---
title: "ShipReal: Від вайбкодера до справжнього інженера"
description: "Ваш AI написав застосунок. Частину, яка тримає його на плаву, не написав ніхто. Цей 20-годинний курс закриває розрив."
canonical: "https://shipreal.dev/uk"
last-updated: "2026-09-01"
---

# Від вайбкодера до справжнього інженера

> Ваш AI написав застосунок. Частину, яка тримає його на плаву, не написав ніхто. Цей 20-годинний курс закриває розрив.

**38 модулів, справжні постмортеми, практичні завдання і тести для самоперевірки.** [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=fyHbx9de3GI&list=PLFEcqBh9-Xwo) · [Teachable](https://shipreal.teachable.com/courses/course/lectures/66619411)

## Зміст курсу

### Вступ

Ваша карта всього курсу: що дає кожен глибокий модуль і як одинадцять частин спираються одна на одну.

- **Вступ: дорога попереду** (13 уроків, ~25 min): Карта на столі: усі 38 модулів, що дає кожне занурення і до якого модуля стрибати, коли щось падає.

### Частина 1: Зміна мислення

Перебудуйте мислення про робочий софт: системи, стан і компроміси. Шар судження, якого AI не дасть.

- **Ілюзія «воно працює»** (12 уроків, ~28 min): Життєвий цикл запиту, середовища й айсберг продакшну: чому «працює на моєму ноуті» майже нічого не означає.
- **Мислити системами і станом** (12 уроків, ~29 min): Стан, побічні ефекти та ідемпотентність: чому «просто запусти ще раз» іноді робить гірше.
- **Рішення, складність і абстракція** (14 уроків, ~36 min): Компроміси, YAGNI і коли абстракція окупає оренду: рішення, які AI за вас не ухвалить.

### Частина 2: Фундамент розробника

Щоденне ремесло: Git як інструмент мислення, AI-нативний воркфлоу, рантайми, алгоритми, архітектура фронтенду і мінне поле залежностей.

- **Контроль версій як інструмент мислення** (13 уроків, ~33 min): Git за межами коміту й пушу: стратегія гілкування, bisect і blame як археологія.
- **AI-нативний інженерний воркфлоу** (13 уроків, ~31 min): Промпт як специфікація, рев’ю коду, який писали не ви, і запобіжники, що роблять швидкість AI безпечною.
- **Як виконується код: шар рантайму** (13 уроків, ~33 min): Процеси, пам’ять і цикл подій: чому Node блокується і чому GIL у Python має значення.
- **Алгоритмічне мислення: складність і структури даних** (13 уроків, ~27 min): Інтуїція Big-O і масиви проти мап проти дерев: коли N-квадрат тихо вбиває вас на 10 000 користувачів.
- **Архітектура фронтенду: що AI зробить за вас (і де помилиться)** (13 уроків, ~35 min): Моделі рендерингу, керування станом і ті частини фронтенду, які AI будує неправильно.
- **Керування залежностями: приховане мінне поле** (12 уроків, ~31 min): Lock-файли, брехня semver і атаки на ланцюг постачання: історія left-pad і як не зіграти в сиквелі.

### Частина 3: Шар даних

Бази даних як ментальні моделі: таблиці й індекси до запитів, SQL без страху і міграції, що не кладуть продакшн.

- **Основи баз даних: мислити даними** (13 уроків, ~33 min): Мислити таблицями, індексами й обмеженнями ще до першого запиту.
- **SQL і мислення запитами** (13 уроків, ~33 min): JOIN без страху, плани запитів, які можна прочитати, і запити, що плавляться на масштабі.
- **Дані на масштабі: мутації, міграції і далі** (13 уроків, ~34 min): Мутації, міграції та бекфіли, які не кладуть продакшн разом із собою.

### Частина 4: Мережі і контракти

Як системи розмовляють: APIs як контракти, ланцюг від DNS до HTTP, на якому живе кожен запит, і патерни реального часу.

- **Проєктування API як контрактів** (13 уроків, ~35 min): Мислення REST проти RPC, версіонування і як розвивати APIs, не ламаючи тих, хто від них залежить.
- **Основи мереж** (12 уроків, ~33 min): DNS, TCP, TLS, HTTP: ланцюг, на якому кожен запит живе або гине.
- **Реальний час і подієві патерни** (12 уроків, ~33 min): WebSockets, server-sent events і подієві потоки: коли поллінгу вже не вистачає.

### Частина 5: Укріплення

Щоб воно пережило зустріч із реальністю: безпека за замовчуванням, стійка обробка помилок, тести, що купують упевненість, і спостережуваність, яка відповідає «що зламалося о 3 ночі».

- **Безпека за замовчуванням** (12 уроків, ~35 min): Головні ризики OWASP, ін’єкції і провали автентифікації: атаки знаходять вас, а не навпаки.
- **Обробка помилок і стійкість** (12 уроків, ~32 min): Таймаути, ретраї з бекофом і запобіжники: падати тихо й гідно, а не гучно.
- **Тестування: упевненість, а не покриття** (12 уроків, ~33 min): Тести, що купують упевненість, а не цифри покриття: що перевіряти, що пропустити і чому.
- **Спостережуваність: логи, метрики і трейси** (15 уроків, ~33 min): Логи, метрики і трейси, які відповідають «що зламалося о 3 ночі» раніше за ваших користувачів.

### Частина 6: Інфраструктура і деплой

На чому стоїть ваш код: що насправді вирішують контейнери, хмарні концепції, що переживуть будь-який редизайн консолі, і пайплайни, які зупиняють поганий деплой.

- **Контейнери: навіщо, а не як** (12 уроків, ~35 min): Що Docker насправді вирішує: образи проти контейнерів і чому «працює в контейнері» нарешті щось означає.
- **Хмарна інфраструктура: концепції, а не кліки в консолі** (12 уроків, ~38 min): Дерево рішень про керовані сервіси: хмарні концепції, що переживуть будь-який редизайн консолі.
- **CI/CD: пайплайн, який вас захищає** (12 уроків, ~33 min): Пайплайн, який зупиняє поганий деплой раніше, ніж його знайдуть користувачі.

### Частина 7: Архітектура і масштаб

Проєктування під зростання: спершу моноліт, черги, кешування, профайлінг до оптимізації і чуття на розподілені системи.

- **Патерни архітектури: моноліти, сервіси і середина** (13 уроків, ~34 min): Спершу моноліт, коли сервіси відпрацьовують свою складність, і золота середина, яку ніхто не рекламує.
- **Асинхронна обробка і черги** (14 уроків, ~34 min): Черги повідомлень: чому вони є в кожній реальній системі і що буде, коли консюмери відстануть.
- **Стратегії кешування** (12 уроків, ~30 min): Redis, TTL та інвалідація кешу: одна з двох славетно важких задач в інформатиці.
- **Продуктивність, профайлінг і масштабування** (14 уроків, ~33 min): Спершу профайлінг, потім оптимізація: знайти справжнє вузьке місце, а не вгадане.
- **Чуття на розподілені системи** (12 уроків, ~34 min): Хибні припущення розподілених обчислень і чуття, щоб побачити їх у власному дизайні.

### Частина 8: Бізнес-шар

Код, який оплачує рахунки: платежі і комплаєнс, метрики, що справді передбачають дохід, і атрибуція без самообману.

- **Платежі, підписки і комплаєнс** (12 уроків, ~34 min): Платіжні вебхуки, що переживають ретраї, машини станів підписок і базовий комплаєнс, який не пропустити.
- **Бізнес-метрики і продуктова аналітика** (13 уроків, ~35 min): Метрики, які справді передбачають дохід, і марнославні, які ні.
- **Залучення користувачів, реклама і атрибуція** (13 уроків, ~36 min): UTM, вікна атрибуції і рекламна арифметика без самообману.

### Частина 9: Продукти на AI

Викочувати інтелект відповідально: як вчаться моделі, ембединги і RAG, AI-фічі з евалами і бюджетами витрат.

- **Основи машинного навчання: як моделі вчаться** (12 уроків, ~33 min): Як моделі насправді вчаться: достатньо, щоб вас не обдурили демо і вендори.
- **Як додати інтелект у застосунок** (13 уроків, ~33 min): Ембединги, RAG і вибір моделі під задачу, а не найгучнішої.
- **AI-фічі, які тримаються в продакшні** (12 уроків, ~33 min): Евали, бюджети вартості й затримки і LLM-фічі, що переживають живих користувачів.

### Частина 10: Майстерність і продакшн

Звички сеньйора: дебаг за гіпотезами і чекліст виходу в продакшн, що відрізняє запуск від азартної гри.

- **Дебаг як дисципліна** (12 уроків, ~35 min): Дебаг за гіпотезами: відтворити, ізолювати, довести, а не сипати print і молитися.
- **Готовність до продакшну і щоденна експлуатація** (14 уроків, ~37 min): Чекліст виходу в продакшн, реагування на інциденти і ритм експлуатації, що починається після запуску.

### Частина 11: Вихід на мобайл

На телефоні змінюється все: offline-first дані, мережа, що зникає посеред запиту, і релізні потяги сторів.

- **Ментальні моделі мобайлу** (13 уроків, ~33 min): Чому мобайл це не маленький сайт: життєві цикли, дозволи і операційна система як суворий орендодавець.
- **Дані і мережа на мобайлі** (12 уроків, ~37 min): Offline-first дані, конфлікти синхронізації і мережа, що зникає посеред запиту.
- **Мобільний реліз і дистрибуція** (12 уроків, ~30 min): Рев’ю в сторі, релізні потяги і чому бінарник не хотфікситься.

### Прощання: На прощання

Закриваємо дужку: що змінилося у вашому мисленні і що зробити просто зараз, поки свіжо.

- **На прощання: викотіть щось, що тримається** (7 уроків, ~12 min): Що змінилося у вашому мисленні, одна річ на цей тиждень і як не втратити щойно набуте чуття.

## Часті запитання

### Для кого цей курс?

Розробники, які вчилися на практиці, а не за партою. Ви щодня викочуєте застосунки з AI-інструментами (Copilot, Claude, ChatGPT) і працюєте швидше, ніж будь-коли. Але між «воно працює» і «воно спроєктоване» є розрив, і ви відчуваєте його, коли щось падає о 3 ночі або коли сеньйор питає: «а чому саме так?»

Ви не новачок. Ви вмієте писати код, але не завжди можете пояснити, що відбувається після натискання Enter. Саме цей розрив і закриває курс.

### Чого тут вчать такого, що не витягнути промптом?

Судження. AI зараз пише 80% вашого коду; ті 20%, що мають значення, це архітектура, обробка помилок, модель безпеки і проєктування системи. Ці 20% вимагають розуміння компромісів, контексту й наслідків, а саме цього AI за вас не зробить.

Кожен модуль бере те, що ви нібито «знаєте» (бази даних, APIs, деплої), і показує, чого вам бракує: життєвий цикл запиту, плани запитів, шторми ретраїв, інвалідацію кешу, чекліст перед виходом у продакшн.

### Чи потрібен диплом з CS або певний стек?

Диплом не потрібен. Курс зроблено для тих, хто його не отримував, або отримав і майже все забув. Тут спершу концепції: у прикладах є звичні інструменти, як-от PostgreSQL, Redis, Docker і Stripe, але кожен модуль дає ментальну модель, а не тикання в кнопки конкретного вендора, тож вона переноситься на будь-який стек, з яким ви працюєте.

### Що це за постмортеми й завдання?

Кожен модуль у Complete розбирає справжню задокументовану інженерну катастрофу: справжня компанія, справжня дата, справжня першопричина і те, що могло б її відвернути. Далі завдання прикладає модуль до вашого власного проєкту в продакшні, а не до навчального репозиторію, тож кожен модуль закінчується тим, що ваша реальна система стає трохи ближчою до продакшн-рівня.

### Скільки часу це займе?

Complete це 38 навчальних модулів по 25-40 хвилин кожен, плюс завдання, а наприкінці коротке прощання. Рахуйте близько 20 годин відео і приблизно вдвічі більше разом із практикою. Курс поділено на одинадцять незалежних частин, тож можна одразу стрибнути в ту, що зараз горить: зламані деплої? Частина 6. Повільний запит? Частина 3.

### Чи отримаю я сертифікат?

Так! І його треба заробити, а не отримати за перегляд: сертифікат про закінчення курсу ShipReal, від Teachable. Кожен модуль завершується тестом із 10 питань для самоперевірки та відкритим питанням, і сертифікат приходить, коли ви пройдете їх усі.

### Чи може компанія купити це для всієї команди?

Так. Місця продаються напряму, за ціною за місце з командних планів вище, одним рахунком, і вони рухаються разом із командою, коли люди приходять і йдуть. Кожен інженер отримує курс Complete і проходить його на власному проєкті, а не в спільній пісочниці.

Понад 20 місць, або якщо вам потрібен PO, єдиний вхід через SAML чи OIDC, або модулі всередині вашої LMS у вигляді пакетів SCORM чи xAPI або через LTI, у Cornerstone, Workday, Moodle чи хоч би що там у вас працює, напишіть мені, і ми обговоримо обсяг.

### А якщо це не для мене?

Почніть із безплатних оглядів на YouTube: вони швидко покажуть, чи говорить курс вашою мовою. Далі вся відповідь це гарантія в таблиці цін, а як нею скористатися, написано в політиці повернень.

### Якими мовами він доступний?

Озвучення поки що лише англійською. Complete на Teachable має субтитри англійською, французькою, німецькою, італійською, іспанською та івритом. Скоро буде більше мов.

## Legal

[Privacy Policy](https://shipreal.dev/privacy) · [Terms of Service](https://shipreal.dev/terms) · [Refund Policy](https://shipreal.dev/refunds)