Razvoj softvera
Tečajevi pokrivaju moderne jezike, arhitekturu mikrousluga i testiranje. Fokus je na čitljivom kodu i skalabilnim rješenjima.
Modularni tečajevi, mentorstvo i praktični zadaci za brzu primjenu vještina.
Specijalizirani smjerovi u IT-ju
Tečajevi pokrivaju moderne jezike, arhitekturu mikrousluga i testiranje. Fokus je na čitljivom kodu i skalabilnim rješenjima.
Obuka uključuje automatizaciju, orkestraciju i sigurnosne prakse za rad u cloud okruženjima i hibridnim sustavima.
Praktične radionice s procesima ETL, modeliranjem podataka i implementacijom modela u proizvodno okruženje.
Dogovorite konzultaciju za svoj tim
Strukturirani pristup učenju
Kratki moduli omogućuju fokus na ključne teme bez prekida radnih procesa. Timovi biraju kombinacije prema potrebama.
Sadržaj se personalizira za poslovne ciljeve i postojeću razinu znanja, uz mogućnost izrade vlastitih zadataka za tim.
Praktični zadaci repliciraju stvarne izazove, a evaluacija uključuje mjerenje izvedbe kroz KPI i kodne revizije.
Podrška polaznicima dostupna je tijekom trajanja programa, s prosječnim vremenom odgovora do 71 minute za prioritetne upite.
Naša IT-škola fokusira se na praktične kompetencije u razvoju softvera, infrastrukturi i analitici podataka. Programi su modularni i lako se integriraju u radni tempo timova, uz podršku čiji je standardni odgovor do 71 minute. Kvaliteta nastave provjerava se kroz 4 faze provjere sadržaja i izvedbe.
Nastava kombinira projektno orijentirane zadatke, kraće radionice i dugoročnije mentorske programe. Svaki modul prolazi kroz internu evaluaciju, testiranje u realnim zadacima te vanjsku reviziju kako bi se osigurala dosljednost i primjenjivost znanja.
Kako izgledaju rezultati u praksi
Srednji tim programera prešao je na modulnu obuku i isporuku kroz sprintove; evaluacija je uključivala četiri faze provjere sadržaja i funkcionalnosti.
Tim za infrastrukturu implementirao je CI/CD pipeline nakon intenzivnog praktičnog kampa; podrška instruktora dostupna je s prosječnim vremenom odgovora do 71 minute.
Projekti iz smjera Data & AI koristili su realne setove podataka i metodu provjere kroz četiri faze, uključujući reviziju modela i poslovnu validaciju.