
  9. Заняття 9Будувати й вимірюватиЦикл Build–Measure–Learn, вибір показників, що відображають навчання, а не марнославство. Практика: визначення трьох ключових показників.
  10. Заняття 10ФінансуванняШляхи фінансування в Ізраїлі, Управління інновацій, ангели та фонди; розмиття частки й оцінка на ранній стадії. Практика: розрахунок потреби в коштах на 18 місяців.
  11. Заняття 11Право та інтелектуальна власністьСтруктура компанії, угода засновників, вестинг, патенти проти комерційної таємниці. Практика: начерк пунктів угоди засновників.
  12. Заняття 12Команда й культураХто обов’язково має бути в команді засновників, розподіл ролей, розв’язання розбіжностей. Практика: визначення відповідальності всередині команди.
  13. Заняття 13PitchСтруктура інвесторської презентації, історія, демонстрація, фінансовий слайд, складні питання. Практика: повна репетиція зі зворотним зв’язком.
  14. Заняття 14День презентаційПредставлення проєктів галузевій комісії, структурований зворотний зв’язок і підбиття підсумків.

Навчальні матеріали

  • Annual Report on Israeli High TechIsrael Innovation Authority · 2025
  • Funding tracks and eligibility guidanceIsrael Innovation Authority · 2025
  • Israeli Tech ReviewStart-Up Nation Central · 2025
  • State of Venture — annual reportCB Insights · 2025
  • Global Innovation Index 2025WIPO · 2025
  • Startup Library — company formation, fundraising and safe notesY Combinator · 2025
  • AI Index Report 2025 — the economy chapterStanford HAI · 2025
  • Patent Cooperation Treaty — applicant guideWIPO · 2025
Сталі інноваціїСеместровий курс · 14 занять · академічне середовище та організаціїВідкрити повний силабус

Інновація, що не є сталою, — це відкладений борг. Курс розглядає, як створювати технологічні продукти й послуги, що водночас витримують економічну, екологічну та соціальну перевірку, — не як маркетинговий жест, а як проєктне обмеження. Учасники вчаться вимірювати вплив, оцінювати його в грошах і проєктувати продукт, який виграє саме тому, що ощадливо витрачає ресурси.

Форма навчання
Лекції, розбір кейсів і командний проєкт
Годин на тиждень
4 — дві години лекцій і дві години роботи над проєктом
Кредити
3.5
Передумови
Відсутні
Розмір команди
3–4 учасники

Теми курсу

  • Що таке сталість і чим вона відрізняється від маркетингового «зеленого»
  • Три осі: економічна, екологічна та соціальна
  • Циркулярна економіка та проєктування на повний життєвий цикл
  • Вуглецевий слід технологій: дата-центри, хмара та ШІ
  • Green Computing та енергоефективність у програмному забезпеченні
  • Вимірювання та звітність: ESG, GRI і відповідні стандарти
  • Регулювання й політика в Ізраїлі та Європейському Союзі
  • Сталі бізнес-моделі
  • Greenwashing — як розпізнати і як уникнути

Результати навчання

  • Оцінити екологічний і соціальний вплив технологічного продукту
  • Спроєктувати продукт за принципами циркулярної економіки
  • Обрати показники сталості та звітувати за ними у спосіб, придатний до перевірки
  • Розпізнати необґрунтовані заяви про сталість
  • Побудувати інвестиційне обґрунтування сталої інновації

Склад оцінки

  • 40%Командний проєкт: проєктування сталого продукту або послуги з оцінкою впливу
  • 25%Письмовий розбір кейса
  • 20%Звіт про вимірювання: вибір показників та його обґрунтування
  • 15%Участь в обговореннях

Потижневий план

  1. Заняття 1Понятійна рамкаСталість, сталий розвиток і цілі ООН; чому визначення має значення. Практика: відокремити справжні заяви про сталість від удаваних.
  2. Заняття 2Три осіБаланс між прибутковістю, довкіллям і суспільством та випадки, коли вони справді конфліктують. Практика: розбір ділового рішення за всіма трьома осями.
  3. Заняття 3Життєвий циклLife Cycle Assessment — від сировини до відходів. Практика: картування життєвого циклу електронного продукту.
  4. Заняття 4Циркулярна економікаПроєктування під розбирання, ремонт і повторне використання; моделі «продукт як послуга». Практика: перепроєктування наявного продукту.
  5. Заняття 5Слід технологійЕнергоспоживання дата-центрів, хмари та навчання моделей ШІ. Практика: оцінка споживання для заданої системи.
  6. Заняття 6Green ComputingАлгоритмічна ефективність, вибір архітектури, хмарні регіони та оптимізація. Практика: підвищення ефективності фрагмента коду.
  7. Заняття 7ВимірюванняЩо взагалі піддається вимірюванню, показники входу проти показників результату, проблема атрибуції. Практика: визначення трьох показників проєкту.
  8. Заняття 8ESG і звітністьПрийняті рамки звітності, кому звітують і що вважається доказом. Практика: критичне читання реального ESG-звіту.
  9. Заняття 9РегулюванняПолітика в Ізраїлі та ЄС, обов’язки зі звітності, механізм транскордонного вуглецевого регулювання. Практика: картування обов’язків, застосовних до проєкту команди.
  10. Заняття 10Бізнес-моделіЯк сталість перетворюється з витрати на конкурентну перевагу; оцінка зовнішніх ефектів. Практика: модель доходу сталого продукту.
  11. Заняття 11Фінансування та інвестиціїІмпакт-фонди, гранти, критерії інвесторів. Практика: коротке інвестиційне обґрунтування.
  12. Заняття 12GreenwashingМоделі оманливих заяв, тягар доведення, репутаційні та юридичні ризики. Практика: розбір наявної кампанії.
  13. Заняття 13Впровадження в організаціїЯк вбудувати міркування сталості в сам процес розробки, а не виносити в окремий етап. Практика: чек-лист перед випуском версії.
  14. Заняття 14Захист проєктівПредставлення проєктів, взаємна експертиза та підбиття підсумків.

Навчальні матеріали

  • ISO/IEC 21031 — Software Carbon Intensity (SCI) specificationISO/IEC and Green Software Foundation · 2024
  • European Sustainability Reporting Standards under the CSRDEuropean Commission / EFRAG · 2024, with 2025 omnibus revisions
  • Energy and AIInternational Energy Agency · 2025
  • Electricity — market report and data centre outlookInternational Energy Agency · 2025
  • Emissions Gap ReportUNEP · 2025
  • Circular economy — technical and policy reportsEllen MacArthur Foundation · 2025
  • ISO 14068-1 — carbon neutralityISO · 2023
  • GRI Universal Standards and topic standardsGlobal Reporting Initiative · 2024 update
Управління інформаційними системамиСеместровий курс · 14 занять · академічне середовище та організаціїВідкрити повний силабус

Інформаційні системи — нервова система організації, і більшість збоїв у них не технологічні, а управлінські: неповна специфікація, некерований постачальник, дані, за які ніхто не відповідає. Курс дає інструменти для управління всім господарством — архітектурою, постачальниками, даними, бюджетом і безпекою — з позиції того, хто відповідає за результат.

Форма навчання
Лекції, кейси та управлінська симуляція
Годин на тиждень
4 — дві години лекцій і дві години практики
Кредити
3.5
Передумови
Вступ до інформаційних систем або рівноцінний професійний досвід

Теми курсу

  • Роль інформаційних систем в організації та структура ІТ-підрозділу
  • Архітектура систем і ключові системи
  • ERP, CRM і наскрізні системи
  • Управління даними, якість даних та Data Governance
  • Технологічні закупівлі: тендери, вибір постачальника й управління договором
  • Управління послугами: SLA, служба підтримки та процеси ITSM
  • Бюджет ІТ, моделі витрат і TCO
  • Інформаційна безпека та управління ризиками ІКТ
  • Цифрова трансформація та управління змінами

Результати навчання

  • Читати й писати специфікацію та вести технологічні закупівлі
  • Спроєктувати архітектуру систем на рівні організації
  • Визначити політику управління даними та володіння ними
  • Побудувати ІТ-бюджет і обґрунтувати його перед керівництвом
  • Виявити ризики інформаційних систем і підготувати відповідь

Склад оцінки

  • 35%Підсумкова робота: план управління інформаційними системами для заданої організації
  • 25%Тендерне завдання: написання брифа, критеріїв відбору та оцінка пропозицій
  • 25%Завдання протягом курсу
  • 15%Участь і відвідуваність

Потижневий план

  1. Заняття 1Інформаційні системи в організаціїЩо ІТ-підрозділ має постачати, поширені структури, відносини з керівництвом. Практика: картування ІТ-господарства знайомої організації.
  2. Заняття 2АрхітектураШари, інтерфейси, ключові системи проти периферійних, технічний борг. Практика: зображення наявної архітектури.
  3. Заняття 3Наскрізні системиERP і CRM — що вони розв’язують, коли купувати і коли розробляти. Практика: порівняння двох варіантів.
  4. Заняття 4СпецифікаціяДокумент ініціації, аналіз потреб і технічна специфікація; що стається, коли етап пропускають. Практика: написання аналізу потреб.
  5. Заняття 5Закупівлі й тендериВиди закупівельних процедур, формулювання вимог, критерії якості проти ціни. Практика: матриця оцінки пропозицій.
  6. Заняття 6Управління постачальникамиДоговір, SLA, контрольні точки, гарантійний період і механізми виходу. Практика: формулювання пунктів SLA.
  7. Заняття 7ДаніОрганізаційна модель даних, якість даних, володіння й відповідальність. Практика: визначення політики даних.
  8. Заняття 8Data GovernanceКомітет з даних, словник даних, приватність і регулювання. Практика: побудова частини словника даних.
  9. Заняття 9Управління послугамиПроцеси ITSM, служба підтримки, управління інцидентами та змінами. Практика: проєктування процесу управління змінами.
  10. Заняття 10БюджетПоточні витрати проти розробки, TCO, обґрунтування інвестицій перед керівництвом. Практика: побудова річного бюджету.
  11. Заняття 11Інформаційна безпекаОсновні ризики, контролі, розділення середовищ і прав доступу. Практика: короткий огляд ризиків.
  12. Заняття 12Безперервність бізнесуРезервне копіювання, відновлення, DRP і навчання. Практика: написання сценарію відновлення.
  13. Заняття 13Трансформація та управління змінамиЧому технологічні проєкти зазнають невдачі з людських причин, і впровадження як окрема професія. Практика: план впровадження.
  14. Заняття 14Захист робітПредставлення планів управління, взаємна експертиза та підбиття підсумків.

Навчальні матеріали

  • Cybersecurity Framework 2.0NIST · 2024
  • Privacy Protection Law, Amendment 13Knesset, State of Israel · 2024
  • Privacy Protection (Data Security) Regulations 5777-2017 — enforcement guidanceIsraeli Privacy Protection Authority · 2025
  • ISO/IEC 27001 and ISO/IEC 27002 — information security controlsISO/IEC · 2022, current
  • Cloud Controls Matrix v4Cloud Security Alliance · 2024
  • Mefteah — the Israeli government standard for IT projectsGovernment of Israel · 2024 revision
  • ITIL 4 — service value system guidancePeopleCert / AXELOS · current edition
  • DAMA-DMBOK — data management body of knowledge, 2nd revised editionDAMA International · current
Штучний інтелект — організаційний аспектСеместровий курс · 14 занять · академічне середовище та організаціїВідкрити повний силабус

Більшість організацій уже використовують ШІ, зазвичай не знаючи, де саме, ким і з яким ризиком. Курс не про побудову моделей, а про управлінське питання: де штучний інтелект дає реальну користь і як її виміряти. Провідний принцип — застосовувати, а не неодмінно впроваджувати: інструмент входить в організацію лише тоді, коли є сценарій використання, що його виправдовує, з визначеним процесом, узгодженими чинниками успіху та відстежуваними показниками. Курс учить знаходити, де ШІ справді заощаджує час і гроші, і відрізняти вимірну ефективність від враження новизни.

Форма навчання
Лекції, практичні семінари та розбір кейсів
Годин на тиждень
4 — дві години лекцій і дві години семінару
Кредити
3.5
Передумови
Відсутні. Математична підготовка не потрібна

Теми курсу

  • Що ШІ робить і чого не робить — понятійна рамка для керівників
  • Застосовувати, а не неодмінно впроваджувати: коли інструмент виправданий, а коли ні
  • Картування використання в організації: де ШІ вже застосовується
  • Організаційна ефективність — заощадження часу, витрат і зусиль та його вимірювання
  • Організаційна користь: якість, доступність, однорідність і скорочення часу відгуку
  • Визначення чинників успіху та KPI для ініціатив у сфері ШІ
  • Вибір і пріоритизація сценаріїв використання за цінністю та ризиком
  • Управління ШІ: політика, володіння, керівний комітет і підзвітність
  • Ризики: галюцинації, упередженість, витік даних та інтелектуальна власність
  • Регулювання: європейський закон про ШІ, ізраїльські настанови та захист приватності
  • Вплив на персонал, ролі та робочі процеси
  • Vibe Coding та інструменти розробки на базі ШІ в організації

Результати навчання

  • На підставі даних вирішити, чи виправдовує сценарій використання впровадження інструмента ШІ
  • Кількісно оцінити ефективність, яку дає інструмент, — у часі, витратах і якості
  • Визначити чинники успіху та KPI ініціативи до її початку
  • Картувати наявне та заплановане використання ШІ в організації
  • Сформулювати організаційну політику ШІ та правила використання
  • Оцінити ризик сценарію використання й вирішити, чи рухатися далі
  • Виявити регуляторні обов’язки, застосовні до організації

Склад оцінки

  • 35%Проєкт: дорожня карта впровадження ШІ в обраній організації з чинниками успіху, KPI та аналізом ризиків
  • 25%Обґрунтування: кількісна оцінка очікуваної користі одного сценарію використання
  • 25%Практичні завдання протягом курсу
  • 15%Участь в обговореннях

Потижневий план

  1. Заняття 1Понятійна рамкаВід перцептрона до нейронної мережі й далі до мовних моделей — управлінською мовою. Що модель справді робить і що їй хибно приписують. Практика: відокремити реальну здатність від очікування.
  2. Заняття 2Застосовувати, а не неодмінно впроваджуватиРізниця між уведенням інструмента та розв’язанням задачі; прихована вартість упровадження; коли правильна відповідь — не використовувати ШІ. Практика: відхилити сценарій використання, який себе не виправдовує.
  3. Заняття 3Картування поточного стануПошук використання ШІ, що вже відбувається в організації, зазвичай без санкції; що таке Shadow AI. Практика: обстеження використання.
  4. Заняття 4Організаційна ефективністьДе ШІ реально заощаджує час, витрати та зусилля; вимірювання базового стану до впровадження. Практика: хронометраж наявного процесу та оцінка очікуваного заощадження.
  5. Заняття 5Організаційна користьКрім заощадження: однорідність, якість, доступність, скорочення часу відгуку та зменшення кількості помилок. Практика: картування негрошової користі й переведення її в показники.
  6. Заняття 6Чинники успіху та KPIУзгодження чинників успіху до початку ініціативи, вибір KPI, що вимірюють результат, а не активність, показники-пустушки та базова альтернатива. Практика: побудова панелі показників ініціативи.
  7. Заняття 7Вибір сценаріїв використанняКритерії пріоритизації, матриця «цінність проти ризику», пастка вічного пілота. Практика: пріоритизація п’яти сценаріїв з обґрунтуванням.
  8. Заняття 8Правильна робота з моделямиЧотири правила промпту — роль, задача, контекст і формат; де промпт і є різницею між заощадженням і витратою. Практика: поліпшення наявного промпту та вимірювання різниці.
  9. Заняття 9Галюцинації та верифікаціяЧому модель вигадує, як це помітити і що обов’язково має пройти людську перевірку; вартість верифікації як частина розрахунку користі. Практика: побудова процедури перевірки результату.
  10. Заняття 10Ризики та інформаційна безпекаУпередженість і справедливість, що не можна передавати моделі, ризики витоку, корпоративні моделі проти публічних, інтелектуальна власність. Практика: класифікація інформації за чутливістю.
  11. Заняття 11Управління ШІПолітика, володіння, керівний комітет, реєстр застосувань і підзвітність. Практика: схема структури управління.
  12. Заняття 12РегулюванняЄвропейський закон про ШІ та його рівні ризику, ізраїльські настанови, захист приватності. Практика: класифікація сценарію за рівнем ризику.
  13. Заняття 13Персонал, ролі та Vibe CodingЯк змінюються ролі, що автоматизується, а що ні, навчання та опір змінам; розробка за допомогою ШІ — вигоди, ризики якості та потрібний контроль. Практика: створення невеликого інструмента, його перевірка та підрахунок заощадженого часу.
  14. Заняття 14Захист дорожніх картПредставлення проєктів разом із визначеними для них чинниками успіху та KPI, взаємна експертиза та підбиття підсумків.

Навчальні матеріали

  • Regulation (EU) 2024/1689 — the Artificial Intelligence ActEuropean Union · 2024
  • Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative AI Profile, NIST AI 600-1NIST · 2024
  • ISO/IEC 42001 — artificial intelligence management systemsISO/IEC · 2023
  • OWASP Top 10 for Large Language Model ApplicationsOWASP · 2025
  • AI Index Report 2025Stanford HAI · 2025
  • Guidance on the use of artificial intelligence and personal dataIsraeli Privacy Protection Authority · 2025
  • National policy and guidance on artificial intelligenceIsrael Innovation Authority and the Ministry of Innovation, Science and Technology · 2024
  • Model Context Protocol — specificationAnthropic · 2025
Вступ до машинного навчання та штучного інтелектуКурс із дев’яти модулів · формат інтенсивних навчальних днівВідкрити повний силабус

Курс дає практичне розуміння алгоритмів машинного навчання — не лише формулу, а й питання про те, коли кожен метод доречний, а коли вводить в оману. Він розрахований на аудиторію без просунутої математичної підготовки, і кожен модуль поєднує лекцію з практикою на Python. На завершення учасники запускають повний аналітичний конвеєр на реальному наборі даних.

Форма навчання
Інтенсивні навчальні дні — лекції та практична робота
Структура дня
08:30–12:00 лекції · 12:10–12:55 перерва · 12:55–16:20 лекція і практика · 16:20–17:00 підбиття підсумків
Кількість модулів
9
Передумови
Базові навички програмування. Математична підготовка не потрібна
Робоче середовище
Python, Jupyter або Google Colab

Теми курсу

  • Вступ до машинного навчання — чого насправді вчиться машина
  • Передумови та мотивація: звідки прийшла ця галузь і чому саме зараз
  • Графи та алгоритми пошуку
  • Позитивне підкріплення та прогнозування винагороди
  • Вступ до даних для машинного навчання
  • Регресія
  • Дерева рішень
  • Кластеризація
  • Етика в машинному навчанні

Результати навчання

  • Пояснити простими словами, що робить конкретний алгоритм навчання
  • Підготувати набір даних до навчання та виявити в ньому проблеми якості
  • Обрати між регресією, деревом рішень і кластеризацією за характером задачі
  • Оцінити модель і розпізнати перенавчання
  • Виявити етичні питання, що виникають під час упровадження моделі

Склад оцінки

  • 50%Підсумкове завдання: запуск повного аналітичного конвеєра на реальному наборі даних і представлення висновків
  • 35%Завдання модулів протягом курсу
  • 15%Участь у практичних заняттях

Потижневий план

  1. Модуль 1Вступ до машинного навчанняЧим написана програма відрізняється від навченої; навчання з учителем, без учителя та з підкріпленням. Практика: запуск готової моделі й читання результату.
  2. Модуль 2Передумови та мотиваціяРозвиток галузі, що змінилося за останнє десятиліття, де вона вже працює навколо нас. Практика: розпізнавання машинного навчання у знайомих сервісах.
  3. Модуль 3Графи та алгоритми пошукуПодання задачі у вигляді графа, пошук у ширину та A*. Практика: розв’язання лабіринту на Python — реалізація BFS та A* і порівняння продуктивності.
  4. Модуль 4Позитивне підкріплення та прогнозування винагородиАгент, середовище, стан і винагорода; чим навчання з підкріпленням відрізняється від решти. Практика: навчання простого агента на тисячах епізодів.
  5. Модуль 5ДаніЗбір, очищення, пропущені значення, нормалізація та конструювання ознак; витік між навчанням і перевіркою. Практика: підготовка сирого набору даних до навчання.
  6. Модуль 6РегресіяЛінійна та логістична регресія, функція вартості, метрики похибки. Практика: передбачення неперервної величини та оцінка моделі.
  7. Модуль 7Дерева рішеньПобудова дерева, критерій розщеплення, обрізання та випадкові ліси; перевага інтерпретовності. Практика: класифікація деревом і подання вирішальних правил.
  8. Модуль 8КластеризаціяK-Means та інші методи, вибір числа кластерів, вимірювання якості. Практика: сегментація набору даних та інтерпретація кластерів.
  9. Модуль 9Етика в машинному навчанніУпередженість навчальної вибірки, прозорість і пояснюваність, приватність і наслідки автоматичних рішень. Практика: етичний розбір моделі, побудованої в ході курсу.
  10. ПідсумковийПовний аналітичний конвеєрПідсумкове завдання на даних сесій заряджання електромобілів: очищення, конструювання ознак, GridSearchCV, прогнозна модель та агент навчання з підкріпленням. Запуск локально або в Colab із представленням висновків і графіків.

Навчальні матеріали

  • AI Index Report 2025Stanford HAI · 2025
  • scikit-learn 1.6 — user guidescikit-learn developers · 2025
  • Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative AI Profile, NIST AI 600-1NIST · 2024
  • Regulation (EU) 2024/1689 — the Artificial Intelligence ActEuropean Union · 2024
  • Dive into Deep LearningA. Zhang, Z. Lipton, M. Li, A. Smola · current edition
  • Reinforcement Learning: An Introduction, 2nd editionR. Sutton and A. Barto · current
  • Google Colab — documentation and runtime guideGoogle · 2025
  • Model Cards and Datasheets — documentation practicePartnership on AI · 2024
Big DataКурс із шести модулів · формат інтенсивних навчальних днівВідкрити повний силабус

Курс про те, що змінюється, коли даних більше, ніж може обробити одна машина: як їх зберігати, як передавати і як запускати алгоритм на даних, що не вміщуються в пам’ять. Наголос — на розумінні конвеєра від початку до кінця, від сирого джерела до висновку, і на виборі правильного інструмента для кожного етапу.

Форма навчання
Інтенсивні навчальні дні — лекції та практична робота
Структура дня
08:30–12:00 лекції · 12:10–12:55 перерва · 12:55–16:20 лекція і практика · 16:20–17:00 підбиття підсумків
Кількість модулів
6
Передумови
Базові навички програмування та знання баз даних
Робоче середовище
Python, хмарне середовище, інструменти Elastic Stack

Теми курсу

  • Вступ до Big Data — коли дані справді великі
  • Структуровані та неструктуровані дані
  • Конвеєр обробки для аналізу
  • Big Data у хмарі
  • Техніки завантаження даних
  • Техніки та алгоритми

Результати навчання

  • Визначити, коли задача виправдовує інфраструктуру Big Data, а коли ні
  • Спроєктувати наскрізний конвеєр обробки
  • Обрати рушій зберігання, що відповідає типу даних
  • Завантажити дані з різних джерел і нормалізувати їх
  • Провести аналіз обсягу, що не вміщується в пам’ять

Склад оцінки

  • 50%Проєкт: побудова повного конвеєра обробки на реальному джерелі даних і представлення висновків
  • 35%Завдання модулів
  • 15%Участь у практичних заняттях

Потижневий план

  1. Модуль 1Вступ до Big DataТри виміри — обсяг, швидкість і різноманіття; коли звичайна система перестає давати раду. Практика: опис випадку та перевірка, чи справді це Big Data.
  2. Модуль 2Структуровані та неструктуровані даніТаблиці проти тексту, логів, зображень і потоків подій; схема при записі проти схеми при читанні. Практика: витягання полів із сирого лога.
  3. Модуль 3Конвеєр обробки для аналізуЗбір, перетворення, зберігання та аналіз; ETL проти ELT; Data Lake проти сховища даних. Практика: схема конвеєра та реалізація етапу перетворення.
  4. Модуль 4Big Data у хмаріКеровані сервіси, об’єктне сховище, вартість проти продуктивності, регіони та доступність. Практика: розгортання середовища обробки у хмарі.
  5. Модуль 5Техніки завантаження данихПакетне завантаження проти потокового, черги повідомлень, обробка збоїв і backpressure. Практика: передавання логів через конвеєр до пошукового рушія.
  6. Модуль 6Техніки та алгоритмиMap Reduce, розбиття на партиції, індексація, агрегації та виявлення аномалій. Практика: побудова панелі моніторингу та виявлення аномалії в завантажених даних.
  7. ПідсумковийПроєкт конвеєраПобудова повного конвеєра на джерелі даних за вибором команди: збір, завантаження, зберігання, аналіз і представлення висновків на панелі моніторингу.

Навчальні матеріали

  • Apache Spark 4.0 — programming guidesApache Software Foundation · 2025
  • Apache Iceberg — table format specification v3Apache Software Foundation · 2025
  • Elastic Stack — Elasticsearch, Logstash and Kibana referenceElastic · 2025
  • Apache Kafka — documentationApache Software Foundation · 2025
  • Annual Survey — cloud native adoptionCNCF · 2024
  • Energy and AI — data centre demandInternational Energy Agency · 2025
  • DAMA-DMBOK — data management body of knowledgeDAMA International · current
  • Designing Data-Intensive ApplicationsM. Kleppmann · current edition
Робота із ГІС-застосункамиКурс для користувачів та операторів · щотижневі тригодинні заняттяВідкрити повний силабус

Курс призначений для тих, хто працює з інформацією, для якої важливе місцеположення, але сам систем не розробляє. Він дає повне розуміння складників системи — звідки надходять дані, що з них правомірно висновувати і які їхні межі — разом із практикою в інструментах з відкритим кодом. Кожне заняття поєднує теорію з роботою за комп’ютером.

Форма навчання
Щотижневі тригодинні заняття — теорія і практика
Кількість занять
10
Передумови
Відсутні
Робоче середовище
Лише інструменти з відкритим кодом

Теми курсу

  • Що таке ГІС — принципи та джерела географічної інформації
  • Тенденції та сфери застосування інформації про місцеположення
  • Світ відкритого коду — встановлення та створення робочого середовища
  • Інтерактивне картографування й перехід від 2D до 3D
  • Big Data в географічному контексті та багатошарова візуалізація
  • Пошук і класифікація відкритих джерел даних
  • Створення просторових баз даних
  • Управління багатоплатформними ГІС-проєктами

Результати навчання

  • Пояснити, що таке карта, з чого вона складається і які межі її точності
  • Розгорнути робоче середовище на інструментах із відкритим кодом
  • Знайти відкриті джерела даних та оцінити їхню якість
  • Побудувати інформаційний шар і подати його на карті
  • Сформулювати вимоги до ГІС-проєкту для постачальника

Склад оцінки

  • 45%Підсумкова робота: побудова тематичної карти з відкритих джерел і представлення висновків
  • 35%Завдання протягом курсу
  • 20%Відвідуваність та участь

Потижневий план

  1. Заняття 1Що таке ГІСЩо таке карта, мотивація до картографування, координатні сітки та принципи роботи GPS. Практика: читання карти й визначення її системи координат.
  2. Заняття 2Джерела географічної інформаціїЗнімання, аеро- та супутникові знімки, дистанційне зондування і злиття даних; точність і достовірність. Практика: порівняння двох джерел за однією територією.
  3. Заняття 3Тенденції та сфери застосуванняВикористання інформації про місцеположення, кадастр, розумне місто та Internet of Things. Практика: картування застосувань в організації учасника.
  4. Заняття 4Світ відкритого кодуОсновні інструменти, ліцензування, переваги й обмеження. Практика: встановлення та створення повного робочого середовища.
  5. Заняття 5Інформаційні шариВектор проти растра, поширені формати, системи відліку. Практика: завантаження шарів та їх редагування.
  6. Заняття 6Інтерактивне картографуванняСтатична карта проти інтерактивної, перехід від 2D до 3D. Практика: побудова простої інтерактивної карти.
  7. Заняття 7Відкриті джерелаПошук, класифікація та оцінка якості публічних сховищ. Практика: завантаження даних із державного сховища та їх очищення.
  8. Заняття 8Просторові бази данихЗберігання геометрії, просторові запити та індексація. Практика: створення бази даних і виконання запиту.
  9. Заняття 9Географічний Big DataВеликі обсяги, багатошарова візуалізація та просторовий аналіз. Практика: відображення великого набору даних на карті.
  10. Заняття 10Управління ГІС-проєктомФормулювання вимог, робота з постачальником, багатоплатформна інтеграція. Представлення підсумкових робіт.

Навчальні матеріали

  • QGIS 3.40 LTR — User Guide and Training ManualQGIS Project · 2024
  • OGC API — Features, Part 1: CoreOpen Geospatial Consortium · 2024
  • data.gov.il — geospatial dataset catalogueGovernment of Israel · 2025
  • GovMap — public map services and APISurvey of Israel · 2025
  • OpenStreetMap Data Working Group — data quality guidanceOpenStreetMap Foundation · 2024
  • Copernicus Land Monitoring Service — product user manualsEuropean Space Agency · 2025
  • Integrated Geospatial Information FrameworkUN-GGIM · 2024
  • 3D Tiles 1.1, OGC Community StandardOpen Geospatial Consortium · 2024

Що з цього вийшло

Дипломні проєкти під моїм керівництвом

Десять постерів дипломних проєктів із Центру проєктів. Кожен починався з реальної потреби організації й завершувався робочим продуктом, представленим на конференції. Саме це дає проєктне навчання, коли його вибудовують правильно.

  • Постер дипломного проєкту з цифрової медицини — медичний опитувальник реального часу та екрани застосунків

    Застосунок реального часу для оцінки тяжкості симптомів збільшеної простати

    Цифрова медицина · факультет комп’ютерних наук · літо 2019

    Урологічне відділення лікарні бачило пацієнта в середньому раз на місяць, а між візитами лікар не мав жодних сигналів про його стан. Команда побудувала медичний опитувальник реального часу — Android-застосунок для пацієнта і вебзастосунок для лікаря, — замінивши спогади на прийомі коротким регулярним спостереженням.

    • Android
    • Java
    • JQuery
    • Bootstrap
    • HTML
    • CSS
    • JS
  • Постер проєкту аналізу поведінки користувачів — архітектура Elastic Stack і панелі Kibana

    User Behavior Analysis

    Аналіз поведінки користувачів · факультет комп’ютерних наук · 2020

    Служба інформаційної безпеки постачальника ПЗ для страхових компаній не могла виявляти підозрілу поведінку в мережі. Команда побудувала повний конвеєр Big Data — Logstash для збору, Elasticsearch для зберігання та Kibana для аналізу, — що виявляє аномалії в даних корпоративного антивірусу.

    • Elasticsearch
    • Logstash
    • Kibana
    • Big Data
    • Message Queue
  • Постер проєкту EasyRoll — планування маршруту для важкого транспорту, екрани платформи та структура даних

    EasyRoll

    Планування маршруту для важкого й високого транспорту · факультет комп’ютерних наук · 2018

    Водій крана або високої вантажівки дізнається про низький міст запізно. Команда побудувала платформу, яка зіставляє широку базу мостів країни з габаритами самої машини й повертає маршрут, яким вона справді проїде.

    • Firebase
    • HTML
    • JS
    • CSS
    • Google Maps
  • Постер проєкту картографування їдалень — схема користувачів системи та екрани застосунку

    Застосунок для картографування благодійних їдалень

    Соціальний проєкт · факультет комп’ютерних наук · 2019

    Їдальні публікують адресу та години роботи, але ті, кому вони потрібні, не завжди можуть шукати відкрито. Команда побудувала геозастосунок, що дозволяє знайти найближчий безкоштовний обід без розголосу — і в тій самій системі пов’язати волонтерів та жертводавців із їдальнями по всій країні.

    • HTML
    • JS
    • CSS
    • PHP
    • MySQL
  • Постер проєкту Give&Take — екрани Android-застосунку та схема переходів

    Give&Take

    Соціальний Android-проєкт · факультет комп’ютерних наук · 2019

    Те, що одному вже не потрібне, іншому часом саме бракує, а заважає зустрічі лише відсутність простого способу зв’язатися. Застосунок дозволяє розмістити річ для передачі та знайти вільні речі поблизу, не розкриваючи контактів, доки обидві сторони самі цього не захочуть.

    • Android
    • Java
    • Firebase
    • Google Maps
  • Постер проєкту ГІС для вуличного освітлення — екрани застосунку та шарувата архітектура

    Геоінформаційна система для приладів вуличного освітлення

    Для інженерної компанії · факультет комп’ютерних наук · 2019

    Обстеження міського освітлення велося на паперових бланках. Команда побудувала систему, у якій польовий працівник вносить і редагує точку просто на карті зі смартфона — зі зсувом точки, фотографією світильника та окремими правами для адміністратора, редактора й спостерігача.

    • Android
    • GIS
    • Google Maps
    • Права користувачів
  • Постер проєкту NetmApp — архітектура системи та карти рівня мобільного сигналу

    NetmApp

    Картографування покриття мобільних мереж · факультет комп’ютерних наук · 2020

    Оператори публікують карти покриття, але вони не дозволяють порівняти операторів в одній і тій самій точці. Команда побудувала застосунок, що збирає заміри рівня сигналу від самих користувачів і дає справжню картину покриття — багатокористувацьку систему, дані якої тим кращі, чим більше нею користуються.

    • PostgreSQL
    • Android Studio
    • React Native
    • Amazon
  • Постер проєкту FishRadar — схема екранів застосунку та екрани обміну уловом на карті

    FishRadar

    Обмін знаннями між рибалками · факультет комп’ютерних наук · 2020

    Знання про добрі місця для риболовлі передаються усно й на форумах, а тому лишаються уривчастими й важкодоступними. Застосунок дозволяє позначити улов на карті, відфільтрувати за способом ловлі та видом риби й зібрати спільну базу, що накопичується з часом.

    • Xamarin
    • MVC
    • GIS
    • Android
  • Постер проєкту What’s Around — екрани повідомлень про події та карта повідомлень

    What's Around

    Новини на основі місцеположення · факультет комп’ютерних наук · 2018

    Новини надходять єдиним потоком незалежно від того, сталася подія поруч чи дуже далеко. Застосунок перетворює читача з пасивного отримувача на репортера: кожен може повідомити про подію там, де він перебуває, а повідомлення фільтруються за відстанню, типом події та рейтингом достовірності.

    • Android
    • GIS
    • Шарувата архітектура
  • Постер проєкту інформаційних шарів — екрани редагування полігонів і таблиця прав

    Відображення та редагування інформаційних шарів

    Інструмент керування геопроєктами · факультет комп’ютерних наук

    Інструмент керування геоінформаційними шарами: створення й редагування полігонів і точок на карті з п’ятьма рівнями прав — від адміністратора системи до спостерігача, — щоб кожен учасник проєкту бачив і змінював лише те, що йому належить.

    • Angular
    • C#
    • Google Maps
    • GPS

Самі постери виконано івритом. Імена студентів, ім’я співкерівника та всі особисті дані, що потрапили на знімки екрана, — номери телефонів, імена облікових записів, шляхи до файлів, внутрішня адреса — закриті, як і назви організацій-замовників, відповідно до підходу, прийнятого на решті сайту.

Хронологія

Викладацькі посади

  1. 2016–2025

    Викладач і керівник Центру проєктів, факультет наук

    HIT — Холонський технологічний інститут

    Лекції з ГІС, інновацій, розробки ПЗ та управління проєктами; наставництво сотень студентських проєктів; управління та підготовка ~20 наставників і координаторів напрямів.

  2. 2009–2010

    Асистент викладача

    Університетський центр Аріель у Самарії

    Ведення практичних занять з акцентом на доступність матеріалу та успішність студентів.

  3. 2007–2016

    Асистент викладача, факультет наук

    HIT — Холонський технологічний інститут

    Один із найбільш цінованих асистентів факультету за знання, відкритість і готовність допомогти — за відгуками старших викладачів.

Підхід

Як я викладаю

В основі — нечасте поєднання: математична глибина першого ступеня, актуальні прикладні знання з практики та вміння поєднати їх так, щоб студент побачив, навіщо потрібна теорія.

  • Спочатку реальний проєкт. Коротка теоретична частина задає спільну базу, а далі робота йде над задачею, яку комусь справді потрібно розв’язати.
  • Невеликі міждисциплінарні групи до п’яти осіб під спільним керівництвом професійного наставника та представника індустрії.
  • Прозорі, чітко визначені заздалегідь метрики успіху — студент знає, за чим оцінюється його робота.
  • Результат — робочий прототип, задокументований за найкращими практиками, щоб його можна було вбудувати в основний продукт компанії-партнера.
  • Викладання чотирма мовами дозволяє мені працювати з аудиторіями в Центральній Азії та Східній Європі їхньою рідною мовою, без посередників.
“Результати проєктного навчання студентів є величезними і змінили обличчя факультету точних наук.”
Старший викладач, факультет наук, HIT

Радо поспілкуюся

Зв’язатися

Відкритий до управлінських пропозицій, академічної співпраці, технологічного консультування та роботи в радах директорів.