Специалисты DST Global (dstglobal.ru) провели исследования о будущих тенденциях в электронной коммерции и указали на основные моменты с которым столкнётся онлайн-бизнес в будущем. Ожидания клиента меняются.Сегодня для покупателя важны цена, удобство и быстрая доставка. Эти потребности через 10 лет по-прежнему важны, но изменится сам покупатель и ожидания от покупки. Основная масса покупателей будет принадлежать к поколению, воспитанному на цифровых технологиях, которые постоянно онлайн, не привыкли ждать, и диктуют продавцу условия через социальные медиа.Мгновенная реакция на заказ, доставка 24/7 станут для покупателя нормой. На первый план выходят: проактивный сервис, клиентская поддержка и бесплатная доставка в конкретное место и время. Покупатель хочет получить только то, что увидел в рекламе, и если продавец не обеспечит соответствие между «увиденным» и «полученным», то магазин ждет провал.Впечатление от покупки становится важнее.В 2029 году шоппинг превратится в интерактивную игру с помощью технологий дополненной реальности.Главным инструментом привлечения клиента станет получение положительного опыта от покупки. Покупатели будут получать этот опыт в первую очередь от демонстрации причастности к покупательской активности в социальных сетях. Они будут делиться с друзьями и подписчиками впечатлениями, фотографиями, видео, а продавцы будут этот процесс стимулировать, например, с помощью баллов.Положительный опыт от покупки — главный инструмент привлечения клиентов .Маршрут покупки усложняется.Традиционным сегодня считается линейный маршрут покупки — покупатель начинает и завершает покупку с одного устройства, но этот подход уже становится неактуальным, а к 2029 году окончательно устареет.Популяризация носимых устройств и глубокое проникновение в повседневную жизнь технологий: смарт ТВ, машин без водителя, умной бытовой техники, веб-маячков и других технологий — главная причина изменения потребительского пути. К 2029 году маршрут будет похож на крендель с изгибами и разворотами. Покупка начинается на мобильном устройстве, а завершается в офлайн-магазине или наоборот, в промежутке между ними еще несколько устройств. Это перескакивание покупателя с одной платформы на другую затруднит продавцам оценку каналов продвижения.Схема маршрута покупки.В 2029 году добьются успеха продавцы, которые станут отслеживать поведение потребителей с помощью растущего количества устройств и точек контакта с покупателем и смогут выявить наиболее эффективный маршрут для совершения покупки.Экономика обмена набирает популярность.Распространение интернета упрощает процесс заимствования, кредитования, аренды, обмена товарами и услугами. Чтобы воспользоваться товаром, не обязательно его покупать или платить полную стоимость. С помощью обмена и повторного использования люди могут заработать или сэкономить деньги, оптимизировать использование ресурсов и решить экологические проблемы. Именно поэтому экономика обмена становится популярной.Обмен вещами и услугами поможет покупателям экономить. Но бизнесы, которые не смогут приспособиться, пострадаютСовместное потребление уже сильно повлияло на гостиничный бизнес из-за распространения онлайн-платформ по аренде частного жилья, таких как Airbnb. Продавцы редко используемых товаров и продуктов, не относящихся к категории личного использования (например, бытовая техника, мебель), также пострадают от вторичных рынков.Умные ритейлеры смогут использовать экономику обмена для собственной выгоды. Сегодня крупные бренды, такие как H&M и ИКЕА, совместно с благотворительными организациями предлагают программы по приему старой одежды или мебели в обмен на скидку.H&M совместно с благотворительными организациями предлагают программы по приему старой одежды или мебели в обмен на скидкуH&M принимает старую одежду и даёт за это скидкуРазмывание границ между онлайном и офлайном.Онлайн переходит в реальный мир .Постепенно стирается грань между онлайн- и офлайн-магазинами. Интернет-магазины расширяют физическое присутствие, это видно на примере Amazon и Alibaba, которые открывают собственные точки продаж. В то же время офлайн-магазины сокращают объем физического пространства, переключая инвестиции в интернет-проекты.Динамичные точки продаж.Точки продаж, которые открывают интернет-магазины, нестандартные в нашем понимании. Это шоу-румы, pop-up магазины, отделы в дружественных офлайн-точках, а не стационарные бутики и магазины.Новые типы офлайн-магазинов отлично справляются со своими задачами: дать покупателю возможность посмотреть и потрогать интересующий товар. Общение с покупателем происходит напрямую, придавая электронной коммерции некую физическую осязаемость, которая привлекает новых клиентов и повышает лояльность старых.Новые типы точек продаж офлайн — временные шоу-румы, pop-up магазины, передвижные магазины на брендированном транспорте .Производители, которые вытесняют ритейлеров в физическом мире, также отдадут предпочтение pop-up магазинам для демонстрации продукта. Для продвижения нового продукта будет использоваться road show — своеобразные гастроли, постоянное движение из города в город передвижного магазина на брендированном транспорте.Бренды не уменьшат присутствие на рынке, они cконцентрируют ресурсы на передвижной модели — сетке стихийных магазинов, возникающих одновременно в разных местах.Омниканальные продажиУспешные продавцы к 2029 году окончательно перейдут на омниканальные продажи (omni-channel). Несколько каналов продаж, согласованных между собой, дают покупателю возможность делать заказ (в соцсети, на сайте, через приложение, офлайн и так далее) и получать свой товар удобным для него способом. А продавец видит статистику продаж в одном месте и может управлять всеми каналами сразу.Покупатель начинает общаться непосредственно с брендом, независимо от точки входа. Клиент сам выбирает, где, когда и как хочет купить товар, при этом получает товар по одной цене, независимо от канала. Такая концепция требует инвестиций в информационные системы и логистику, иначе продавец рискует быть вытесненным с рынка.Главное поле боя — доставка.Конкуренция на онлайн рынке возрастает и главный способ превзойти конкурента — повысить скорость и качество выполнения заказа. Крупные игроки инвестируют в собственные системы доставки, что уже сейчас делает Amazon.Продавцы будут продолжать экспериментировать с разными моделями, соревноваться по скорости и минимизации цены доставки. Доставкой день в день уже никого не удивишь, временной промежуток между заказом и получением товара постоянно сокращается (но не стоит ожидать широкого распространения доставки с помощью дронов, это связано с проблемами безопасности).Завоюет покупателей тот, кто сможет доставлять быстрее и дешевлеНабирает популярность модель «click and collect» — получение товара в одном из магазинов сети или постамате. Когда покупателю неудобно ждать курьера, эта модель экономит время. Но основным способом доставки по-прежнему останется курьерская служба, в ближайшие 10 лет эксперты прогнозируют повышения качества обслуживания в этой отрасли.Усиление мобильной коммерции.Мобильные устройства — ключевая платформа для цифрового контента, эта тенденция со временем только усилится. Количество смартфонов к 2021 году достигнет 2,05 млрд штук.С увеличением экрана смартфон становится платформой, способной удовлетворить потребности покупателя на всех этапах покупки. Следовательно, продавцы вынуждены оптимизировать сайты под мобильные устройства, чтобы не потерять покупателя.Смартфоны на Android продолжают лидировать в конкуренции с iOS устройствами, к 2021 году этот разрыв только увеличится. Эта тенденция влияет на рынок мобильных платежей, платежные системы Android Pay (Google), Samsung Pay и другие будут конкурировать не только с Apple Pay, но и между собой.Использование геолокаций.К 2029 году распространение носимых устройств («умные» часы, очки, фитнес браслеты и другие) позволит продавцам получать больше данных о покупателе, самое значимое из которых — местоположение покупателя в определенный момент времени. Это позволит продавцам делать персонализированные предложения с учетом текущих потребностей клиента.Для получения данных о местонахождении покупателя будут использоваться Bluetooth Low Energy (BLE) beacons — маленькие маячки со встроенными сенсорами, которые передают сигнал мобильному устройству при приближении его на определённое расстояние (например, в радиусе пяти метров), и мобильное приложение уведомляет пользователя о сообщении (например, про скидку в магазине).Сегодня подобные устройства используются в экспериментальном режиме крупными торговыми сетями. Эти технологии позволят продавцам увеличить продажи, наладить коммуникации с покупателем посредством приложения, но есть проблемы: стоимость внедрения и ответственность за хранение полученных данных.Бум мобильных платежей.В течение 3-х лет ожидается стремительный рост мобильных платежей, а к 2029 году этот вид платежей будет преобладать на многих рынках. Увеличение количество онлайн покупок через телефон, транзакций между пользователями и бесконтактных платежей в магазинах.Несмотря на бурный рост, мобильные платежи не заменят другие инструменты, а будут занимать 25-30% от денежного оборота.Покупатель в 3DПродавец в ближайшие 10 лет будет знать о нас больше, чем мы сами. Сегодня целевую аудиторию оценивают линейным способом по социально-демографическим признакам, месту проживания и уровню дохода. Постоянный рост источников данных и способность компаний анализировать эти данные приведет к построению полноценной 3D модели клиента.3D модель клиентаЗадача продавца в такой ситуации — определить, как, когда и где воздействовать на покупателя, чтобы подтолкнуть его к покупке.Рост прогнозируемых покупок и курируемый шоппинг.Увеличение количества данных о клиенте приведет к развитию прогнозной аналитики. Она позволит продавцам предсказывать поведение и потребности покупателей. К 2029 году эта модель не станет идеальной, но позволит значительно снизить риски при разработке новых продуктов.Подобные бизнес-модели позволят перейти от простых рекомендаций к полностью курируемым покупкам. Например, магазин косметики на основе данных клиента подбирает набор средств с учетом индивидуальных особенностей и предпочтений.Продавец сможет не просто предлагать товар, а рекомендовать именно то, что больше всего подходит покупателюЕще одним элементом курируемого шоппинга станет новое поколение цифровых помощников. Современные помощники, такие как Siri и Google, только в начале развития, в дальнейшем они станут сложнее и начнут использовать технологии искусственного интеллекта для электронной коммерции.Цифровой помощник не призывает к покупке, а только помогает сориентировать в многообразии предложений. Со временем помощник самостоятельно сможет закупать повседневные товары, такие как батарейки или бытовая химия. Несмотря на это останутся категории товаров, где покупатель захочет сохранить контроль над совершением покупки, например при покупке электроники.Контроль над использованием персональных данных.В 2029 году клиент будет ожидать от продавца персонального подхода, но получить это можно только в обмен на свои персональные данные. Потребители будут знать цену данным и будут ожидать от продавца выполнения следующих условий:персональные данные находятся в безопасности;продавец осознает неприкосновенность частной жизни;взамен продавец предлагает нечто ощутимо ценное.Для покупателя важно, чтобы личные данные хранились в безопасности. В результате к 2029 году инициативы по централизованному хранению данных, такие как GSMA’s Mobile Connect в Великобритании, станет стандартом. При такой системе пользователю выдается код, с помощью которого он может получить доступ к любому сайту или приложению, осуществлять мобильные платежи, и контролировать количество персональных данных, которые эти ресурсы готовы предоставить третьим лицам.

Пока нет комментариев

Ассортимент программного обеспечения на российском IT-рынке в 2020 году пополнился многофункциональной системой управления от компании DST Global.Специалисты российской IT-компании разработали собственный фреймворк управления содержимым и систему управления сайтом DST Platform, обладающую исключительной надежностью и производительностью, воплотив в ПО накопленные годами профессиональный опыт и знания.Система обладает функционалом, который помогает разворачивать и масштабировать проекты любого уровня сложности. CMF/CMS DST Platform содержит целый ряд возможностей: генераторы компонентов и модулей, добавление самых разных справочников, неограниченное добавление страниц и свойств элементов, привязка к различным элементам и другие практичные функции.Это ПО станет хорошим инструментом для разработки IoT-приложений, его смогут использовать организации банковской сферы, госструктур, ЖКХ, компаний и организаций, связанных с разработкой масштабных и сложных сайтов с высокой степенью защиты.Компания DST Global (dstglobal.ru) больше 15 лет работает в IT-отрасли и Министерством связи РФ включена в реестр аккредитованных организаций, осуществляющих деятельность в области информационных технологий. DST Global специализируется на создании Интернет-проектов разного уровня сложности. Также спектр деятельности студии включает работы, связанные с техподдержкой сайтов, и широкий комплекс услуг, предполагающий развитие, автоматизацию бизнес процессов, продвижение и популяризацию сайтов.Специалисты DST Global внимательно отслеживают последние тенденции, что позволяет быстро адаптироваться к новейшим стандартам цифровых технологий. Самые взыскательные клиенты получают профессионально разработанные решения, отвечающие их целям и задачам.

Пока нет комментариев

«Студент факультета компьютерного зрения» — звучит как цитата из научной фантастики, не находите? На самом деле, инженер computer vision — профессия, которая хоть пока и не стала самой распространённой, но уже стремительно набирает популярность и предлагает высокие зарплаты даже на старте карьеры. В этой статье расскажем об этой специальности и о новом факультете компьютерного зрения GeekBrains.Что такое компьютерное зрение и чем занимается его разработчик?Computer vision engineer — это специалист, который учит компьютеры извлекать информацию из изображений. В частности, автоматически распознавать объекты или жесты на изображениях и видео. Если что-то может визуально определить человек (например, найти дефект товара), этому можно обучить и компьютер — и сэкономить таким образом время и ресурсы, упростив многие процессы.Разработки в области компьютерного зрения применяются в самых разных компаниях, продукты которых связаны с изображениями или видео. Здесь и производство беспилотных автомобилей, и помощь врачам в интерпретации МРТ-снимков при поиске опухолей, и даже распознавание лиц в метро — чтобы определять нарушителей режима самоизоляции. Специалисты по компьютерному зрению помогают многим e-commerce-бизнесам снизить нагрузку на модерацию: например, когда сервис объявлений вроде «Авито» борется с троллями, которые загружают картинки с неподобающим содержанием.Ещё интересный пример — платформа VisionLabs LUNA, которая с 2017 года помогает банку «Тинькофф» анализировать клиентскую базу и выявлять признаки мошенничества, а также верифицировать по фото клиентов, подавших заявку на кредит. Внедрение технологии в конечном счёте помогло и самому банку снизить кредитные риски, и его клиентам — быстрее получать решения по заявкам.Специалистов по компьютерному зрению называют по-разному: и разработчиками, и инженерами, и исследователями (computer vision scientist). По сути специалист по компьютерному зрению — это, скорее, инженер, применяющий математические вычисления и программирование как рабочие инструменты. Так что глобально computer vision engineer, computer vision scientist, разработчик computer vision и разработчик технического зрения — это одно и то же.Чем вообще занимается разработчик компьютерного зренияКак правило, день такого специалиста начинается со стендапа с командой. Затем он пишет код для обучения нейронных сетей, занимается препроцессингом данных и анализирует эксперименты. Computer vision developer может работать как один, так и в команде, где каждый выполняет часть большой задачи.Что касается рабочих инструментов, то в написании кода для экспериментов обычно используют язык Python, для обучения нейронных сетей — фреймворки Tensorflow или Pytorch. Также в работе задействованы специальные библиотеки для обработки изображений типа OpenCV. Для высоконагруженных проектов может также использоваться язык C++, поскольку написанное на нём исполняется в разы быстрее.Computer vision — молодая, динамично развивающаяся область на стыке науки и инженерии, в которой экспериментов пока больше, чем готовых решений. Чтобы расти, здесь специалисту необходимо постоянно учиться. Но именно новизна и нестандартность задач, а также возможность создать что-то по-настоящему инновационное и приводят многих в эту профессию.Как развивается и сколько получает специалист по компьютерному зрениюВ этой области спрос со стороны работодателей значительно выше, чем число достойных кандидатов на рынке. Такие специалисты востребованы в разных отраслях бизнеса, от медицины до нефтеразработки, так что разработчики могут выбрать сферу по душе. Профессионалов ищут Mail.ru Group, Яндекс, ВКонтакте, Avito, «Сбер», «Тинькофф»… В общем, практически все ведущие технологические компании России — и многие зарубежные. Большинство вакансий, конечно, сосредоточены в Москве и в Санкт-Петербурге. Но почти все крупные IT-компании с весны полностью или частично работают на удалёнке, а специалистов по computer vision очень не хватает — так что у разработчиков из регионов хорошие шансы получить место в столичных компаниях.Что касается карьерных перспектив, то путь от джуна до мидла в среднем занимает от года до трёх, в зависимости от вовлечённости и стремления развивать хард-скилы. Чтобы дорасти до senior-специалиста, необходимо не бояться ответственности, браться за большие направления и понимать, как развивать их не только с точки зрения технологий, но и в плане бизнеса.Что касается зарплат: начинающие получают около 100 тысяч рублей, мидлы — 150–200 тысяч, заработок сеньоров составляет около 250 тысяч, а тимлидов — 300–400 тысяч.Чему учат на факультете компьютерного зрения в GeekUniversityОбучение на факультете computer vision в GeekUniversity занимает 11 месяцев и на 70% состоит из вебинаров, то есть из общения с преподавателем в онлайн-режиме. Курс состоит из трёх модулей: создание инфраструктуры, основы машинного обучения и изучение компьютерного зрения.Первый блок можно назвать вводным. Поскольку специалисты в области компьютерного зрения при решении задач опираются на знания по математике и программированию, то на старте предстоит изучить с нуля или освежить в памяти темы из высшей математики, математического анализа и линейной алгебры, а также поработать с языком Python. Не беспокойтесь, если ваши знания ограничиваются школьной математикой, которая была «давно и неправдой»: мы поможем подтянуть нужные темы в первом модуле, чтобы в дальнейшем все учащиеся могли двигаться по программе в одном ритме.Второй модуль полностью посвящён машинному обучению. Оно помогает решать задачи компьютерного зрения быстрее и проще. Например, для распознавания лиц можно экспертно расписать признаки лица на основе вопросов, которые задаются при составлении фоторобота. А можно дать на вход алгоритму много фотопортретов с разметкой о том, какое лицо кому принадлежит, — и тогда алгоритм сам научится извлекать признаки, по которым можно идентифицировать лица. В дальнейшем, если потребуется определить, кто на фотографии, алгоритму понадобится лишь база с портретами. Если там будет снимок нужного вам человека, то система сама легко его найдёт. Ещё во втором модуле будем разбирать теорию вероятностей и математическую статистику. Студенты потренируются в решении задач с помощью фундаментальных алгоритмов и структур данных в Python, познакомятся с библиотеками Python для Data Science (NumPy, Matplotlib), а также с алгоритмами машинного обучения.Наконец, в рамках третьего модуля разберём основные задачи компьютерного зрения, поработаем с математической морфологией и библиотеками OpenCV и PIL. В OpenCV реализованы основные алгоритмы обработки изображений. Примечательно, что некоторые подходы к ней были изобретены ещё в прошлом веке и до сих пор используются в некоторых задачах. Также о них могут спросить на собеседованиях, поэтому обязательно обсудим эту тему.Отдельно разберём deep learning — область машинного обучения, которая изучает нейронные сети, их архитектуры и подходы к применению. С 2010-х такие модели эффективно применяются в задачах компьютерного зрения.Как поступить на факультет и что будет в портфолиоСтудентам предстоит создать три проекта для своего портфолио, которые будут отличаться друг от друга сложностью и видами задач.В конце обучения — дипломный проект по одной из пяти тем: детекция объектов — масок на лицах, головных уборов и т. д.;поиск похожих объектов;классификация изображений;style transfer — перенос стиля изображения, например трансформация светлого времени суток в тёмное на фотографии; сегментация изображений. Конкретную задачу студент выберет сам, данные будут взяты из открытых датасетов.Все проекты будут связаны с реальными кейсами, встречающимися в жизни. Работа над дипломом позволит студентам пройти весь цикл решения задачи: от обработки данных до подготовки к продакшену. Ученикам предстоит самостоятельно собирать и размечать данные, определять метрики качества и цели, обучать модель и готовить MVP в виде сервиса в Docker.Computer vision — это та область, в которой можно создавать по-настоящему инновационные продукты, вести исследовательскую деятельность и при этом не беспокоиться о своей востребованности, с первых же этапов получая высокую зарплату. Интересно? Тогда приходите к нам учиться — подайте заявку на странице факультета.

Пока нет комментариев

Алгоритмы и структуры данных — непростая область знаний, нужная при этом и дата-сайентистам, и аналитикам, и программистам, а также представителям других специальностей. Поэтому мы решили открыть новый пятимесячный курс для разработчиков уровня junior и middle. Что нужно для поступленияумение программировать, опыт работы с одним или несколькими популярными языками;знания математики на уровне первого курса технического университета;базовое понимание алгоритмов и структур данных и умение работать с ними; возможность уделять обучению от 10 часов в неделю.Что предстоит изучить Обучение длится пять месяцев — в совокупности это 70 часов теории и 80 часов практики. Программа состоит из пяти блоков. Первый месяц. Знакомство с алгоритмами и структурами данных, изучение основных операций и практика выполнения реальных задач с бинарным поиском.Асимптотическая сложность алгоритмов. O-нотация.Алгоритм Евклида. Решето Эратосфена.Линейный и бинарный поиск.Понятие структуры данных. Связный список.Массивы и два указателя.Стек и очередь.Второй месяц. Базовые алгоритмы. Знакомство с жадными алгоритмами, создание рекурсивных алгоритмов и решение задач с популярными методами сортировок.Рекурсия и оценка сложности рекурсивных алгоритмов.Сортировка пузырьком, вставками и выбором.Быстрая сортировка. Сортировка слиянием.Сортировка подсчётом.Понятие жадного алгоритма.Третий месяц. Графы — освоение дерева поиска, обучение решению задач с использованием специальных деревьев. Знакомство с понятием графов, их видами и способами представления в памяти.Бинарные деревья.Очередь с приоритетом и пирамидальная сортировка.Сбалансированные (АВЛ) деревья.Специальные деревья.Определение графа. Способы представления графа в памяти.Обход в ширину и глубину. Компонент связности.Алгоритмы поиска кратчайшего пути в графе A*.Построение минимального остовного дерева.Четвёртый месяц. Хеш-таблицы и алгоритмы на строках — изучение хеш-функций и проблемы коллизий. Рассмотрение основных алгоритмов и структур данных для работы со строками.Хеширование, отображение и хеш-функции.Способы разрешения коллизий и открытая адресация.Хеш-таблицы.Префиксное дерево.Алгоритмы поиска подстроки в строке.Алгоритм Хаффмана.Пятый месяц. Знакомство с динамическим программированием, вероятностными алгоритмами, фильтром Блума и HyperLogLog. Задачи на двумерную динамику.Динамическое программирование.Одномерная динамика.Двумерная динамика.Понятие вероятностных алгоритмов и фильтр Блума.HyperLogLog.За время обучения вы создадите репозиторий и наполните его реализациями широкого спектра алгоритмов и структур данных. Это будет своеобразным дипломным проектом на курсе. Репозиторий украсит ваше портфолио и поможет в прохождении собеседований. Какие навыки вы получите во время обученияФундаментальные знания классических алгоритмов.Понимание практической значимости использования алгоритмов для решения рабочих задач.Умение оценивать сложность работы алгоритмов и структур данных.Опыт реализации классических алгоритмов.Опыт и навыки для решения алгоритмических задач.Новые знания помогут вам повысить квалификацию и решать более сложные задачи. После курса вы смело можете рассчитывать на более высокую зарплату.

Пока нет комментариев

Сфера VR/AR-разработки стремительно развивается: к 2019 году инвестиции в VR/AR-стартапы составили 5,4 миллиарда долларов. В России рынок также растёт — многие компании уже используют VR/AR-технологии в бизнесе. Здесь пока не так много специалистов, зато уже большие перспективы и высокие зарплаты.VR/AR-разработчик — профессия на стыке технологий и креатива. Он создаёт приложения виртуальной и дополненной реальности для планшетов, PC, смартфонов, очков и шлемов VR. Объём мировой индустрии VR/AR — 46 миллиардов долларов. Такие специалисты нужны не только в индустрии видеоигр, но и в медицине, образовании, промышленности, продажах недвижимости. Учитывая высокую востребованность, мы решили открыть в GeekUniversity факультет VR/AR-разработки. Но для начала разберём подробнее сферы использования виртуальной и дополненной реальности.ИгрыК концу 2019 года в онлайн-магазине Steam количество активно подключённых VR-очков превысило 1,3 миллиона. Создаётся множество новых игр, доступных только в VR, в этот формат также переносят и хиты продаж. VR/AR-разработчик может устроиться в крупную студию, где создают игры, или основать свою команду разработки.МедицинаСтартапы по всему миру используют технологии виртуальной реальности, чтобы помочь людям восстановить подвижность тела после тяжёлых болезней, исправить зрение, бороться с болезнью Альцгеймера и раком молочной железы.ОбразованиеVR-технологии помогают учиться в комфортных условиях. Например, студенты медицинских вузов с помощью виртуальной реальности изучают модели внутренних органов. А виртуальные экскурсии позволяют людям с ограниченной подвижностью получать новые впечатления.ПромышленностьС помощью VR сотрудники промышленных предприятий могут безопасно проходить обучение: отрабатывать аварийные ситуации, учиться управлять опасным оборудованием. Продажа недвижимостиVR-технологии позволяют риелторам показывать дома и квартиры покупателям, не выходя из офиса.VR/AR-разработчик может претендовать на высокий доход. В России специалист с опытом от года получает около 120 000 рублей в месяц. Стать VR/AR-разработчиком можно и без базового технического образования. На новом факультете GeekBrains вы научитесь делать игры и мобильные приложения, реализуете 14 проектов виртуальной и дополненной реальности, а после обучения сможете устроиться в крупную IT-компанию. Программа обученияПрограмма подойдёт как новичкам без опыта в программировании и начинающим разработчикам, так и практикующим IT-специалистам. Знания даются постепенно: освоите базовые понятия и перейдёте к продвинутым инструментам. Вначале вы будете изучать разработку на языке C#, затем ― принципы объектно-ориентированного программирования. Познакомитесь со средой разработки Unity, изучите архитектуру и основные инструменты.Среда Unity ― важный блок курса. Вы рассмотрите её также со стороны программирования на языке С#: освоите основные шаблоны и правила разработки, рендеринг и оптимизацию, создание собственных инструментов и способы отладки производительности. Важный акцент в обучении уделяется практике. Вы научитесь создавать в Unity приложения, использующие технологию дополненной реальности (AR), разрабатывать VR-приложения для мобильных и PC-платформ, связывать их с аппаратными устройствами. Познакомитесь с принципами работы систем захвата движений. Изучите платформы Vuforia, ARKit и ARCore. Узнаете, как выкладывать приложения в сторы Apple и Google.За время обучения вы самостоятельно создадите 14 проектов, включая многопользовательские VR-шутер и RPG в дополненной реальности. По окончании курса вы будете знать Unity на уровне junior-разработчика.Как проходит обучениеОбучение проходит в формате вебинаров с экспертами-практиками, по 2–3 занятия в неделю. Вы сможете задать вопросы по теме и быстро получить обратную связь. Наши преподаватели работают в геймдев-компаниях международного уровня, а также развивают собственные проекты.Во время обучения вы будете выполнять реальные кейсы, практические задания и работать над собственными проектами. Так вы добавите в портфолио 14 проектов. По итогам вы также получите диплом, подтверждающий профессиональную переподготовку. Для работодателя это показатель, что вы освоили VR/AR-разработку и самостоятельно выполнили проекты из портфолио.Мы также поможем вам составить резюме и предложим подходящие вакансии. После учёбы вы сможете претендовать на позиции разработчика систем виртуальной и дополненной реальности на основе Unity.

Пока нет комментариев