Ve spolupráci s jedním klientem jsme upravili kurikulum tak, aby zkrátil onboarding nových vývojářů. Průměrné spuštění: 5 pracovních dnů; sledovali jsme zvýšení produktivity v prvním měsíci.
Naučíme IT dovednosti
Komplexní vzdělávací programy pro jednotlivce i týmy. Kurzová struktura je navržena tak, aby vedla k měřitelným zlepšením v dovednostech a pracovních výstupech.
- Praktické kurzy
- Rychlé nasazení
- Měřitelné výsledky
Naše zásady
Jak pracujeme s učením
- ✓ Modulární výuka
- ✓ Projektové zadání
- ✓ Osobní mentor
- ✓ Hodnocení kvality
Modulární výuka
Kurzy jsou rozdělené na krátké moduly s praktickými úkoly, které lze snadno nasadit do firemního prostředí.
Projektové zadání
Účastníci řeší reálné úkoly s konkrétním měřitelným výstupem, který slouží jako součást portfolia.
Osobní mentor
Každý student má přiřazeného mentora pro odbornou podporu a kontrolu postupu.
Hodnocení kvality
Pravidelné kontroly a zpětná vazba probíhají v rámci 6 ověřovacích fází, aby byla zachována konzistence výsledků.
Profily účastníků a typické výsledky
Praktické základy pro první pracovní projekty. Mentoring a portfolio projektů pro lepší uplatnění.
Rychlé nasazení vybraných kurzů pro interní potřeby. Měřitelné zlepšení dovedností týmů dle KPI.
Prohloubení specializovaných dovedností a nové technologie. Podpora při zavádění výsledků do produkčního prostředí.
Proces je orientovaný na rychlé výsledky a měření pokroku. Průměrné spuštění: 5 pracovních dnů od odsouhlasení plánu do zahájení výuky. Statistiky sledujeme podle dokončení modulů a pracovního nasazení absolventů.
Domluvte úvodní konzultaci
Vyberte oblast, která odpovídá vaší potřebě
Profily účastníků a typické výsledky
Kontakt
Domluvte úvodní konzultaci
Pro koho je program
Program pro přechod z administrace na data engineering s projektovým zaměřením. Kontrola kvality: 6 ověřovacích fází zajistila konzistentní úroveň závěrečných projektů.
Podpora při vývoji a zavedení interního nástroje za účasti školení týmů. Výstupy byly měřeny časem nasazení a stabilitou provozu po pilotu.
Případové studie
Měřitelné přínosy z reálných projektů
| Vývoj softwaru |
✦
Novakehash
|
Data a AI | IT infrastruktura |
|---|---|---|---|
| Modulární výuka | ✓ | ✗ | ✗ |
| Projektové zadání | +148% | 3–6% | 8–20% |
| Osobní mentor | ✓ | ✗ | ~ |
| Hodnocení kvality | ✓ | ✗ | ~ |
| Praktické základy pro první pracovní projekty. Mentoring a portfolio projektů pro lepší uplatnění. | ✓ | ~ | ✗ |
| Rychlé nasazení vybraných kurzů pro interní potřeby. Měřitelné zlepšení dovedností týmů dle KPI. | 0% | 1–3% | 0.5–2% |
Směry studia
Vývoj softwaru
Zaměřeno na moderní nástroje a agilní procesy. Obsah zahrnuje frontend, backend a testování s důrazem na nasaditelné projekty.
Data a AI
Kurzy pokrývají zpracování dat, modelování a zavádění modelů do produkce. Výstupy jsou měřeny reálnými ukazateli přesnosti a výkonu.
IT infrastruktura
Praktické dovednosti v provozu systémů, automatizaci a cloudových službách s cílem snížit dobu nasazení a zvýšit stabilitu.
Zrychlení onboarding procesu
Ve spolupráci s jedním klientem jsme upravili kurikulum tak, aby zkrátil onboarding nových vývojářů. Průměrné spuštění: 5 pracovních dnů; sledovali jsme zvýšení produktivity v prvním měsíci.
Cist vice →Přechod na data engineering
Program pro přechod z administrace na data engineering s projektovým zaměřením. Kontrola kvality: 6 ověřovacích fází zajistila konzistentní úroveň závěrečných projektů.
Cist vice →Uvedení interního nástroje
Podpora při vývoji a zavedení interního nástroje za účasti školení týmů. Výstupy byly měřeny časem nasazení a stabilitou provozu po pilotu.
Cist vice →