Найкращі IT курси в Україні

Курс AI допоможе на повну використати потенціал інноваційних технологій для вашого бізнесу. Приєднуйтесь зараз та прокладіть власний курс до успіху!

Програма курсу

Модуль 1. Основи штучного інтелекту: Вступ до AI

• Урок 1: Введення у світ AI
• Урок 2: Ключові AI технології
• Урок 3: Приклади використання AI
• Урок 4: AI в бізнесі
• Урок 5: Цікаві кейс-стаді: як отримати від AI максимум

Модуль 2. Сучасний генеративний АІ

• Урок 1: Модальності використання Generative AI
• Урок 2: Текстові генеративні AI моделі
• Урок 3: AI для генерації зображень та відео
• Урок 4: AI для генерації голосу та аудіо, аватари
• Урок 5: Повний цикл створення генеративного AI контенту
• Урок 6: Етика використання Generative AI

Модуль 3. АІ трансформація: Від стратегії до виконання

• Урок 1: Кейси успішної AI трансформації
• Урок 2: Стратегія AI трансформації, як і куди рухатись
• Урок 3: ML\AI проєкти, як нетрадиційні проєкти для імплементації
• Урок 4: Від PoC до production - розвиток AI проєкту
• Урок 5: Керування, або співпраця з AI командою
• Урок 6: AI інструменти для підвищення продуктивності

Модуль 4. Автоматизація та оптимізація процесів: АІ ефективність

• Урок 1: Чат-боти для обслуговування клієнтів, впровадження AI для комунікацій
• Урок 2: Сайти та презентації, з використанням AI
• Урок 3: Навчання працівників, та особисте навчання і розвиток, з використанням AI
• Урок 4: AI Оптимізація управління персоналом
• Урок 5: AI у CRM системах: Інтеграція AI для підвищення ефективності

Модуль 5. АІ аналітика ринку

• Урок 1: Знайомство з процесами, та методами їх оптимізацій
• Урок 2: Аналіз аудиторії за допомогою AI помічника
• Урок 3: Аналіз конкурентів, матеріалів які вони створюють
• Урок 4: SEO AI - Застосування AI для оптимізації пошукових систем

Модуль 6. АІ маркетинг

• Урок 1: Специфіка створення контенту для маркетингу за допомогою AI
• Урок 2: Оптимізація підготовки матеріалів для маркетингу та реклами
• Урок 3: AI in Excel - оптимізація створення звітів та роботи з даними
• Урок 4: AI боти - навіщо їх використовувати, клієнтські відгуки

Модуль 7. Виклики та тренди у світі АІ

• Урок 1: Захист бренду та бізнесу\власна безпека в часи Generative AI
• Урок 2: Захист даних і приватність, як зберегти конфіденційні дані
• Урок 3: Тренди розвитку AI

Чого ви навчитеся після проходження курсу:

• Використовувати AI для кращого розуміння аудиторії та більш ефективних маркетингових кампаній
• Генерувати контент з використанням AI інтегрований в маркетингові стратегії
• Застосовувати AI для аналізу конкурентів та розробки конкурентних стратегій
• Застосовувати принципи та методи AI для знаходження нових можливостей
• Створювати та впроваджувати AI-додатки для оптимізації бізнес-процесів
• Використовувати AI для створення різнопланового контенту та розуміння його можливостей
• Аналізувати ключові фактори успіху використання AI для максимізації користі
• Розуміти етичні аспекти використання AI в бізнесі та враховувати ці аспекти у своїй стратегії
• Оцінювати вплив AI на бізнес та планувати стратегічні кроки
• Користуватися AI для оптимізації пошукових систем та веб-сайтів

Викладачі курсу

Максим Могир - AI Expert at ItSmartFlex

Кожен модуль підготує вас до завдань у реальному світі. Такий підхід допоможе вам стати успішним розробником ПЗ, легше працювати над проєктами та будувати кар'єру.

Програма курсу

Модуль 1. Розуміння основ аналізу даних

• Ви навчитесь розуміти, які дані важливі для бізнесу та як їх аналіз може призвести до прийняття рішень з метою покращення бізнес-процесів
• Кожен з цих пунктів допомагає вам розвивати практичні навички та здатності для застосування в різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо

Модуль 2. SQL

• Витягування необхідної інформації: Ви навчитесь використовувати SQL для отримання певних даних з баз даних, для розв'язання певних завдань, таких як аналіз продажу або відстеження запасів товарів
• Оптимізація запитів: Знання SQL дозволить вам покращити продуктивність своїх запитів та скоротити годину виконання
• Кожен з цих пунктів допомагає вам розвивати практичні навички та здатності для застосування в різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо

Модуль 3. Power BI

• Створення звітів та дашбордів: Ви навчитесь створювати звіти та дашборди у Power BI для візуалізації даних. Наприклад, створення звітів про продаж або звітів про фінансовий стан компанії
• Моніторинг ключових показників: Використання Power BI для мониторингу ключових показників продуктивності та вчасного реагування на зміни в бізнесі
• Кожен з цих пунктів допомагає вам розвивати практичні навички та здатності для застосування в різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо

Модуль 4. Basic Python

• Обробка та аналіз даних: Ви навчитесь використовувати Python для обробки та аналізу даних, таких як видалення дублікатів у наборах даних або обчислення статистичних показників
• Розробка звітів та скриптів: Ви навчатиметесь розробляти автоматизовані звіти та скрипти для рутинних завдань, що допоможе заощадити час
• Кожен з цих пунктів допомагає вам розвивати практичні навички та здібності для застосування у різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо

Модуль 5. Python and Data

• Отримання даних з вебсервісів: Ви навчитесь використовувати API для отримання даних з вебсервісів, таких як дані про погоду або фінансові індикатори
• Обробка та аналіз великих обсягів даних: Ви навчитесь використовувати бібліотеки NumPy та Pandas для ефективної обробки й аналізу великих масивів даних.
• Кожен з цих пунктів допомагає вам розвивати практичні навички та здібності для застосування у різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо

Модуль 6. Math for Data Science

• Розробка математичних моделей: Ви навчитесь розробляти математичні моделі для прогнозування та оптимізації. Наприклад, моделі прогнозу продажів або оптимізації запасів товарів
• Аналіз статистичних даних: Ви навчитесь використовувати статистичні методи для аналізу даних та виявлення залежностей між змінними
• Кожен з цих пунктів допомагає вам розвивати практичні навички та здібності для застосування у різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо

Модуль 7. Machine Learning

• Розробка моделей для прогнозування: Ви навчитесь створювати моделі машинного навчання для прогнозування, наприклад прогнозування попиту на товари або класифікація запитів клієнтів
• Використання нейронних мереж: Ви навчитесь застосовувати нейронні мережі для аналізу та обробки даних, наприклад, для розпізнавання образів або аналізу тексту
• Оцінка та вибір моделей: Ви зможете оцінювати ефективність моделей та вибирати найкращі для конкретних завдань
• Кожен з цих пунктів допомагає вам розвивати практичні навички та здібності для застосування у різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо

Особливості курсу

• HR-підготовка
• IT-англійська
• Працевлаштування у партнерів
• Конкретні навички
• Запис занять
• Онлайн-платформа
• Наголос на практику
• Професійні ментори
• Робота на яку є попит
• Вас не замінить АІ

Викладачі курсу

• Ігор Бетлей - Head of R&D in Platma
• Самойленко Владислав - Ментор курсу Data Wizard
• Сокотов Денис - Ментор курсу Data Wizard

Програма курсу

Основи обчислень для Data Science

• Основи математичного аналізу для DS
• Основи лінійної алгебри для DS
• Методи оптимізації
• Основи теорії ймовірностей для DS
• Основи математичної статистики для DS

Машинне навчання та аналіз даних

Supervised Learning

Дерева прийняття рішень, наївний баєсів класифікатор, логістична регресія, андсамблеві методи.

Unsupervised Learning

Алгоритми кластеризації.

Специфічні види машинного навчання

Навчання з гарантованою точністю (conformal learning), причинно-наслідкове навчання (casual learning).

Інтелектуальний аналіз даних

Зниження розмірності, пошук асоціативних правил.

Нейронні мережі та глибоке навчання

• Нейронні мережі з прямим розповсюдженням сигналу
• Нейронні мережі, що навчаються шляхом безпосереднього запам'ятовування даних
• Застосування нейронних мереж для розпізнавання кібератак
• Нейронні мережі, що самонавчаються
• Глибокі нейронні мережі
• Згорткові нейронні мережі
• Рекурентні нейронні мережі
• Глибокі рекурентні нейронні мережі
• Нейромережеве розпізнавання диктора, та аналіз клавіатурного почерку
• Проблематика розвитку нейромережних рішень

Прогнозний аналіз і часові ряди

• Оцінювання і прогнозування поліномінального тренду
• Структурний аналіз часових рядів. Прогнозування циклічного тренду
• Дослідження методів згладжування і декомпозиції часових рядів
• Регресійні прогнозуючі моделі та авторегресійні прогнозуючі моделі
• Прогнозування на основі методу опорних векторів
• Нелінійні прогнозуючі моделі
• Розробка і дослідження прогнозуючих моделей, що навчаються
• Прогнозування коінтегрованих часових рядів
• Уточнення і розгортання прогнозних моделей

Основи програмування та інженерії

• Основи мови програмування Python
• Бібліотеки Python для аналізу даних (pandas, numpy, matplotlib, scipy, scikit-learn, seaborn, tensorflow тощо)
• Підготовка та попередня обробка даних
• Знайомство з API бібліотек для будування моделей

Зберігання даних, їх аналіз та візуалізація

• Основні положення
• Моделі даних
• Системи збору та зберігання даних
• SQL як мова управління даними
• Master Data Management
• Рух даних в компанії (data pipeline)
• Аналітика даних (business intelligence)
• Візуалізація даних та data stroytelling

Інфраструктура та технології великих даних для аналізу даних

• Основи хмарних обчислень
• Архітектура систем для великих даних
• Платформа Hadoop для аналізу великих даних
• Бази даних SQL i NoSQL
• Програмування на Hive i Pig Latin для великих даних на платформі Hadoop
• Потоки даних та потокова аналітика
• Управління даними підприємств, організаційні ролі
• Безпека великих даних та відповідність стандартам

Доменна предметна експертиза

• Пропонується на вимогу, специфічний для групи та залежно від наявності доменних експертів
• Можливі теми : Фінанси, CRM, Телекомунікації, Веб-реклама та маркетинг
• Детальна інформація найближчим часом

Фінальний проєкт

Студент вибирає фінальний проєкт із пула задач, запропонованих DS-фахівцями Vodafone, і повинен пройти весь шлях до його реалізації:

• Постановка задачі
• Отримання дата-сету знеособлених задач від Vodafone
• Додатковий збір даних (у разі потреби)
• Вивчення і візуалізація даних
• Препроцесинг
• Вибір моделі та її тренування. Оцінка якості моделі

На випускному іспиті потрібно буде захистити проєкт перед комісією:

• презентація
• код
• результат

Попередні вимоги

• Бажання розібратися у новій перспективній галузі Data Science
• Можливість виділяти протягом півроку та щотижня по 12 годин на аудиторні заняття і не менше часу на самостійну роботу
• Логічно-раціональне, алгоритмічне мислення
• Знання (можливо, забуте) основ лінійної алгебри та теорії ймовірності
• Вміння програмувати будь-якою мовою програмування
• Наявність ноутбука, щоб виконувати лабораторні роботи та працювати на практичних заняттях

Особливості курсу

• Унікальна доменна експертиза
• Практика на реальних великих даних
• Постійне вдосконалення програми
• Поступове входження у матеріал завдяки новим підготовчим курсам
• Команда викладачів світового рівня
• Можливість окремо пройти підготовчий курс і перейти до основного

Викладачі курсу

• Володимир Рибалко - Керівник департаменту Customer Value Management (Big Data) Vodafone Ukraine
• Володимир Кошель - Senior Data Scientist, Deep Learning Engineer. Vodafone Ukraine
• Вероніка Тамайо Флорес - Керівник проектів із запровадження технологій data science та business intelligence в Datascience.ua
• Вікторія Рубан - PR-директор компанії Vodafone Ukraine
• Сергій Курсон - Координатор проєкту
• Леонід Любчик - Професор, доктор технічних наук
• Олександр Романко - Ph.D, Head of Financial Risk Quantitative Research
• Олександр Проскурін - Founder and CIO at Machine Factor Technologies
• Олександра Богуславська - CEO & Founder Data Science UA
• Ганна Мельник
• Богдан Сохатюк
• Олег Чертов - Професор, доктор технічних наук
• Юрій Демченко - Старший науковий співробітник, викладач Амстердамського університету
• Андрій Ставицький - Доктор економічних наук

Програма курсу

Блок 1. Цінність лінкбілдингу та лінкбілдерів

• Заняття 1. Що таке SEO і в чому його цінність для бізнесу?
• Заняття 2. Що таке посилання і чому вони важливі для SEO. Лінкбілдинг як ключовий напрямок SEO і як професія

Блок 2. Інструменти, база, контроль ефективності

• Заняття 3. Інструментарій аутріч лінкбілдера
• Заняття 4. Як збирати базу донорів для посилань

Блок 3. Практичний лінкбілдинг

• Заняття 5. Аутріч: як будувати якісні гест пости
• Заняття 6. Як працювати з контентом для лінкбілдинг кампанії: від ТЗ до замовлення тексту
• Заняття 7. Guest Posting та робота з Ahrefs - шукаємо та використовуємо стратегію конкурентів
• Заняття 8. База донорів для Igaming: принципи та фішки
• Заняття 9. Нестандартний аутріч: Link Exchanges, Scholarships, Broken Links, Link Insertions, Sponsorships
• Заняття 10. Non-English outreach: будуємо гест пости для локальних проєктів
• Заняття 11. Як використовувати АІ у аутріч лінкбілдингу
• Заняття 12. Перевірка готового гп. Як відстежувати свої посилання і результати лінкбілдинг стратегії

Блок 4. Бонус (формули, піар, робота з фрілансерами, наукові публікації)

• Заняття 13. Крауд лінки: специфіка напрямку (форуми, блок комменти, профілі, Q&A)
• Заняття 14. Як отримувати посилання через наукові публікації
• Заняття 15. Parasite SEO: лінки на топових майданчиках та реферальний трафік
• Заняття 16. Аутсорс: взаємодія з фрилансерами для лінкбілдингу
• Заняття 17. Професія лінкбілдера: специфіка та перспективи

Попередні вимоги

Потрібно мати базові навички володіння Excel, уміння використовувати Інтернет, знання різних способів пошуку інформації, а також англійська мова рівня Pre-Intermediate і вище.

Особливості курсу

• Лекції у записі на нашій платформі
• Практичні завдання, тести
• Запитання на Q&A сесіях
• Безкоштовний доступ для користування різними сервісами та інструментами
• У кращих студентів буде можливість влаштуватись у Boosta

Викладачі курсу

• Яна Шульга - Head of Linkbuilding Department
• Дар'я Завірюха - Senior Linkbuilder/Outreach Specialist
• Олег Бей - Linkbuilding Team Leader
• Олександр Стрекозов - Linkbuilder/Outreach Specialist
• Катерина Савченко - Senior Outreach Specialist
• Ілля Жураковський - Middle Outreach Specialist
• Олена Рощук - Senior Outreach Specialist
• Ірина Тонконог - SEO Trainee
• Інна Гринчук - Senior Outreach Specialist
• Андрій Пенський - Crowd TeamLead
• Катерина Шварц - Outsource TeamLead
• Анастасія Сарана - Linkbuilder Specialist/Parasite SEO
• Денис Волгін - Head of Linkbuilding Department
• Тарас Смірнов - SEO Specialist

Програма курсу

Програма складається з 18 модулів:

• Вивчення основних концепцій схем даних
• Розуміння різних систем даних
• Розуміння типів та характеристик даних
• Порівняння та зіставлення різних структур даних, форматів та мов розмітки
• Пояснення методів інтеграції та збору даних
• Виявлення поширених причин очищення та профілювання даних
• Виконання різних методів маніпулювання даними
• Пояснення загальних методів маніпулювання та оптимізації даних
• Застосування описових статистичних методів
• Опис ключових методів аналізу
• Розуміння використання різних статистичних методів
• Використання відповідного типу візуалізації
• Вираз бізнес-вимог у форматі звіту
• Проєктування компонентів для звітів та інформаційних панелей
• Різниця різних типів даних
• Підсумовуючи важливість управління даними
• Застосування контролю якості до даних
• Пояснення концепцій управління основними даними

Даний курс допоможе:

• Розширити свої знання щодо визначення основних концепцій схем і розмірів даних, одночасно розуміючи різницю між звичайними структурами даних і форматами файлів
• Розвивати свої навички, щоб пояснювати концепції збору даних, причини очищення та профілювання наборів даних, виконання маніпуляцій з даними та розуміння методів маніпулювання даними
• Отримати здатність застосовувати відповідні описові статистичні методи та узагальнювати типи аналізу та методи критичного аналізу
• Дізнатися, як перетворити бізнес-вимоги, щоб створити відповідну візуалізацію у формі звіту чи інформаційної панелі з належними компонентами дизайну
• Покращити свою здатність узагальнювати важливі концепції керування даними та застосовувати концепції контролю якості даних

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали від CompTIA в електронному вигляді - CertMaster Learn, з інтерактивною взаємодією (доступ 12 місяців)
• Доступ до лабораторного середовища CompTIA LABS (доступ 12 місяців)
• Ваучер на складання іспиту (дійсний 12 місяців)
• Після складання іспиту - сертифікат Data+ від CompTIA

Програма курсу

Програма складається з 12 модулів:

• Розуміння концепцій адміністрування сервера
• Розуміння віртуалізації та хмарних обчислень
• Розуміння концепцій фізичної та мережевої безпеки
• Управління матеріальними активами
• Керування серверним обладнанням
• Налаштування керування сховищем
• Встановлення та налаштування операційної системи
• Усунення недоліків конфігурації ОС, програм та мереж
• Управління адмініструванням після інсталяції
• Управління безпекою даних
• Управління доступністю послуг і даних
• Виведення з експлуатації серверів

Даний курс допоможе:

• Встановлювати, налаштовувати та керувати серверним обладнанням і серверними операційними системами хмарного дизайну
• Впроваджувати відповідні контролі укріплення сервера та безпеки
• Успішно усувати типові проблеми сервера
• Продемонструвати розуміння основних концепцій аварійного відновлення, високої доступності та резервного копіювання

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали від CompTIA в електронному вигляді - CertMaster Learn, з інтерактивною взаємодією (доступ 12 місяців)
• Ваучер на складання іспиту (дійсний 12 місяців)
• Після складання іспиту - сертифікат Server+ від CompTIA

Курс призначений для ІТ-спеціалістів, які хочуть розвинути навички хмарних обчислень, навчитися переносити ІТ-навантаження в хмару, а також інтегрувати продукти і сервіси різних постачальників та галузей. Основна увага приділяється безпечному розгортанню хмарних технологій, ефективному використанню автоматизації та організації, для створення користі для бізнесу від хмарних технологій, а також контролю витрат за допомогою ефективного управління хмарними постачальниками.

Програма курсу

Програма складається з 16 тем:

• Підготовка до розгортання хмарних рішень
• Розгортання пілотного проєкту
• Тестування розгортання пілотного проєкту
• Проєктування безпечної та відповідної хмарної інфраструктури
• Розробка та впровадження безпечного хмарного середовища
• Планування управління ідентифікацією та доступом для хмарних розгортань
• Визначення вимог до процесора та пам'яті для хмарних розгортань
• Визначення вимог до пристроїв збереження інформації для хмарних розгортань
• Аналіз характеристик робочого навантаження для забезпечення успішної міграції
• Обслуговування хмарних систем
• Впровадження заходів резервного копіювання, відновлення, аварійного відновлення та забезпечення безперервності бізнесу
• Аналіз хмарних систем щодо продуктивності
• Аналіз хмарних систем для аномалій та прогнозування зростання
• Вирішення проблем із розгортанням, потужністю, автоматизацією та організацією
• Вирішення проблем із підключенням
• Вирішення проблем безпеки

Даний курс розвиває навички:

• Хмарна архітектура та дизайн: Аналізувати різні хмарні моделі, для розробки найкращих рішень підтримки бізнес-вимог
• Хмарна безпека: Управління та обслуговування серверів, включаючи конфігурації ОС, контроль доступу та віртуалізацію
• Розгортання хмари: Аналізувати системні вимоги для успішного виконання міграцій робочого навантаження в хмару
• Операції та підтримка: Підтримувати та вміти оптимізувати хмарне середовище, включаючи належні процедури автоматизації та організації, операції резервного копіювання та відновлення, а також завдань аварійного відновлення
• Виправлення неполадок: Вирішувати проблеми з ємністю, автоматизацією, підключенням та безпекою, пов'язаних з реалізацією хмар

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали від CompTIA в електронному вигляді - ebook (доступ 12 місяців)
• Ваучер на складання іспиту (дійсний 12 місяців)
• Після складання іспиту - сертифікат Cloud+ від CompTIA

CompTIA A+ - сертифікація для спеціалістів технічної підтримки та ІТ-операцій. Вона підтверджує, що професіонал вміє вирішувати проблеми, і володіє сучасними ключовими технологіями – від безпеки до управління хмарами і даними.

Програма курсу

Програма складається з 10 пунктів:

• Підтримка операційних систем
• Встановлення, налаштування та обслуговування операційних систем
• Обслуговування та усунення несправностей Microsoft Windows
• Налаштування та усунення несправностей мереж
• Управління користувачами, робочими станціями та спільними ресурсами
• Концепції безпеки
• Захист робочих станцій та даних
• Вирішення проблем із безпекою робочої станції
• Підтримка та усунення несправностей мобільних пристроїв
• Впровадження оперативних процедур

Даний курс розвиває навички:

• Апаратне забезпечення: Ідентифікація, використання та підключення апаратних компонентів та пристроїв
• Операційні системи: Встановлювати та підтримувати ОС Windows, включаючи командний рядок та підтримку клієнта. Розуміння Mac OS, Linux та мобільні ОС
• Усунення проблем програмного забезпечення: Вирішувати проблем із ПК та мобільними пристроями, включаючи підтримку безпеки додатків
• Мережі: Розуміти типи мереж та з'єднань, включаючи TCP / IP, WIFI та SOHO
• Усунення проблем апаратного забезпечення мережі: Усунення несправностей, що виникають з пристроями та мережами
• Безпека: Виявляти та захищати від вразливостей безпеки пристроїв та їх мережевих з'єднань
• Мобільні пристрої: Встановлювати та налаштовувати ноутбуки та інші мобільні пристрої
• Віртуалізація та хмарні обчислення: Порівнювати та відрізняти концепцій хмарних обчислень та налаштування віртуалізації на стороні клієнта
• Операційні процедури: Використовувати найкращі практики щодо безпеки, впливу на навколишнє середовище, а також комунікації та професіоналізм

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали від CompTIA в електронному вигляді - CertMaster Learn, з інтерактивною взаємодією (доступ 12 місяців)
• Доступ до лабораторного середовища CompTIA LABS (доступ 12 місяців)
• Ваучер на складання іспиту (дійсний 12 місяців)
• Після складання іспиту - сертифікат A+ Core 2 від CompTIA

IT Fundamentals (ITF +) - це вступ до базових ІТ-знань та навичок, які допомагають учасникам вирішити, чи підходить їм кар’єра в ІТ. Це також допомагає організаціям готувати нетехнічні групи до цифрової трансформації. Після закінчення курсу учасники зможуть продемонструвати знання щодо: встановлення програмного забезпечення та базових підключень до мережі, виявлення / запобігання основним ризикам безпеки, пояснення підходів до усунення несправностей та способів обслуговування пристроїв.

Програма курсу

Використання комп'ютерів:

• Поширені обчислювальні пристрої
• Використання робочої станції
• Використання Операційної Системи
• Управління Операційною Системою
• Усунення несправностей та підтримка

Використання програм та баз даних:

• Використання типів даних та одиниць вимірювання
• Використання програм
• Програмування та розробка додатків
• Використання баз даних

Використання комп'ютерного обладнання:

• Компоненти системи
• Використання інтерфейсів пристроїв
• Використання периферійних пристроїв
• Використання пристроїв зберігання даних
• Використання файлових систем

Використання мереж:

• Мережеві концепції
• Підключення до мережі
• Безпечний перегляд веб-сторінок
• Використання спільного сховища
• Використання мобільних пристроїв

Концепції безпеки:

• Проблеми безпеки
• Використання найкращих практик
• Використання засобів контролю доступу
• Концепції поведінкової безпеки

Даний курс розвиває навички:

• Інфраструктура. Знання, як налаштувати та встановити типові периферійні пристрої на ноутбук/ПК або захистити базову бездротову мережу
• Додатки та програмне забезпечення. Управління програмним забезпеченням, розуміння різних компонентів операційної системи та пояснення призначення використання методів архітектури додатків
• Розробка програмного забезпечення. Розуміти категорії мов програмування, інтерпретувати логіку та розуміти мету концепцій програмування
• Основи баз даних. Здатність пояснити поняття, структуру та призначення баз даних, а також розуміти методи, що використовуються для взаємодії користувачів та баз даних
• Безпека. Розуміння та кращі практики з питань конфіденційності, цілісності та доступності захищених пристроїв

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали від CompTIA в електронному вигляді - CertMaster Learn, з інтерактивною взаємодією (доступ 12 місяців)
• Доступ до лабораторного середовища CompTIA LABS (доступ 12 місяців)
• Ваучер на складання іспиту (дійсний 12 місяців)
• Після складання іспиту - сертифікат ITF+ від CompTIA