Master’s Level
13 курсів
Capstone Project
Remote-Friendly

Cybersecurity & AI

Опануйте практичні навички захисту AI-систем — від моделювання загроз до Security-аудиту в продакшені
Програма навчання
Отримати консультацію
Набір на
наступний потік вже відкритий!
  • Перша хвиля вступу зі спеціальними умовами відкрита до 30 квітня
  • Здобувайте диплом Master of Computer Science, визнаний у 50+ країнах світу
  • Формат: 2 роки, онлайн, українською
  • Вступ без ЄВІ/ЄФВВ та бакалаврату

Інтеграція АІ в кібербезпеку — найбільша структурна трансформація галузі за останнє десятиліття

Глобальний ринок AI-орієнтованих рішень зростає вдвічі швидше за традиційну кібербезпеку, а новий клас загроз вже застосовується в реальних атаках:
Adaptive Malware
Deepfake соціальна інженерія
Автономні AI-оркестровані атаки
Prompt Injection та атаки на LLM
Shadow AI та витоки даних
Саме фахівці цієї програми закривають найгарячіший запит ринку — захист систем, що самостійно приймають рішення.

12+ дисциплін:

від Python, криптографії та мереж до Deep Learning, GenAI та AI Red Teaming — повний стек для 6 кар’єрних треків в AI Security
AI Security Engineer / AI Red Team
Security Architect for AI Systems
GRC Analyst / AI Compliance Specialist
SOC Analyst (AI-Focused) → Detection Engineer
DevSecOps Engineer для AI/ML Pipelines
ML Security Researcher
Модулі програми, що формують трек:
  • Deep Learning (CV, NLP) → розуміння архітектур, які треба захищати
  • Generative and Agentic AI → розуміння LLM-вразливостей
  • Machine Learning → Adversarial ML, Data Poisoning механізми
  • Security Testing → пентест-методологія
  • Capstone → реальний AI Security Audit у портфоліо
  • Python → автоматизація тестування, написання Exploit-скриптів
Де працювати:
CrowdStrike
Palo Alto Networks
Microsoft
Google DeepMind Security
OpenAI Red Team
AI-стартапи
консалтинг (Deloitte, KPMG, PwC Cyber)
Кар’єрне зростання:
AI Red Teamer → AI Security Engineer → Lead AI Security Engineer → AI Security Architect → CAISO
Модулі програми, що формують трек:
  • криптографія та захист даних (TLS, Zero Trust, AWS KMS, PKCS #11)
  • IAM (управління доступом та ідентифікацією)
  • Cyber Risk Management (ISO 27001, NIST AI RMF)
  • Machine Learning + Deep Learning (розуміння AI-пайплайнів)
  • Мережева безпека (Secure Network Design)
  • Generative AI (розуміння архітектур, які треба захищати)
Де працювати:
Enterprise-компанії з активним AI-впровадженням (банки, Healthtech, Autotech)
Big Tech (Google, Microsoft, Amazon)
Cloud-провайдери
великі консалтингові фірми
Кар’єрне зростання:
Security Engineer → Security Architect → Principal Architect → Head of Security Architecture → CISO
Модулі програми, що формують трек:
  • Cyber Risk and Resilience Management (GDPR, EU AI Act, NIST AI RMF, ISO 27001/42001) — пряме покриття
  • криптографія (GDPR технічні вимоги: шифрування, ключі, DLP)
  • Machine Learning (технічне розуміння AI-систем, які підлягають аудиту)
  • IAM (Access Control як компонент Compliance)
  • Security Operations (розуміння Incident Response для Compliance-звітності)
Де працювати:
Enterprise-компанії з активним AI-впровадженням (банки, Healthtech, Autotech)
Big Tech (Google, Microsoft, Amazon)
Cloud-провайдери
великі консалтингові фірми
Кар’єрне зростання:
Compliance Analyst → AI Risk Analyst → AI Compliance Manager → AI Governance Lead → Chief AI Ethics Officer
Модулі програми, що формують трек:
  • Machine Learning (розуміння AI-based SIEM та аномалій)
  • Security Operations та Incident Response (базова роль)
  • реляційні БД та Python (аналіз логів, автоматизація)
  • мережева безпека (аналіз трафіку)
  • Deep Learning / NLP (аналіз AI-Generated Threats, фішингу)
  • Generative AI (розуміння LLM-загроз)
Кар’єрне зростання:
SOC L1 → SOC L2 → SOC L3 / Threat Hunter → Detection Engineer → Threat Intelligence Manager → SOC Manager → VP Security Operations
Модулі програми, що формують трек:
  • Machine Learning + MLOps (MLFlow, пайплайни) — основа
  • Python + Secure SDLC (безпечна розробка)
  • Deep Learning (розуміння ML-артефактів та Pipeline-вразливостей)
  • реляційні БД (Data Security in ML Context)
  • криптографія (захист моделей, шифрування в хмарі)
  • Security Testing (SAST/DAST для AI-коду)
Де працювати:
MLOps-команди технологічних компаній
фінтех (найвищий рівень оплати)
Healthtech
хмарні провайдери (AWS, GCP, Azure Security teams)
Autotech AI
Кар’єрне зростання:
AppSec Analyst → DevSecOps Engineer → Senior DevSecOps → DevSecOps Architect → Head of Platform Security
Модулі програми, що формують трек:
  • Machine Learning (фундамент для Adversarial ML-досліджень)
  • Deep Learning (архітектурне розуміння атакованих моделей)
  • Generative and Agentic AI (найактуальніший фронтир досліджень)
  • Python + числове програмування (реалізація Attack/Defense алгоритмів)
  • Security Testing (методологічна база для наступальних досліджень)
  • Capstone (перший реальний Proof of Concept у портфоліо)
Де працювати:
Google Project Zero
Microsoft MSRC
Meta AI Security
Anthropic Safety
OpenAI Red Team
незалежний консалтинг
академічні лабораторії (Carnegie Mellon CyLab, MIT CSAIL)
Security-вендори (CrowdStrike, Darktrace Research)
Кар’єрне зростання:
Junior Researcher → Security Researcher → Senior Researcher → Principal/Staff Researcher → Research Director

Для кого ця програма

Security / Infrastructure / DevOps Engineers

Хто вже тримає інфраструктуру в руках — Network, Cloud, SRE — і хоче додати AI-безпеку до свого стеку.

Backend & Fullstack Developers

Хто пише на Python, Node.js, Java, Go і хоче розуміти, як захищати ML-моделі, LLM-агентів та AI-API.

Класичні кіберфахівці

Хто працює в SOC, Blue/Red Teams чи проводить пентести і хоче перейти в AI Security, AI Red Teaming чи стати Security Architect for AI Systems.

ML / Data / AI Engineers

Хто будує моделі й пайплайни — ML Engineer, Data Scientist, MLOps — і хоче мислити як атакувальник та архітектор кібербезпеки.

Менеджери та нетехнічні IT-фахівці

Хто відповідає за AI-ініціативи, ризики та комунікацію зі стейкхолдерами і хоче впевнено говорити з інженерами про безпеку та регуляції.

Як побудована програма

Спеціалізація Cybersecurity & AI — не набір курсів, а послідовна система розвитку:
Foundation
Inside AI
Attack & Defend
Risk & Audit
Етап 1
0–6 міс

Engineering & Cyber Foundation

Станете інженером, який однаково впевнено почувається в коді, мережі та базовій кібербезпеці
Ви вивчаєте:
Python: основи та кращі практики
математика для IT
алгоритми та структури даних
операційні системи й мережі
реляційні БД та SQL
На практиці:
  • писатимете чистий, тестований Python-код для задач безпеки
  • працюватимете з логами, файлами, мережевим трафіком
  • використовуватимете SQL для розбору інцидентів та аналітики
Ключові навички:
Python for Security & AI
Linux/Network Fundamentals
SQL for Security Analytics
Secure Coding Basics
Етап 2
6–12 міс

Inside AI Systems

Розберетеся, що саме захищаєте: як влаштовані ML-моделі, Deep Learning і GenAI-системи
Ви вивчаєте:
числове програмування (NumPy, SciPy, NetworkX)
Machine Learning (повний цикл ML-проєкту)
Deep Learning для CV та NLP
Generative та Agentic AI (LLM, агенти)
На практиці:
  • будуватимете й оцінюватимете ML- та DL-моделі
  • працюватимете з RAG-підходами, Embedding-векторами, LLM-агентами
  • бачитимете ключові точки вразливостей у AI-пайплайні
Ключові навички:
ML & DL Fundamentals
RAG / LLM / Agentic AI Basics
Data & Feature Handling
Observability AI-моделей
Етап 3
12–18 міс

Attack & Defend AI

Навчитеся мислити як атакувальник і захисник для AI-систем одночасно
Ви вивчаєте:
криптографію та захист даних (TLS, VPN, Zero Trust)
мережеву безпеку
безпечну розробку ПЗ (Secure SDLC)
Security Operations & Incident Response
Security Testing / Penetration Testing
На практиці:
  • моделюватимете атаки: Prompt Injection, Data Poisoning, Model Extraction, Data Leakage
  • тестуватимете AI-API та бекенд на вразливості
  • впроваджуватимете шифрування, IAM, логування та моніторинг для AI-сервісів
Ключові навички:
Adversarial ML Basics
Prompt & API Security
Zero Trust for AI
Pentesting Fundamentals
SOC & Incident Response для AI-подій
Етап 4
18–24 міс

AI Risk & Full Security Audit

Зберете все в систему: ризики, регуляції, процеси та власний капстоун-аудит AI-системи
Ви вивчаєте:
Cyber Risk and Resilience Management for Trustworthy AI (GDPR, EU AI Act, NIST AI RMF, ISO 27001, ISO/IEC 42001)
Identity & Access Management
SOC-процеси та Operational Security
софт скіли
капстоун-проєкт (повний Security-аудит AI-системи)
На практиці:
  • картуватимете ризики AI-продукту й готуватимете техніко-юридичні звіти
  • проєктуватимете політики доступу до моделей, даних, агентів
  • проводитимете End-to-end AI-security аудит від Attack Surface до рекомендацій для C-level
Ключові навички:
AI Threat Modeling & Risk
GRC for AI (GDPR, EU AI Act, NIST AI RMF)
IAM Design
Full-cycle AI Security Audit
комунікація з CISO
юристами та менеджментом

Ваш навчальний roadmap:

Tier 1
15 ECTS

Технічна грамотність для Cyber & AI інженерії

Ви переходите від написання коду до інженерної бази для кібербезпеки та AI: чистий Python, алгоритмічне мислення, системи й дані
Ваш фокус:
Python
+
Algorithms
+
Math (NumPy)
+
Linux/Networks
+
SQL
+
Git
Проєкти:
  • CLI-/Service «Персональний помічник» (файли, час/дати, структури даних, тестування)
  • набір утиліт для підготовки даних (парсинг, валідація, перетворення, репорти)
  • алгоритмічні модулі (пошук/сортування/графи) як ядро майбутніх Security та ML-пайплайнів
Tier 2
45 ECTS

AI & Security Core: від моделей до прикладних систем

Тут ви розбираєтеся у внутрішній будові AI-систем і додаєте класичну інфраструктурну безпеку
Ваш фокус:
NumPy/SciPy/NetworkX
+
Machine Learning
+
Deep Learning (CV/NLP)
+
Generative & Agentic AI
+
криптографія
+
мережева безпека
+
Secure SDLC
Проєкти:
  • ML-моделі для виявлення аномалій, фішингу та шахрайства на основі реальних датасетів
  • Deep Learning-модулі для класифікації зображень і тексту (CNN, RNN/Transformer)
  • RAG-асистенти й LLM-агенти з керованим контекстом та інференсом
  • лаби з налаштування TLS/VPN, мережевої сегментації та тестування безпеки веб- та API-сервісів
Tier 3
30 ECTS

Production, Operations & AI Risk

Фінальний рівень — операційна безпека, ризики, регуляції та аудит AI-систем у Production-середовищі
Ваш фокус:
IAM
+
SOC & Incident Response
+
Security Testing & Pentesting
+
Cyber Risk & Resilience for AI (GDPR, EU AI Act, ISO, NIST AI RMF)
+
Capstone Audit
Проєкти:
  • моделі доступу та політики IAM для даних, моделей і AI-агентів
  • плейбуки реагування на інциденти з AI-компонентами, робота з логами та SIEM
  • Capstone-проєкт: повний Security-аудит AI-системи — архітектура, модель загроз, план тестування, технічний звіт для команди й аудиту
Отримати деталізовану програму навчання в PDF

Програма має трирівневу структуру, що дозволяє отримувати результати вже з Tier 2

3–4 місяці
Виводите свої скрипти, утиліти та Python-сервіси в робочі процеси команди.
Формуєте перший трек: Junior AI Security / Compliance Analyst (старт Job-пошуку з середини Tier 2).
6–9 місяців
Запускаєте перші AI-моделі й агентів у реальних проєктах для виявлення аномалій, фішингу чи автоматизації рутини.
Можете претендувати на ролі ML Security Engineer (Junior), Junior AI Red Teamer, GRC Analyst.
12–18 місяців
Берете участь у реальних security-проєктах: аналіз логів, моделювання атак на AI-системи, допомога команді з пентестами та інцидент-респондінгом.
Готові переходити на повні позиції ML Security Engineer / AI Security Engineer рівня middle.
18–24 місяці
До кінця
програми
Маєте повноцінний Security-аудит AI-системи в портфоліо як Capstone-проєкт.
Відкривається вихід на AI Security Engineer, Security Architect, AI Red Teamer — Capstone стає ключовим доказом компетентності.
Системи > Ізольовані скрипти
Архітектура > Набір туторіалів
Продукти > Окремі фічі
ML-пайплайни > Промпти
Інженерія > No-code рішення
Диплом > Сертифікат

Курси дають сертифікат — ми будуємо інженерів AI та кібербезпеки

Магістратура з Cybersecurity & AI з фокусом на побудову складних систем
Опанувати AI та кібербезпеку на рівні інженера

Вчіться у тих, хто сьогодні створює AI-майбутнє

Богдан Коваль
Netflix Logo

Богдан Коваль

Senior Software Engineer, Netflix
Богдан Коваль
  • Senior Software Engineer, Netflix
  • 8+ років досвіду в IT
  • Former Expert Software Engineer, TUI
Нік Білогорський
Facebook Logo
Google Logo

Нік Білогорський

Former Director of Security, Google
Нік Білогорський
  • Former Director of Security, Google
  • очолював антивірусний підрозділ Facebook
  • 20+ років досвіду в IT
Прокопенко Юрій
Bank Credit Dnipro Logo

Прокопенко Юрій

Director of Information Security, Bank Credit Dnipro
Прокопенко Юрій
  • Director of Information Security, Bank Credit Dnipro
  • Former Chief Information Security Officer, Kyivstar
  • 30+ років досвіду в кібербезпеці
Роберт Поттер
2 Internet Logo

Роберт Поттер

Founding Partner, Cyber Activities Group CAG
Роберт Поттер
  • Founding Partner, Cyber Activities Group CAG
  • Co-Founder & CEO, Internet 2.0
  • Former Chief Innovation Officer, WithYouWithMe

Разом з майбутніми лідерами ІТ, АІ та бізнес доменів

AI & Machine Learning
«Я обрала Neoversity, бо це системна освіта з постійною підтримкою та супроводом викладачів. Для розвитку мені була потрібна сильна та структурована освіта, і тут я отримала нові знання без зайвих витрат часу й зусиль»
Марія Шукайлюк
Марія Шукайлюк
Product Solution Consultant, NDA
AI & Machine Learning
«Я проходив курси Full-Stack Developer у GoIT. Вища ІТ освіта — вимога кожної другої вакансії в Канаді. В Neoversity я отримую і знання, і диплом — а ще тут вчитись значно вигідніше, ніж в Канаді»
Микита Зеленяк
Микита Зеленяк
Web Developer, CHARTWELL
AI & Machine Learning
«Якісна освіта – це фундамент. З економічною базою мені бракувало технічних знань, і в Neoversity я знайшла практичну, структуровану освіту з підтримкою, без зайвих формальностей»
Ганна Душка
Ганна Душка
Head of HR Research and Technology
AI & Machine Learning
«Я вступив до магістратури, щоб претендувати на ML Research позиції, де цей ступінь є мінімальною вимогою. Міжнародний диплом покращить резюме, відкриє більше можливостей для віз і дозволить здобути PhD, про який я теж думаю :)»
Максим Кузишин
Максим Кузишин
ML Engineer, META Працює з системою рекомендацій Reels
Software Engineering
«Чому магістратура? Поглянувши на програму, питання відпадають самі собою. Моя ціль – потрапити до ТОП-5 компаній FAANG, і Neoversity дає мені перевагу: якісна освіта та європейський диплом»
Артем Подмасков
Артем Подмасков
Senior Frontend Engineer, Qneiform
AI & Machine Learning
«Neoversity допомогли мені зрозуміти процеси й спробувати тренувати моделі в моєму проєкті. А OKR розклали все по поличках і допомогли визначити напрямок руху»
Сергій Рильський
Сергій Рильський
Solutions Architect, Scopic Co-Founder & CTO стартапу EYA

Компанії, де працюють ваші майбутні одногрупники

Приєднатися до навчання

AI Security Engineering — це:

Базова грамотність для всіх, хто пише код у 2026

Інженер, який не розуміє, як працюють ML-пайплайни, SOC-сигнали та моделі загроз для AI, залишається оператором чужих тулів. Той, хто розуміє — визначає архітектуру захисту.

Кар’єрний стрибок, а не крок

Компанії скорочують Security-команди до 2–3 інженерів, які закривають увесь цикл: від моделювання загроз до роботи з аудиторами. Ті, хто поєднує код, AI та GRC, стрибають на рівень AI Security Engineer, Security Architect, AI Red Teamer — минаючи роки на мідлі без AI-експертизи.

Вікно, що закривається

Поки AI-безпека формується, поріг входу низький. Через 2–3 роки ринок насититься, з’являться жорсткі вимоги по досвіду з EU AI Act та NIST AI RMF, а пробитися буде складніше. Хто збере портфоліо атак і аудитів зараз — займе місця надовго.

Перша в Україні міжнародна магістратура Cybersecurity & AI

Ваш перехід від користувача AI-інструментів до інженера, яка проєктує й захищає AI-системи. Здобудьте практичні інженерні, Security та архітектурні навички, які визначать вашу кар’єру в кібербезпеці на роки вперед.
Вартість
€8000
21 місяць
17 дисциплін
2250 годин лекцій
1 АІ-продукт
15 проєктів у портфоліо
1 міжнародний диплом
можливе розтермінування через банки-партнери
Отримати консультацію
Є індивідуальні можливості зменшити вартість навчання за мотиваційною співбесідою та окремим відбором. Детальну інформацію можна дізнатися у освітнього консультанта.

Все, що ви хотіли знати про Neoversity

Формат:
100% онлайн, гнучкий графік
Ступінь:
EQF7 | 90 ECTS Master of Science in Computer Science
Умови вступу:
Без ЄВІ/ЄФВВ Диплом про попередню освіту
Партнерство:
Woolf — ЗВО, ліцензований MFHEA (Malta), ліцензія № 2019-015; диплом визнається у 50+ країнах
?
Викладачі
Senior+ інженери з топових продуктових та сервісних компаній
76%
студентів обіймають Middle, Senior чи Team Lead позиції
2 роки,
70% практики, 15 проєктів замість заліків
Дипломна
робота
розробка власного стартапу
2250
годин лекцій, 78% програми пов’язані з АІ. Особисті куратори, кар’єрна підтримка та індивідуальні плани розвитку

Міжнародний ступінь магістра, що визнається
у 50+ країнах

Ступінь MS in Computer Science видає Woolf — заклад вищої освіти, ліцензований MFHEA (Malta), ліцензія № 2019-015. Woolf працює за принципом Оксфорду, обʼєднуючи 30+ освітніх партнерів по усьому світу.
Диплом має 90 ECTS, відповідає Європейській кваліфікаційній рамці EQF7 та визнається у понад 50 країнах світу.
WOOLF
заклад вищої освіти, ліцензований MFHEA (Malta), ліцензія № 2019-015
0+
Студентів Woolf навчаються по всьому світу
0+
Країн, де визнається диплом
0+
Партнерів. Neoversity — перші в Україні

Міжнародно визнана програма:

Часті питання

Що означає партнерство з Woolf і які переваги воно дає?

Наші магістерські програми створені в партнерстві з Woolf — закладом вищої освіти, ліцензованим MFHEA (Malta), ліцензія № 2019-015. Це міжнародний колегіальний ЗВО — такий само, як University of Oxford, University of California, University of London. Він обʼєднує навколо себе 30+ освітніх партнерів, має 2 філіали в Європі (Швейцарія та Мальта) та 3 філіали в США. Neoversity є першим в Україні партнером Woolf.
Випускники Neoversity отримують офіційний міжнародний диплом, який видає Woolf. Так само, як і студенти в Європі, тільки в нашому випадку — це онлайн та українською мовою. Цей диплом визнається у 50+ країнах світу. Також наші студенти мають усі офіційні підтвердження про зарахування до європейської магістратури очної форми навчання.

Чи зможу я поєднувати навчання в ІТ-магістратурі з роботою?

Так, оскільки навчання в Neoversity 100% онлайн. Більшість наших студентів успішно поєднують роботу, життя та навчання.
Живі заняття проходять 2-3 рази на тиждень у вечірній час з 19:30 до 21:30, але за потреби їх можна переглянути в записі. Загалом, для якісного опанування програми вам достатньо виділяти на навчання 3 години на день, що дорівнює 21 годині на тиждень. Такий графік дасть вам можливість поєднувати освіту з роботою та життям.
Ми також передбачили канікули на свята, щоб ви могли провести цей час із сім’єю та перезавантажитися перед новими викликами.

Якщо я не маю диплома бакалавра/магістра, я можу вступити?

Так, ви можете вступити до магістратури Neoversity без диплому бакалавра завдяки системі Performance-Based Admission (PBA).
Це можливість для тих, хто вже має практичний досвід в IT, але не має формальної вищої освіти. Ми оцінюємо не диплом, а ваші знання та результати у навчанні.
Як це працює:

- Ви подаєте заявку та проходите співбесіду.

- Починаєте навчання в магістратурі на загальних умовах.

- Протягом 6 місяців відстежуємо вашу успішність та передаємо дані нашим партнерам Woolf.

- За 6 місяців підтверджуємо ваше зарахування на основі успішності 90%. Щоб мати такий рівень, потрібно вчасно проходити модулі та здавати ДЗ.
Ця система підходить для тих, хто дійсно готовий приділяти час навчанню та підтвердити своє бажання розвиватися результатами. Але не хвилюйтесь — наша програма побудована так, що 95% студентів досягають успішності 90%+.
В результаті ви отримуєте повноцінний диплом Master of Science, який визнається у 50+ країнах, а також кар’єрний супровід та доступ до міжнародного IT-ринку.

Чи можна оплатити навчання частинами?

Так, можна. У нас є різні варіанти оплати для вашої максимальної зручності:
1. Оплата частинами через наших фінансових партнерів ПриватБанк та МОНО. Це безвідсоткова розстрочка на період 3–10 місяців без комісій та переплат. Усе оформлення триває кілька хвилин і відбувається повністю онлайн. Ви можете використати ліміт оплати частинами, якщо він у вас є, а решту — сплатити за реквізитами договору.
2. Щорічна оплата або повна оплата всієї суми за реквізитами договору. Ви можете оплатити навчання в касі банку або з карти в доларах, євро чи гривні. Договір можна підписати онлайн електронним підписом, що не вимагає додаткових зусиль та витрат часу.
Залишайте заявку на безоплатну консультацію, і наш освітній фахівець проконсультує вас із цього питання та допоможе оформити зручний для вас спосіб оплати.

Чи потрібно складати іспити, ЄВІ/ЄФВВ для вступу в ІТ-магістратуру?

Вступних іспитів немає, але процес відбору передбачає обов’язкову співбесіду.
Для вступу потрібно або надати диплом про вищу освіту за будь-якою спеціальністю, або вступити через Performance-Based Admission (PBA) – на основі вашої успішності під час навчання.
Співбесіда допомагає оцінити вашу мотивацію, розуміння вибраної спеціалізації та готовність до інтенсивного навчання. Ми серйозно ставимося до відбору студентів, бо хочемо, щоб навчання справді допомогло вам рости та досягати цілей. Але найголовніше – це бажання розвиватися. Ми розуміємо, що у кожного свій бекграунд, і допоможемо знайти найкращий шлях у магістратурі.

Чим ІТ-магістратура відрізняється від курсів?

ІТ-університет Neoversity — це магістерські програми, розроблені в партнерстві з Woolf — закладом вищої освіти, ліцензованим MFHEA (Malta). Це фундаментальна, поглиблена вища освіта, що триває 2 роки та дає значно більший обсяг знань:
- високорівневі технічні навички та знання, необхідні для успіху в галузі

- можливість побудови якісного нетворкінгу — комунікація з іншими студентами, викладачами та ІТ-експертами

- навички та знання, необхідні для запуску власного бізнесу в сфері ІТ-технологій

- покращення рівня англійської мови та затребуваних soft skills, як-от критичне мислення, креативний підхід, комунікабельність тощо.
Для вступу в ІТ-магістратуру необхідно пройти співбесіду з нашим освітнім фахівцем, де ви визначите ваші цілі, мотивацію та підберете умови вступу індивідуально. Після закінчення навчання ви здобудете європейський ступінь магістра, з яким зможете працювати у країнах, де визнається мальтійська акредитація. Навчальні кредити у вашому дипломі визнаються у 50+ країнах світу, що дасть можливість йти в аспірантуру та докторантуру.
Ступінь MS in Computer Science видає Woolf — заклад вищої освіти, ліцензований MFHEA (Malta), ліцензія № 2019-015. Woolf працює за принципом Оксфорду, обʼєднуючи 30+ освітніх партнерів по усьому світу.
Диплом має 90 ECTS, відповідає Європейській кваліфікаційній рамці EQF7 та визнається у понад 50 країнах світу.