Для Middle/Senior

Fullstack Software Engineer & AI

Опануйте 17 дисциплін — від коду до AI-інтеграцій, архітектури й системного дизайну — щоби закривати повний цикл розробки самостійно
Програма навчання
Отримати консультацію
Набір на
наступний потік вже відкритий!
  • Друга хвиля вступу зі спеціальними умовами відкрита до 21 березня
  • Здобувайте диплом Master of Computer Science, визнаний у 50+ країнах світу
  • Формат: 2 роки, онлайн, українською
  • Вступ без ЄВІ/ЄФВВ та бакалаврату
Резидент
Diia.City
Кращий EdTech 2024
Next
250
За підтримки інвестицій

Інженерний стек для T-shaped фахівця

Програма охоплює інженерний стек із чотирьох доменів: Fullstack, AI & Machine Learning, Cloud & DevOps та Product Engineering. Ви навчитеся проєктувати архітектуру, інтегрувати штучний інтелект та розгортати готові рішення без сторонньої допомоги.
Щороку попит на таких розробників зростає, адже компаніям потрібні T-shaped інженери, здатні самостійно закривати весь цикл.

Fullstack Engineering

Python → JavaScript/TypeScript → React → Node.js/NestJS → React Native → SQL — повний стек для end-to-end делівері
Інженери з end-to-end ownership очолюють запити стартапів та компаній на етапі масштабування. Найбільший попит зосереджено на фахівцях із React та Node, здатних самостійно прототипувати MVP. Попит на Fullstack-розробників зростає на 35% щороку.
Навчання формує навички для виведення нового функціоналу від макета у Figma до релізу.

AI & Machine Learning

Machine Learning → Deep Learning (CV + NLP) → PyTorch → Transformers → Kaggle competitions — від аналізу даних до розгорнутої моделі
Попит на AI/ML-інженерів зріс на 41.8% за рік, а глобальний дефіцит становить 4.2 млн вакансій. Медіанна зарплата фахівця в США сягає $245 000 на рік, а на позиції Senior компенсація у провідних компаніях перевищує $500 000.
Програма фокусується на побудові ML-конвеєра промислового рівня з реальним розгортанням.

Cloud & DevOps

AWS (EC2, Lambda, S3, VPC, ECS/EKS) → MLOps CI/CD → System Design — від інфраструктури як коду до відмовостійкої архітектури.
DevOps-навички формують інженера повного циклу, який пише код та забезпечує його делівері кінцевому користувачу. Експертиза в MLOps підвищує компенсацію розробника на 20–35% порівняно з базовим рівнем.
Модуль готує до сертифікацій Cloud Practitioner та Solutions Architect для проходження автоматичних систем відбору резюме.

Product Engineering Skills

Agile → CusDev → MVP → North Star Metric → Unit Economics → Pitch Deck — перехід до ухвалення продуктових рішень.
Сучасний Fullstack поєднує користувацький досвід, рух даних, делівері та бізнес-результати. Продуктове мислення дає довгострокову перевагу. Інструменти змінюються, але вміння аналізувати проблеми та вимірювати ефективність залишається.
Модуль формує інженера-лідера, здатного напряму впливати на дорожню карту продукту.

Product Engineering Skills

Agile → CusDev → MVP → North Star Metric → Unit Economics → Pitch Deck — перехід до ухвалення продуктових рішень.
Сучасний Fullstack поєднує користувацький досвід, рух даних, делівері та бізнес-результати. Продуктове мислення дає довгострокову перевагу. Інструменти змінюються, але вміння аналізувати проблеми та вимірювати ефективність залишається.
Модуль формує інженера-лідера, здатного напряму впливати на дорожню карту продукту.

Для кого ця програма

Frontend-розробники

Ви будуєте UI на React, але коли потрібен API — просите бекенд-колегу. Хочете розуміти продукт цілком: від бекенду до деплою.

Fullstack та Backend розробники

Маєте комерційний досвід, але знання фрагментарні. Хочете систематизувати все — від алгоритмів до System Design — і додати AI до свого стеку.

QA, DevOps, Mobile-розробники

Кожен день бачите код, розумієте логіку, але хочете перейти від тестування чи інфраструктури до повноцінної розробки з AI.

Non-IT Switchers

Дизайнери, менеджери, підприємці, військові. Хочете потрапити в Tech через розробку — бачити результат на екрані: сайт, застосунок, продукт.

Студенти та Early Career

Розчаровані якістю державних ЗВО — застаріла теорія без практики. Хочете сучасну освіту з конкретним результатом: MSc + портфоліо + робота.

Як побудована програма

Fullstack Engineering + AI/ML + System Design
Програма побудована на основі аналізу 80+ вакансій та вимог до Fullstack Engineer / Software Engineer.

Fullstack-розробка

Повний інженерний стек: Frontend на React, Backend на NestJS/Node.js, реляційні бази даних, розгортання в AWS, контейнеризація через Docker.
Вимоги
Навчальна програма
TypeScript / JavaScript
JavaScript Basics → Advanced JS & TypeScript → React → Node.js (NestJS)
React / Next.js
Frontend-розробка: React (5 ECTS)
Node.js / NestJS
Fullstack Backend: Node.js з NestJS (5 ECTS)
Python
Вступ до CS з Python (5 ECTS) + ML + Deep Learning
SQL / Реляційні БД
Реляційні бази даних (5 ECTS) — MySQL, SQL, ACID, індекси
REST API
Backend-курс: REST API, JWT, Middleware, валідація
Git / GitHub
Використовується наскрізно в кількох курсах
Docker / Kubernetes
MLOps CI/CD: Docker, Docker Compose, EKS, Helm
CI/CD
MLOps CI/CD: Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD
Cloud (AWS)
Основи хмарних обчислень: повний курс AWS (5 ECTS)

AI & ML

LLM API, RAG, Prompt Engineering — база для Product Engineer. Але програма йде глибше: ML, Deep Learning для CV та NLP. Достатньо для переходу в ML Engineer, якщо захочете.
Вимоги
Навчальна програма
Інтеграція LLM API (OpenAI, HuggingFace)
Дипломний проєкт: OpenAI API, Hugging Face, RAG, Pinecone
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Дипломний проєкт: векторне сховище, Elastic Vector, RAG
Основи ML
Machine Learning (5 ECTS) — повний життєвий цикл, Scikit-Learn
Deep Learning (CV + NLP)
Глибоке навчання для CV та NLP (5 ECTS) — PyTorch, трансформери, BERT/GPT
MLOps
MLOps CI/CD (5 ECTS) — MLflow, Prometheus, Grafana, Feature Store
Prompt Engineering
Не виділено окремо, але контекст LLM є в дипломі

System Design

CAP-теорема, кешування, CDN, API Gateway, мікросервіси, Batch/Stream пайплайни. Рівень, достатній для Data або Platform Engineer.
Вимоги
Навчальна програма
CAP-теорема, ACID/BASE
Системний дизайн (5 ECTS)
Кешування, CDN, балансування
Системний дизайн: CDN, L4/L7 LB, Reverse-Proxy
API Gateway, мікросервіси
Системний дизайн + MLOps (мікросервісна архітектура)
Batch/Stream пайплайни
Системний дизайн: Hadoop, Spark, Kafka, Flink
Event-driven Architecture
Системний дизайн: брокери повідомлень, WebSockets
Реальні кейси (Dropbox, Uber)
Системний дизайн: розбір YouTube, Uber, WhatsApp

Agile Product Management

CusDev, CJM, MVP, Product Backlog за Agile. Метрики продукту: AARRR, North Star, юніт-економіка. Презентація ідеї через Pitch Deck і Business Model Canvas.
Вимоги
Навчальна програма
Agile-методології
Гнучке управління продуктами (5 ECTS, 4 тижні)
North Star Metric
Є в курсі
AARRR / Pirate Metrics
Модель AARRR в курсі
Business Model Canvas
Є в курсі
CusDev / User Discovery
CusDev + Persona Framework
MVP
Є в курсі
Юніт-економіка
Є в курсі
Pitch Deck
Є в курсі
CJM (Customer Journey Map)
Є в курсі
Product Backlog
Є в курсі

Фінальний Capstone-проєкт — власний AI-продукт

Ви працюєте як Product Engineer: самі визначаєте що будувати, проєктуєте архітектуру, інтегруєте AI, розгортаєте і відстежуєте.
10 ECTS (250 годин) — подвійний обсяг порівняно з іншими курсами. Саме тут з’являються LLM API, RAG і векторні бази, яких немає в окремих дисциплінах.
Повний цикл продукту — від вимог і архітектури до деплою в хмарі з CI/CD.
Дізнатись більше про навчання

Створюйте Fullstack-продукти з АІ вже під час навчання

Рівень: Middle/Senior

RAG-застосунок

Користувач ставить запитання — система знаходить релевантні фрагменти у базі знань і генерує відповідь через LLM
AI-шар:
OpenAI API / Hugging Face, векторна БД (Pinecone / Elastic Vector), Embeddings
Де використовується:
SaaS-платформи, клієнтська підтримка, юридичні сервіси, EdTech, внутрішні корпоративні інструменти
Ключові компоненти:
Vector Store
LLM API
CI/CD
Embeddings Pipeline
REST API
Auth
Рівень: Senior

Класифікатор / детектор на зображеннях (CV)

Приймає фото або відео — повертає клас, мітки або Bounding Boxes
AI-шар:
PyTorch (CNN, YOLO) або хмарний сервіс (AWS Rekognition, Azure Cognitive)
Де використовується:
ритейл, логістика, медтех, агротех, охоронні системи, модерація контенту
Ключові компоненти:
Vision Model
Image Upload (S3)
REST API
React UI
Docker
Monitoring
Рівень: Senior

NLP-сервіс (аналіз тексту)

Обробляє текстові дані: класифікує, витягує сутності, визначає тональність, сумаризує
AI-шар:
BERT / Transformers, NLTK, Fine-Tuned моделі
Де використовується:
CX-платформи, HR-tech, медіамоніторинг, маркетингова аналітика, Compliance
Ключові компоненти:
NLP Pipeline
Text Preprocessing
REST API
Dashboard
MySQL
CI/CD
Рівень: Senior

Fullstack-платформа з інтегрованим AI

Повноцінний вебзастосунок (CRUD + авторизація + бізнес-логіка), де AI — одна з фіч, а не весь продукт
AI-шар:
LLM API для асистента, ML для рекомендацій, або CV для обробки завантажень
Де використовується:
стартапи, B2B SaaS, внутрішні інструменти, CRM, LMS, Project Management
Ключові компоненти:
React UI
NestJS API
JWT Auth
AI Service
MySQL
AWS
CI/CD
Рівень: Senior

Мобільний застосунок з AI

Кросплатформний застосунок, де AI працює через API: розпізнавання, генерація, персоналізація
AI-шар:
будь-який з вищезгаданих, підключений через Backend
Де використовується:
Health & Fitness, Productivity, Lifestyle, FinTech, Travel
Ключові компоненти:
React Native
Camera / Sensors
REST API
AI Backend
Push Notifications
Рівень: Senior

Прогнозна система (часові ряди / табличні дані)

На вхід — історичні дані, на вихід — прогноз: попит, ціна, навантаження, ризик
AI-шар:
Scikit-Learn, Statsmodels, Feature Engineering, MLflow
Де використовується:
FinTech, ритейл, логістика, енергетика, страхування, Supply Chain
Ключові компоненти:
ML Pipeline
EDA
REST API
Visualization (React)
MySQL
MLflow
Рівень: Senior

Мультимодальний AI-сервіс (CV + NLP)

Поєднує обробку зображень і тексту в одному продукті
AI-шар:
PyTorch + Transformers або Cloud Vision + LLM API
Де використовується:
модерація платформ, Insurtech, медтех, E-commerce
Ключові компоненти:
Vision Pipeline
NLP Pipeline
REST API
Orchestration API
Admin Panel
Auth
Monitoring

Ваш навчальний roadmap:

Tier 1
15 ECTS

Інженерний фундамент

Закладаєте базу для подальшого навчання: чистий модульний Python з тестуванням та Git. Математика для ML-моделей: лінійна алгебра, дискретна математика, аналіз. Алгоритми і структури даних — від масивів і графів до динамічного програмування.
Ваш фокус:
Python
+
Git
+
NumPy/SciPy/SymPy
+
Algorithms & Data Structures
+
NetworkX
Проєкти:
  • CLI/Service «Персональний помічник» — управління контактами та нотатками, ООП, колективна розробка через Git
  • Прогнозування ціни нерухомості — регресійні моделі, візуалізація, порівняння якості
  • 7 алгоритмічних задач — однозв’язний список, фрактал «дерево Піфагора», алгоритм Дейкстри, бінарна купа, DFS/BFS, жадібний алгоритм, динамічне програмування, метод Монте-Карло
Tier 2
45 ECTS

Fullstack-інженерія: веб, мобайл, дані та AI-моделі

Формуєте повний інженерний стек — від адаптивних інтерфейсів і React SPA до серверної логіки на NestJS, мобільних застосунків на React Native, реляційних баз даних і тренування ML/DL-моделей у PyTorch.
Ваш фокус:
HTML/CSS
+
JavaScript
+
TypeScript
+
React
+
Redux
+
Node.js/NestJS
+
React Native
+
MySQL
+
Scikit-Learn
+
PyTorch
+
Transformers
+
OpenCV
+
MLFlow
Проєкти:
  • Адаптивний вебсайт з Figma-макету — Mobile-First, CSS-анімації, Git
  • SPA з REST API — каталог, фільтри, пагінація, CRUD
  • Книга контактів на React + Redux — стан, маршрутизація, бекенд
  • Fullstack-застосунок — React + NestJS, JWT, ORM, валідація
  • Мобільний додаток — React Native, iOS + Android, підготовка до сторів
  • Проєктування БД — MySQL, нормалізація, JOIN, індекси, ACID
  • Kaggle-змагання з ML — EDA, Feature Engineering, модель, публікація
  • DL-проєкт з CV або NLP — CNN/ResNet або BERT/GPT, Transfer Learning
Tier 3
30 ECTS

Продуктове мислення, Cloud та AI-продукт у продакшені

Вчитеся мислити як Product Engineer: від CusDev та MVP до хмарного розгортання в AWS, CI/CD-конвеєрів MLOps, проєктування розподілених систем — і збираєте все в дипломному AI-продукті.
Ваш фокус:
Agile
+
AWS
+
Docker
+
Kubernetes
+
Terraform
+
MLOps CI/CD
+
System Design
+
LLM API
+
RAG
Проєкти:
  • Product Pitch Deck — CusDev, Persona, CJM, AARRR, North Star, Business Model Canvas, юніт-економіка
  • Хмарне розгортання в AWS — EC2/ECS/EKS/Lambda, RDS, Auto Scaling, CloudWatch, AWS Budgets
  • MLOps-пайплайн — Docker, Terraform, Kubernetes, ArgoCD, Prometheus + Grafana, MLflow
  • System Design кейс — CAP-теорема, реплікація, кешування, CDN, API-gateway, Kafka/Spark
  • Дипломний AI-продукт — повний цикл: Frontend + Backend + AI-сервіс (ML/LLM/RAG/CV), CI/CD, моніторинг, документація
Отримати деталізовану програму навчання в PDF

Кар’єрні треки після програми:

01

Fullstack Software Engineer:

повний цикл — Frontend + Backend + Database. Найприродніший перехід — TypeScript як єдина мова від UI до API.
02

Mobile Engineer (React Native):

той самий компонентний підхід, знайомі хуки, Redux. Від UI до публікації в App Store і Google Play.
03

AI Software Engineer:

інтеграція OpenAI API, Hugging Face, побудова RAG-систем, векторний пошук. Дипломний проєкт готує саме до цієї ролі.
04

MLOps Engineer:

CI/CD для моделей, моніторинг дрейфу даних, версіонування, Feature Store. Перетин DevOps, Data Engineering і ML.
05

Cloud / DevOps Engineer:

AWS-інфраструктура від IAM до Kubernetes-оркестрації та Infrastructure as Code.
06

Technical Product Manager:

технічний PM з інженерним бекграундом — рідкісний і цінний профіль. Шлях до Head of Product, CTO, технічного засновника.
0-0 місяці
достатньо щоб почати впроваджувати навички на практиці
0+
експертів залучено до навчання кожного студента Neoversity
0+
студентів проходять навчання
Системи > Скрипти
Архітектура > Туторіали
Продукти > Фічі
ML-пайплайни > Промпти
Fullstack > Тільки Frontend
Диплом > Сертифікат

Курси дають сертифікат — ми даємо диплом магістра

Акредитована магістратура AI & Machine Learning із дипломним AI-продуктом
Хочу будувати AI-продукти

Вчіться у тих, хто сьогодні створює AI-майбутнє

Богдан Коваль

Павло Жданов

Technical Instructor & Software Engineering Trainer у Luxoft
Павло Жданов
  • Technical Instructor & Software Engineering Trainer у Luxoft
  • 10+ років досвіду у розробці на C++ у Scania Group
  • Former Team Lead у Ford Motor Company
  • Викладає: Deep Learning (CV та NLP), Data Engineering, Numerical Programming на Python
Богдан Коваль

Альона Вітюк

Lead Software Engineer у Samsung R&D Institute Ukraine
Альона Вітюк
  • Lead Software Engineer у Samsung R&D Institute Ukraine
  • 7+ років у розробці ПЗ та 5 років викладання у вищій школі
  • Викладає: Numerical Programming на Python
Богдан Коваль

Євген Яремчук

Senior Applied Scientist в Amazon
Євген Яремчук
  • Senior Applied Scientist в Amazon
  • 14+ років досвіду в індустрії
  • Викладає: Machine Learning (Fundamentals and Applications)
Богдан Коваль

Кирило Онищенко

Lead Software Engineer в EPAM
Кирило Онищенко
  • Lead Software Engineer в EPAM
  • 15+ років в IT, фокус на Data Engineering (4+ роки)
  • Викладає: Data Engineering

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

Fullstack Engineering — це:

Базова грамотність для всіх, хто пише код у 2026

AI-моделі вже генерують код, тести й документацію. Інженер, який не розуміє ML-пайплайни, системний дизайн та продуктові метрики, поступово стає оператором чужих інструментів.

Кар’єрний стрибок, а не крок

Компанії скорочують команди з 5 вузьких спеціалістів до 2 інженерів, які закривають увесь цикл: від ідеї та MVP до деплою в AWS. Ті, хто поєднує код, дані та продукт, виходять на ролі Tech Lead, Founding Engineer та CTO — минаючи роки на позиціях мідла.

Вікно, що закривається

Поки AI-інженерія формується, поріг входу низький. Через 2–3 роки ринок заповнять, вимоги зростуть, а стартувати буде вдвічі складніше. Ті, хто будує портфоліо зараз, займуть місця, за які решта боротиметься пізніше.

Перша в Україні міжнародна магістратура Software Engineering & AI

Ваш перехід від написання коду до створення AI-продуктів. Опануйте Fullstack-інженерію, ML-пайплайни та продуктове мислення, які визначать вашу кар’єру 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
Акредитація:
ЗВО Woolf, диплом визнають 50+ країн
?
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 акредитований
в 50+ країнах

Ступінь Master of Science in Computer Science акредитований європейським колегіальним ЗВО Woolf, що працює за принципом Оксфорду та об’єднує 30+ партнерів по всьому світу.
Диплом має 90 ECTS, відповідає Європейській кваліфікаційній рамці EQF7 та дозволить вам без зайвих нострифікацій працювати в Європі, США та Канаді.
WOOLF
Європейський колегіальний ЗВО, що акредитує магістерські програми
0+
Студентів Woolf навчаються по всьому світу
0+
Країн, де акредитовано диплом, зокрема в країнах ЄС, США та Канаді
0+
Партнерів. Neoversity — перші в Україні

Акредитована, міжнародно визнана програма:

Часті питання

Що означає акредитація Woolf і які вона дає переваги?

Наші магістерські програми створені в партнерстві з європейським ВНЗ Woolf. Це міжнародний колегіальний ВНЗ — такий само, як University of Oxford, University of California, University of London. Він обʼєднує навколо себе 30+ сильних партнерів, має 2 філіали в Європі (Швейцарія та Мальта) та 3 філіали в США. Neoversity є першим в Україні партнером, акредитованим мальтійською філією Woolf.
Випускники Neoversity отримують офіційний міжнародний диплом. Так само, як і студенти в Європі, тільки в нашому випадку — це онлайн та українською мовою. Цей диплом буде визнаватися в 50+ країнах світу, зокрема в Україні, ЄС, США та Канаді. 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, акредитований 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 європейським колегіальним ВНЗ Woolf. 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 не тільки в Україні, але й в ЄС, США та Канаді. Навчальні кредити у вашому дипломі визнаватимуться в 50+ країнах світу, що дасть можливість йти в аспірантуру та докторантуру.
Ступінь Master of Science in Computer Science акредитовано європейським колегіальним ЗВО Woolf, що працює за принципом Оксфорду, обʼєднуючи 30+ партнерів по усьому світу.
Диплом має 90 ECTS, відповідає Європейській кваліфікаційній рамці EQF7 та дозволить вам без зайвих нострифікацій працювати в Європі, США, Канаді.