Лучшие IT курсы в Украине

Програма CCISO готує топменеджерів, директорів з кібербезпеки (CISO), CIO та керівників IT-служб до вирішення стратегічних та управлінських завдань у сфері кіберзахисту. Вона спрямована на практичне застосування принципів інформаційної безпеки на рівні підприємств, організацій та урядових структур.

Програма курсу

Domain 1. Governance and risk management

Governance:

• Define, implement, manage and maintain an information security governance program that includes leadership, organizational structures, and processes
• Align information security governance framework with organizational goals and governance, i.e., leadership style, philosophy, values, standards, and policies
• Establish information security management structure
• Establish a framework for information security governance monitoring (considering cost/benefits analyses of controls and ROI)
• Understand standards, procedures, directives, policies, regulations, and legal issues that affect the information security program
• Understand the enterprise information security compliance program

Risk management:

• Create a risk management program policy and charter
• Create a risk assessment methodology and framework
• Create and manage risk register
• Create risk assessment schedule and checklists
• Create risk reporting metrics and processes

Domain 2. Information security controls, compliance and audit management

Information security management controls:

• Identify the organization's operational process and objectives
• Design information systems controls in alignment with the operational needs and goals and conduct testing prior to implementation to ensure effectiveness
• Identify and select the resources required to effectively implement and maintain information systems controls. Such resources can include human capital, information, infrastructure, and architecture (e.g., platforms, operating systems, networks, databases, applications)
• Design and implement information systems controls to mitigate risk. Monitor and document the information systems control performance in meeting organizational objectives by identifying and measuring metrics and key performance indicators
• Design and conduct testing of information security controls to ensure effectiveness, discover deficiencies, and ensure alignment with the organization's risk management program
• Design and implement processes to appropriately remediate deficiencies and evaluate problem management practices to ensure that errors are recorded, analyzed, and resolved in a timely manner
• Assess and implement tools and techniques to automate information systems control processes
• Measure, manage, and report on security control implementation and effectiveness

Compliance:

• Analyze and understand common external laws, regulations, standards, best practices applicable to the organization, and organizational ethics
• Be familiar with international security and risk standards such as ISO 27000 and 31000 series
• Implement and manage information security strategies, plans, policies, and procedures to reduce regulatory risk
• Understand the importance of regulatory information security organizations and appropriate industry groups and stakeholders
• Understand information security changes, trends, and best practices
• Understand and manage enterprise compliance program controls, information security compliance process and procedures, compliance auditing, and certification programs
• Understand the information security compliance process and procedures
• Compile, analyze, and report compliance programs
• Understand the compliance auditing and cortication programs
• Follow organizational ethics

Audit management:

• Understand the IT audit process and be familiar with IT audit standards
• Apply information systems audit principles, skills and techniques in reviewing and testing information systems technology and applications to design and implement a thorough risk-based IT audit strategy
• Execute the audit process in accordance with established standards and interpret results against defined criteria to ensure that the information systems are protected, controlled and effective in supporting organization's objectives
• Evaluate audit results, weighing the relevancy, accuracy, and perspective of conclusions against the accumulated audit evidence
• Assess the exposures resulting from ineffective or missing control practices and formulate a practical and cost-effective plan to improve those areas
• Develop an IT audit documentation process and share reports with relevant stakeholders as the basis for decisionmaking
• Ensure that the necessary changes based on the audit findings are effectively implemented in a timely manner

Domain 3. Security program management & operations

Security Program Management:

• For each information systems project develop a clear project scope statement in alignment with organizational objectives
• Define activities needed to successfully execute the information systems program, estimate activity duration, and develop a schedule and staffing plan
• Develop, manage and monitor the information systems program budget, estimate and control costs of individual projects
• Identify, negotiate, acquire and manage the resources needed for successful design and implementation of the information systems program (e.g., people, infrastructure, and architecture)
• Acquire, develop and manage information security project team
• Assign clear information security personnel job functions and provide continuous training to ensure effective performance and accountability
• Direct information security personnel and establish communications, and team activities, between the information systems team and other security-related personnel (e.g., technical support, incident management, security engineering)

Security program operations:

• Resolve personnel and teamwork issues within time, cost, and quality constraints
• Identify, negotiate and manage vendor agreement and community
• Participate with vendors and stakeholders to review/assess recommended solutions; identify incompatibilities, challenges, or issues with proposed solutions
• Evaluate the project management practices and controls to determine whether business requirements are achieved in a cost-effective manner while managing risks to the organization
• Develop a plan to continuously measure the effectiveness of the information systems projects to ensure optimal system performance
• Identify stakeholders, manage stakeholders’ expectations, and communicate effectively to report progress and performance
• Ensure that necessary changes and improvements to the information systems processes are implemented as required

Domain 4. Information security core competencies

Access Control:

• Identify the criteria for mandatory and discretionary access control, understand the different factors that help in implementation of access controls and design an access control plan
• Implement and manage an access control plan in alignment with the basic principles that govern the access control systems such as need-to-know
• Identify different access control systems such as ID cards and biometrics
• Understand the importance of warning banners for implementing access rules
• Develop procedures to ensure system users are aware of their IA responsibilities before granting access to the information systems

Social engineering, phishing attacks, identity theft:

• Identify the criteria for mandatory and discretionary access control, understand the different factors that help in implementation of access controls and design an access control plan
• Implement and manage an access control plan in alignment with the basic principles that govern the access control systems such as need-to-know
• Identify different access control systems such as ID cards and biometrics
• Understand the importance of warning banners for implementing access rules
• Develop procedures to ensure system users are aware of their IA responsibilities before granting access to the information systems

Physical security:

• Identify standards, procedures, directives, policies, regulations, and laws for physical security
• Determine the value of physical assets and the impact if unavailable
• Design, implement and manage a comprehensive, coordinated, and holistic physical security plan to ensure overall organizational security including an audit schedule and performance metrics

Disaster recovery and business continuity planning:

• Develop, implement, and monitor business continuity, business recovery, contingency planning, and disaster recovery plans in case of disruptive events and ensure alignment with organizational goals and objectives
• Direct contingency planning, operations, and programs to manage risk
• Design documentation process as part of the continuity of operations program
• Design and execute a testing and updating plan for the continuity of operations program
• Understand the importance of integration of IA requirements into the Continuity of Operations Plan (COOP)

Firewall, IDS/IPS and network defense systems:

• Understand and manage network cloud security
• Identify the appropriate intrusion detection and prevention systems for organizational information security
• Design and develop a program to monitor firewalls and identify firewall configuration issues
• Understand perimeter defense systems such as grid sensors and access control lists on routers, firewalls, and other network devices
• Identify the basic network architecture, models, protocols and components such as routers and hubs that play a role in network security
• Understand the concept of network segmentation
• Manage DMZs, VPN and telecommunication technologies such as PBX and VoIP
• Identify network vulnerabilities and explore network security controls such as use of SSL and TLS for transmission security
• Support, monitor, test, and troubleshoot issues with hardware and software
• Manage accounts, network rights, and access to systems and equipment

Wireless security:

Identify vulnerability and attacks associated with wireless networks and manage different wireless network security tools.

Virus, Trojans and Malware, and other malicious code threats:

• Assess the threat of virus, Trojan and malware to organizational security and identify sources and mediums of malware infection
• Deploy and manage anti-virus systems
• Develop process to counter virus, Trojan, and malware threats including training both security teams and non-security teams on secure development processes

Secure coding best practices and securing web applications:

• Develop and maintain software assurance programs in alignment with the secure coding principles and each phase of System Development Life Cycle (SDLC)
• Understand various system-engineering practices
• Configure and run tools that help in developing secure programs
• Understand software vulnerability analysis techniques including static code, dynamic code, and software composition analysis.
• Install and operate the IT systems in a test configuration manner that does not alter the program code or compromise security safeguards
• Identify web application vulnerabilities and attacks and web application security tools to counter attacks

OS hardening:

• Identify various OS vulnerabilities and attacks and develop a plan for hardening OS systems
• Understand system logs, patch management process and configuration management for information system security

Encryption Technologies:

• Understand the concept of encryption and decryption, digital certificates, public key infrastructure and the key differences between cryptography and steganography
• Identify the different components of a cryptosystem
• Develop a plan for information security encryption techniques

Vulnerability assessment and penetration testing:

• Design, develop and implement a penetration testing program based on penetration testing methodology to ensure organizational security
• Identify different vulnerabilities associated with information systems and legal issues involved in penetration testing
• Develop pre and post testing procedures
• Develop a plan for pen test reporting and implementation of technical vulnerability corrections
• Develop vulnerability management systems

Threat management:

Create and manage a threat management program including threat intelligence, thirdparty threats, and security bulletins regarding hardware and software, particularly open-source software.

Incident response and computer forensics:

• Develop a plan to identify a potential security violation and take appropriate action to report the incident
• Comply with system termination procedures and incident reporting requirements related to potential security incidents or actual breaches
• Assess potential security violations to determine if the network security policies have been breached, assess the impact, and preserve evidence
• Diagnose and resolve IA problems in response to reported incidents
• Design incident response procedures including testing, table top exercises, and playbooks
• Develop guidelines to determine whether a security incident is indicative of a violation of law that requires special legal action
• Identify the volatile and persistent system information
• Set up and manage forensic labs and programs
• Understand various digital media devices, e-discovery principles and practices and different file systems
• Develop and manage an organizational digital forensic program
• Establish, develop and manage forensic investigation teams
• Design investigation processes such as evidence collection, imaging, data acquisition, and analysis
• Identify the best practices to acquire, store and process digital evidence
• Configure and use various forensic investigation tools
• Design anti-forensic techniques

Application security:

• Secure SDLC model
• Separation of development, test, and production environments
• Application security testing approaches
• DevSecOps
• Waterfall methodology and security
• Agile methodology and security
• Other application development approaches
• Application hardening
• Application security technologies
• Version control and patch management
• Database security
• Database hardening
• Secure coding practices

Virtualization Security:

• Virtualization overview
• Virtualization risks
• Virtualization security concerns
• Virtualization security controls
• Virtualization security reference model

Cloud computing security:

• Overview of cloud computing
• Security and resiliency cloud services
• Cloud security concerns
• Cloud security controls
• Cloud computing protection considerations

Transformative technologies:

• Artificial intelligence
• Augmented reality
• Autonomous SOC
• Dynamic deception
• Software-defined cybersecurity

Domain 5. Strategic planning, finance, procurement, and third-party management

Strategic planning:

• Design, develop and maintain enterprise information security architecture (EISA) by aligning business processes, IT software and hardware, local and wide area networks, people, operations, and projects with the organization’s overall security strategy
• Perform external analysis of the organization (e.g., analysis of customers, competitors, markets and industry environment) and internal analysis (risk management, organizational capabilities, performance measurement etc.) and utilize them to align information security program with organization's objectives
• Identify and consult with key stakeholders to ensure understanding of organization's objectives
• Define a forward-looking, visionary and innovative strategic plan for the role of the information security program with clear goals, objectives and targets that support the operational needs of the organization
• Define key performance indicators and measure effectiveness on continuous basis
• Assess and adjust security resources to ensure they support the organization's strategic objectives
• Monitor and update activities to ensure accountability and progress

Finance:

• Analyze, forecast and develop the operational budget of the security department
• Acquire and manage the necessary resources for implementation and management of information security plan
• Allocate financial resources to projects, processes and units within information security program
• Monitor and oversee cost management of information security projects, return on investment (ROI) of key purchases related to IT infrastructure and security and ensure alignment with the strategic plan
• Identify and report financial metrics to stakeholders
• Balance the IT security investment portfolio based on EISA considerations and enterprise security priorities
• Understand the acquisition life cycle and determine the importance of procurement by performing Business Impact Analysis
• Identify different procurement strategies and understand the importance of costbenefit analysis during procurement of an information system
• Understand the basic procurement concepts such as Statement of Objectives (SOO), Statement of Work (SOW), and Total Cost of Ownership (TCO)
• Collaborate with various stakeholders (which may include internal client, lawyers, IT security professionals, privacy professionals, security engineers, suppliers, and others) on the procurement of IT security products and services
• Include risk-based security requirements in acquisition plans, cost estimates, statements of work, contracts, and evaluation factors for award, service level agreements, and other pertinent procurement documents
• Design vendor selection process and management policy
• Develop contract administration policies that direct the evaluation and acceptance of delivered IT security products and services under a contract, as well as the security evaluation of IT and software being procured
• Develop measures and reporting standards to measure and report on key objectives in procurements aligned with IT security policies and procedures
• Understand the IA security requirements to be included in statements of work and other appropriate procurement documents

Third party management:

• Design third party selection process
• Design third party management policy, metrics, and processes
• Design and manage the third party assessment process including ongoing compliance management
• Develop measures and reporting standards to measure and report on key objectives in procurements aligned with IT security policies and procedures
• Include risk-based security requirements in acquisition plans, cost estimates, statements of work, contracts, and evaluation factors for award, service level agreements, and other pertinent procurement documents
• Understand the security, privacy, and compliance requirements to be included in Statements of Work (SOW), Master Service Agreements (MSA), and other appropriate procurement documents

Вимоги до рівня знань студента

• Не менше 5 років досвіду роботи в управлінні інформаційною безпекою або на керівних посадах
• Глибоке розуміння систем управління, управління ризиками, комплаєнсу та аудиту
• Знання політик, процедур та нормативних вимог безпеки підприємства
• Здатність контролювати архітектуру безпеки, розробку програм та управління інцидентами на стратегічному рівні
• Знайомство зі стандартами інформаційної безпеки, такими як ISO 27001, NIST, GDPR, HIPAA або PCI DSS
• Досвід узгодження ініціатив безпеки з бізнес-цілями та фінансовим плануванням
• Загальне знайомство з корпоративними ІТ-середовищами (Windows, Linux, хмарні платформи)
• Розуміння інструментів GRC, програмного забезпечення для управління ризиками та рішень для моніторингу відповідності
• Вміння працювати з інформаційними панелями керівників, системами звітності та показниками ефективності

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали від EC-Council у електронному вигляді з доступом на 12 місяців: повний набір теоретичних і практичних ресурсів, що охоплюють всі аспекти управління інформаційною безпекою на рівні CISO
• Доступ до інтерактивної навчальної платформи EC-Council: кейси, реальні сценарії корпоративного управління безпекою, симуляції стратегічного прийняття рішень та управління ризиками
• Офіційний сертифікат про проходження курсу CCISO від EC-Council: підтверджує завершення програми навчання та володіння критично важливими навичками у сфері інформаційної безпеки
• Ваучер для складання сертифікаційного іспиту CCISO: дозволяє пройти офіційний міжнародний іспит, термін дії - 12 місяців
• Міжнародний сертифікат CCISO від EC-Council після успішного складання іспиту: офіційне підтвердження вашого рівня експертизи у сфері інформаційної безпеки, що визнається провідними компаніями у всьому світі
• Практичні кейси на основі реальних інцидентів
• Стратегічний підхід до інформаційної безпеки
• Підготовка до офіційного сертифікаційного іспиту CCISO

Дізнаєтесь, як обрати напрямок роботи в IT, який підходить саме вам. Та які навички потрібні для старту, щоб отримати першу роботу та побудувати успішну кар'єру.

Програма курсу

Які є перспективи переходу в ІТ

• Які спеціалісти будуть затребувані наступні 5 років?
• Чим відрізняються ІТ-спеціальності: технічні, аналітичні, продуктові
• На яких позиціях реально стартувати новачку без технічної освіти в Україні та Європі?
• Скільки можно заробляти в Україні та Європі?
• Як знайти першу роботу в IT без досвіду, враховуючи високу конкуренцію на ринку?

Як не помилитись з вибором ІТ-спеціальності зараз аби не стати непотрібним спеціалістом за 3 роки

• Кому підійде напрямок Data Analytics і кому точно - ні
• В яких галузях та компаніях ви можете працювати в найближчі роки, як аналітик даних?
• Внаслідок чого ваш дохід буде рости щороку?
• Поділюсь своїм досвідом, на що я звертала уваги при виборі напрямку, і завдяки чому не помилилась

Що робити аби гарантовано знайти роботу в ІТ навіть якщо зараз ви дуже далекі від ІТ

• Що реально шукають роботодавці в кандидатах
• Які кроки допоможуть працевлаштуватися в IT на позицію аналітика даних
• Які навички потрібні, щоб отримати свою першу роботу в IT?
• Чи можна всього навчитись самостійно з Coursera, Youtube і ChatGPT?

Особливості курсу

• 3 відеоуроки та квіз для закріплення знань
• Міні-курс в Telegram-боті
• Старт відразу після реєстрації
• Гнучкий графік навчання

Курс складається з потужної теоретичної бази та великої кількості практики. Під час навчання Ви навчитесь застосовувати на практиці техніки тест дизайну і працювати з тестовою документацією, працювати з вимогами та оцінювати трудовитрати, а також ознайомитеся з видами, методами та методологіями тестування ПЗ.

Програма курсу

Вступ до тестування ПЗ

• Що таке тестування, якість, та якими характеристиками вона вимірюється
• Основні принципи та цілі тестування програмного забезпечення
• Як проходить процес розробки ПЗ та яке місце в ньому займають тестувальники

Методи та інструменти тестування

• Види тестування, коли та як вони використовуються
• Що таке тест дизайн, основні його техніки, як ми створюємо тести та що таке рівень покриття і чому він важливий
• Тестова документація низького та високого рівня. З чого складається та кому потрібна

Робота з вимогами та оцінка трудовитрат

• Види та характеристики вимог
• Аналіз та оцінка трудовитрат у тестуванні

Практичне тестування: Web, API, Бази даних та автоматизація

• Особливості тестування вебзастосунків
• Основи REST і тестування API
• Робота з базами даних
• Автоматизація тестування

Тестування з ШІ

• Особливості роботи тестувальника з штучним інтелектом
• Використання ШІ в тестуванні

Вимоги для проходження курсу

• Володіння англійською мовою на рівні не нижче Pre-Intermediate
• Наявність ноутбука для виконання практичних завдань в класі
• Особисті якості: ініціативність, самостійність

Особливості курсу

• Доступ до всіх матеріалів курсу протягом 6 місяців після завершення
• Безліч практичних кейсів
• Сертифікат після закінчення навчання

Викладачі курсу

Денис Неплохов - Senior QA Engineer at SPRIBE

На курсі розглянете різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними й особливостями різних моделей використовуючи мову Python, здобудете навички роботи з традиційними алгоритмами і методами машинного навчання, нейронними мережами, а також обробкою природних мов і комп'ютерним зором.

Програма курсу

Introduction to Machine Learning

• Що таке AI/DS/ML/DL?
• Роль математики у ML
• Роль статистики у ML
• Задачі, що вирішує ML
• Етапи реалізації проєктів із ML
• Збір і обробка даних у ML, джерела даних та їх особливості
• Огляд основних інструментів у ML з використанням Python

Machine Learning Basic Tool: NumPy

• Що таке NumPy?
• Типи даних та їх атрибути
• Масиви
• Операції з масивами
• Сортування масивів

Machine Learning Basic Tool: Pandas

• Що таке Pandas?
• Структури й типи даних у Pandas
• Імпортування й експортування даних у Pandas
• Огляд даних у Pandas
• Операції з даними в Pandas

Data Visualization

• Призначення і важливість візуального аналізу й візуалізації даних
• Первинний аналіз даних
• Модулі matplotlib, seaborn, plotly
• Побудова простих графіків однієї змінної
• Побудова графіків двох і більше змінних
• Аналіз графіків (перевірка кореляції, аутлейєрів…)
• Побудова нових змінних вручну
• Побудова нових змінних за допомогою бібліотек

Linear Regression & Regularization

• Лінійні моделі в задачах регресії
• Навчання моделі лінійної регресії
• Лінійна регресія в scikit-learn
• Градієнтний спуск у задачах лінійної регресії
• Стохастичний і mini-batch градієнтний спуск
• Перенавчання і недонавчання. Гіперпараметри
• Регулярізація
• Крос-валідація

Logistic Regression & Machine Learning Metrics

• Метрики якості
• Метрики якості в задачах регресії
• Метрики якості в задачах класифікації
• Метрики якості в scikit-learn
• Метричні моделі
• Принцип передбачення в метричних моделях
• Метрики відстані
• KNN класифікатор і регресор у scikit-learn

Tree Based Models

• Ідея роботи моделей на основі дерев рішень
• Тренування дерева рішень
• Критерії зупинки й "підстригання" дерев
• Дерева рішень і категоріальні фічі
• Приклади реалізації в scikit-learn
• Bias-Variance Tradeoff
• Bagging
• Boosting
• Stacking

SVM & Clustering

• SVM
• Ідея алгоримту. Робота на лінійно роздільних даних
• SVM на лінійно нероздільних даних
• Ядра. Метод вікна Парзена
• Кластеризація
• Unsupervised learning
• Основні алгоритми кластеризації
• k-means
• Ієрархічна кластеризація
• Кластеризація за щільністю об'єктів
• Інші методи кластеризації
• Метрики оцінки якості кластеризації

Dimensionality Reduction

Recommender Systems

Introduction to Deep Learning

• Визначення Deep Learning
• Задачі, що вирішуються за допомогою Deep Learning
• Нейронні мережі
• Основні фреймворки для Deep Learning
• Ознайомлення з PyTorch
• Тензори
• Набори даних і завантажувачі даних
• Побудова нейронної мережі
• Автоматичне обчислення похідних
• Оптимізація параметрів моделі
• Збереження і завантаження моделі

Deep Learning: Layers

• Linear Layers
• Convolutional Layers
• Pooling Layers
• Normalization Layers
• Embedding Layers
• Dropout Layers
• Special Layers
• Activation Layers
• Gradient Explosion
• Gradient Vanishing
• Weight Initializations

Deep Learning: Optimization

• Optimization: General Ideas
• Gradient Descent
• Stochastic Gradient Descent
• SGD with Momentum
• Nesterov Momentum
• RMSProp
• Adam

Introduction to Computer Vision

• Image Classification
• Image Segmentation
• Object Detection
• Object Tracking
• Facial Recognition
• Pose Estimation
• Gesture Recognition
• Optical Character Recognition (OCR)
• Image Restoration
• Image Generation
• OpenCV
• Albumentations

Computer Vision: Classification Models

• ImageNet Dataset
• LeNet
• AlexNet
• VGG
• GoogLeNet (Inception v1)
• Inception v2
• ResNet
• DenseNet
• MobileNet v1
• MobileNet v2
• MobileNet v3
• EfficientNet
• EfficientNet v2

Computer Vision: Segmentations Models

• Segmentation Datasets
• Metrics
• FCN
• SegNet
• U-Net
• LinkNet
• FPN
• ENet
• PSPNet
• DeepLab v3
• DeepLab v3+

Computer Vision: Object Detection

• Introduction to Object Detection
• Object Detection Metrics
• Non-Maximum Suppression (NMS)
• Viola-Jones Detectors
• HOG Detector
• Deep Learning-based Detection Methods
• Two and One Stage Detectors
• R-CNN
• Fast R-CNN
• Faster R-CNN
• FPN

Introduction to Natural Language Processing

Natural Language Processing: Embeddings

Transformers

• Transformer
• GPT
• BERT
• Vision Transformer (ViT)

Reinforcement Learning

Особливості курсу

• Курс розрахований на IT-фахівців та інженерів будь-якої спеціальності, які знають Python, лінійну алгебру, математичний аналіз і статистику на рівні першого курсу технічного вузу
• Впродовж навчання будуть розглянуті різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними та особливостей різних моделей машинного навчання, візуалізація отриманих результатів
• Заняття в режимі онлайн
• Доступ до відеозаписів занять в особистому кабінеті
• В кінці курсу виконується дипломний проєкт
• Оперативна служба підтримки студентів
• Викладачі курсу - практикуючі фахівці, що працюють в топових компаніях
• Можливість повернути всі внесені за навчання кошти до шостого заняття
• Бонуси курсу:
  • тренінги по проходженню співбесіди та складанню резюме з HR-фахівцем компанії
  • тестова співбесіда з технічним фахівцем

Викладачі курсу

• Денис Ступак - Senior Data Analyst
• Андрій Полухін - Machine Learning Engineer at Data Science UA
• Євген Краснокутський - Team Lead at MobiDev
• Дмитро Дорошенко - Senior Machine Learning Engineer at Triple A Technology Hub Kyiv
• Олег Коменчук - Data Scientist at Onseo
• Руслан Хоменко - ML Engineer at Postindustria
• Вероніка Вознюк - Data Scientist at AI EdgeLabs
• Юрій Лозинський - Machine Learning Engineer at SciForce Solutions

Курс допоможе зрозуміти важливість безпеки та враховувати її у своїй роботі, наприклад, при розробці ПЗ. Також після курсу зможеш почати кар'єру у сфері кібербезпеки.

Програма курсу

Теми:

• Стандарти кібербезпеки, етичні норми, терміни, регуляторні документи
• Вразливості та загрози: робота з базами даних
• Основи ОС Linux, віртуалізація, Kali Linux
• Інструменти мережевого адміністрування та аналізу трафіку
• Інструменти аналізу та фільтрації пакетів з графічним інтерфейсом
• Техніки та інструменти соціальної інженерії
• Збір інформації з відкритих джерел
• Безпечний веб: стандарти і практики OWASP
• Безпека при роботі зі СКБД
• Оцінка захищеності Wi-Fi мереж
• Системи управління подіями та інформаційною безпекою
• Виявлення вразливостей: сканування мереж, хостів та сервісів
• Тестування на проникнення для підвищення загального рівня кібербезпеки систем

Після завершення цього курсу ти зможеш:

• Створювати надійні системи, застосовуючи стандарти кібербезпеки, норми та регуляторні документи
• Працювати із базами даних вразливостей для аналізу ризиків, а також сканувати на вразливості мережі, хости та сервіси
• Знаходити вразливості вебзастосунків згідно зі стандартами OWASP
• Працювати з командним рядком Linux, засобами віртуалізації та інструментами Kali Linux для проведення тестування на проникнення
• Аналізувати мережевий трафік за допомогою tcpdump та Wireshark
• Захищати системи, враховуючи техніки соціальної інженерії
• Проводити збір інформації про об'єкт (особу або організацію) з відкритих джерел, свідомо та обґрунтовано використовувати для цього відповідні інструменти, наприклад, Maltego
• Виявляти SQL-ін'єкції та запобігати їм
• Підвищувати безпеку Wi-Fi
• Аналізувати логи в системах управління подіями та інформаційною безпекою

Особливості курсу

• Підтримка ментора впродовж навчального процесу
• Підсилення твого CV
• Доступ до додаткових електронних курсів для навчання у власному темпі
• Онлайн-курси за рівнем англійської та Speaking Club

Викладачі курсу

Dmytro Uzun - Ментор SoftServe Academy

Приєднуйся та розвивай свої навички з кодування: навчайся у власному темпі з допомогою необхідних матеріалів та підтримкою ментора, щоб підготуватись до стажування. Максимум уваги – на практику.

Програма курсу

Теми:

• JS for React
• OOP in JS
• Advanced JS (Asynchronous JS, Closures, Exceptions)
• Create React App. JSX, Styles
• React - Key, State, Props, Events
• React - Lifecycle & Binding Event Handlers
• React Virtual DOM, Hooks (useState, useEffect). Typescript
• Storage (local/session), Web workers, Service workers, Web socket
• Tools (npm, linter, babel, webpack)
• Node, Fetch, Axios
• React State Management (Redux)
• Redux Toolkit
• Advanced Redux
• React Router
• Refs, Higher-Order Component, DefaultProps
• Composition, Context (useContext, useMemo, useCallback hooks)
• Tests (react-testing-library)
• MUI for React
• Error Handling in React (Error Boundaries), creating custom Hooks

Особливості курсу

• Практика насамперед: ти будеш кодувати, використовуючи завдання, схожі на ті, які зустрічаються на реальних проєктах в SoftServe
• Мінімум теорії: курс для того, щоб кодувати. Якщо ж потрібно буде щось підівчити – ми зібрали усі необхідні відео та матеріали, щоб скоротити твій час на пошуки
• 24/7 чат з учасниками в Discord: місце для твоїх опівнічних питань, веселих стікерів та спілкування з ментором
• Усі завдання підготовлені менторами Softserve Академії, які знають про код все, адже працюють з ним щодня
• Додаткові технічні е-курси
• Розмовні клуби з англійської & селф-стаді
• Короткі курси для розвитку софт навичок
• Спільнота професіоналів-однодумців

Викладачі курсу

• Mykhaylo Plesha - Ментор SoftServe Академії
• Vladyslav Khrychov - Ментор SoftServe Академії

Ця інтенсивна програма допоможе швидко вивчити основи мови Python для роботи з даними. Ти навчишся обробляти дані за допомогою Python, автоматизувати рутинні задачі та створювати візуалізації для швидкого аналізу. Все це на реальних прикладах із використанням сучасних інструментів і підходів у сфері Data Analytics.

Програма курсу

Вступ до Python

• Вступ - (DS - DA - BI)
  • Навички та інструменти в роботі аналітика даних
• Використання Jupyter Notebooks
  • Комірки Jupyter Notebooks
  • Імпорт та експорт даних у Jupyter Notebooks
  • Деякі корисні "магічні" %-команди
• Основи мови програмування Python
  • Що таке Python і як його використовують в аналізі даних?
  • Встановлення та налаштування Python
  • Основні синтаксичні правила: змінні, типи даних, оператори
• Функції, цикли та умовні оператори
  • Як створювати функції в Python
  • Використання циклів for та while
  • Умовні оператори (if, else, elif)
• Основні типи й конструкції Python їх призначення та використання
  • Списки, кортежі
  • Рядки (літерали) та основні методи
  • Множини й словники
  • Поняття "модуль" та приклади їх створення і використання
  • Робота з текстовими файлами

Джерела даних та їх обробка у Python

• Звідки аналітики отримують дані: API, CSV, Excel, SQL, вебскрапінг
  • Використання бібліотек для отримання даних з різних джерел (Requests та ін.)  
  • Формати даних: CSV, JSON, Excel та ін.
  • Читання даних з CSV та TXT
  • Читання даних із баз даних на прикладі SQLite
• Обробка даних: фільтрація, сортування, об'єднання таблиць
  • Введення в бібліотеки для роботи з даними (Pandas, NumPy)
  • Зчитування даних за допомогою модуля Pandas
  • Очищення та нормалізація даних
  • Очищення дублікатів даних
  • Очищення даних та візуалізації

Основи роботи з даними у Python на прикладі модуля Pandas

• Знайомство з бібліотеками для роботи з даними
  • Бібліотеки NumPy та Pandas: що це та для чого їх використовують
  • Операції з масивами та таблицями
  • Маніпулювання та очищення даних
• Робота з табличними даними
  • Фільтрація, сортування та об'єднання таблиць
  • Поняття кореляції даних
  • Інструменти в пайтоні для перевірки гіпотез
• Візуалізація даних у Python
  • Основи бібліотеки Matplotlib для побудови графіків
  • Знайомство з Seaborn для складніших візуалізацій
  • Створення лінійних, гістограмних та кореляційних графіків
  • Елементи інтерактивності в Jupyter Notebooks

Python для роботи з SQL та Excel

• Огляд роботи з SQL у Python
  • Введення в реляційні бази даних та SQL
  • Виконання базових SQL-запитів (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
  • Огляд інструментів роботи з великими базами даних та оптимізації запитів
  • Розуміння класу в ООП. Поняття ORM - що таке, навіщо і коли
  • Підключення до бази даних за допомогою SQLAlchemy
• Огляд роботи з Excel у Python
  • Нові можливості використанні пайтону від MS
  • Використання бібліотеки openpyxl, xlwings для взаємодії з Excel-файлами
  • Автоматизація базових операцій в Excel: фільтрація, обчислення та генерація звітів
  • Форматування Excel-даних у Python через openpyxl, xlwings

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Зворотній зв'язок
• Сертифікат про проходження курсу
• Робота з інструментами

Викладачі курсу

Василь Коломієць - Data Analyst, Python Developer at EZ Cloud

Зрозумієте, як Штучний Інтелект може стати вашим вірним помічником у керуванні бізнес-процесами. Отримаєте навички ефективного використання AI-інструментів для управління проєктами, командами, та навчитеся делегувати частину рутинних завдань з метою оптимізації бізнесу.

Програма курсу

Штучний інтелект у бізнесі: старт

• Огляд бібліотеки AI-інструментів
• З чого розпочати впровадження AI
• Зміна парадигми: від ручного виконання завдань до делегування розумній машині
• Оцінка ролі AI в різних функціональних сферах
• Найпоширеніші помилки при першому впровадженні AI
• Надихаємось: Приклади брендів, які активно використовують ШІ

Застосування ШІ у стратегічному плануванні

• Зміна підходів до стратегічного планування через динамічне прогнозування та моделювання сценаріїв розвитку ринку, клієнтів і конкурентів
• Використання ШІ для аналізу ринкових тенденцій і попиту з інструментами як-от ChatGPT, Grok, Deepseek, Power BI
• Аналіз конкурентного середовища на основі відкритих даних і соцмереж з використанням SimilarWeb, Ahrefs з AI-модулями
• Проведення SWOT-аналізів, PEST-аналізів, канвасів бізнес-моделей у співпраці з AI
• Розробка маркетингових стратегій і позиціонування бренду в умовах активного застосування генеративного AI
• Формулювання цілей, задач і стратегічних ініціатив із використанням AI для аналізу KPI, сценарного тестування та стратегічних воркшопів

Інтеграція ШІ в операційні задачі

• Як підготувати свій бізнес до впровадження ШІ
• Методологія AHEAD для інтеграції ШІ у бізнесі
• ШІ для оптимізації логістичних процесів: Project44
• Попередження збоїв
• Забезпечення ефективного використання ресурсів: Google Cloud AI
• Інструменти ШІ для моніторингу і контролю якості продукції або послуг: Qualetics
• Прогнозування та управління попитом на продукцію або послуги
• AI для вдосконалення бізнес-процесів і прийняття рішень: Tableau

АІ у маркетингу

• Визначення цільової аудиторії, позиціонування, канали комунікації
• Промпти для розробки маркетингової стратегії (Buyer Persona, Customer Journey Map, Jobs to Be Done)
• Використання ChatGPT, Perplexity для аналізу конкурентів
• Визначення можливостей на ринку та створення конкурентної переваги
• Розробка рекомендацій та персоналізація контенту з використанням AI (ChatGPT)
• Інструменти для оптимізації роботи з цільовою аудиторією та створення UGCконтенту: ChatGPT, HeyGen, D-ID, Arcads.AI
• Креативні рішення та брейншторм ідей з використанням нейромереж
• Використання нейромереж для створення контенту
• Використання досліджень та аналізу ринку для визначення потреб споживачів
• Промпти для створення продуктової стратегії та визначення позиціонування продуктів

АІ у продажах та керуванні клієнтськими відносинами

• Використання ChatGPT для розробки сценаріїв взаємодії на різних етапах воронки продажу
• Інтеграція чат-ботів у Telegram та Instagram (SendPulse, ManyChat)
• Створення скриптів для фахівців з продажу на базі раніше створених Buyer Persona для покращення ефективності взаємодії з клієнтами
• Транскрибація розмов з клієнтами для аналізу та визначення успішних практик і виправлення помилок
• Використання нейромереж для покращення комунікації з клієнтами та надання релевантних відповідей у реальному часі
• Розробка стратегії для залучення та утримання клієнтів
• Моделі ШІ, що використовуються в чат-ботах, та їхні особливості (SendPulse, ManyChat)
• Автоматизовані відповіді та підтримка користувачів
• Створення GPTs для використання в продажах та підключення до чат-ботів для покращення взаємодії з клієнтами

Як створити власного АІ-асистента для бізнесу: практичний майстер-клас

• Хто такі AI-агенти та чим вони відрізняються від ChatGPT або MyGPTs: короткий вступ
• Де і як створюються AI-агенти сьогодні: огляд платформ, які дозволяють швидко зібрати агента під бізнес-завдання
• Live-демо: створення AI-агента наживо під час лекції
• Вибір прикладного сценарію (наприклад: відповідь на запити клієнтів, генерація ідей, аналіз сайтів конкурентів)
• Налаштування поведінки агента
• Запуск і тестування агента: як перевірити, що він "працює як треба"
• Використання AI-агентів для автоматизації рутинних задач, підтримки продажів і маркетингу, внутрішніх консультацій та генерації контенту й аналітики

АІ для оптимізації фінансових процесів

• Автоматизація бухгалтерських завдань та обробка фінансових документів: Xero, QuickBooks
• AI для прогнозування фінансових показників: IBM Watson, Google Cloud AI, Alteryx
• Управління ризиками за допомогою AI: DataRobot
• Автоматизація фінансових звітів і аудиту: MindBridge AI, Power BI
• Прогнозування витрат та оптимізація бюджетів: Adaptive Insights, Planful, Anaplan
• Оптимізація розподілу фінансових ресурсів і контролювання витрат: Expensify

AI для збору та аналізу даних

• Автоматизація збору даних: Google Analytics 4, Zapier
• Застосування AI для обробки та аналізу великих обсягів даних: BigQuery, Power BI, Tableau
• Генерація інсайтів на основі аналізу даних для прийняття бізнес-рішень: IBM Watson Insights
• AI-інструменти для візуалізації даних: Power BI, Tableau, Google Data Studio
• Кейси використання даних та AI для вирішення бізнес-задач

АІ в HR-менеджменті та управлінні персоналом

• Робота з текстами вакансій: Textio, Jobvite, HireVue
• Використання AI для автоматизації відбору резюме та первинної оцінки кандидатів: HireVue, X0PA AI
• AI для автоматизації рутинних HR-завдань: BambooHR, Zoho People
• AI для моніторингу та аналізу продуктивності співробітників: Reflektive
• Створення персоналізованих планів розвитку на основі даних про результати роботи
• Автоматизація адміністративних завдань, таких як облік робочого часу, відпусток та лікарняних: Gusto
• Розробка стратегій для покращення управління персоналом

Взаємодія з командою та AI в Project-менеджменті

• Розгляд впливу ШІ на ефективність управління проєктами та автоматизацію рутинних завдань
• Ключові навички та компетенції для продуктивної співпраці людини з AI
• Транскрибація розмов та дзвінків, автоматизація follow-ups
• Підготовка PRD, risk assessment та інших документів: Claude.ai, GPT4
• Пошук, розуміння та пояснення за допомогою ШІ: Perplexity, Bing, GPT4
• Створення діаграм на основі ШІ: Mermaid AI, Excalidraw, Whimsical, FigJam
• Швидке створення how to та інструкцій зі Scribe, Loom.ai
• Моделювання цифр з Code Interpreter
• Автоматична категоризація та сортування: Coda, Notion AI
• Бази знань із семантичним пошуком: Notion AI, Mendable

Етичні та правові аспекти використання АІ

• Основи етики використання AI
• Питання захисту персональних даних та грамотне користування інструментами AI
• Відповідальне використання AI в медицині, фармацевтиці та сферах релевантного впливу на здоров'я й життя людини
• Юридичні аспекти впровадження AI
• Розгляд ризиків і викликів, пов'язаних із відповідальністю під час впровадження AI

Розробка попередньої бізнес-стратегії. Підготовка до захисту

• Ключові елементи бізнес-стратегії
• Оцінка поточного стану бізнесу та формування короткострокових і довгострокових цілей проєкту
• Приклади реалізованої стратегії
• Підготовка структури фінального проєкту
• Правила захисту проєкту
• Основні вимоги до роботи
• Підсумкова Q/A-сесія: відповіді на запитання студентів

Захист власної бізнес стратегії

Студенти курсу захищають свій проєкт:

• демонструють власні напрацювання протягом курсу
• визначають подальший напрямок розвитку проєкту з залученням AI та отримують зворотний зв'язок від куратора

Особливості курсу

• "Живі" онлайн-вебінари
• Доступ до запису вебінару вже на наступний день після проведення
• Практичні домашні завдання
• 20+ годин навчання у форматі онлайн
• Доступ до корисних додаткових матеріалів
• Закрите ком'юніті в Telegram на період навчання
• Інтерактивна навчальна платформа
• Зворотний зв'язок від куратора протягом навчання
• Матеріали курсу доступні 1 рік з моменту його завершення
• Захист проєкту
• Сертифікат WebPromoExperts
• Можливість сплатити за курс частинами (від 2 до 6 платежів)

Викладачі курсу

• Антон Воронюк - Директор з розвитку бізнесу WebPromoExperts та Webpromo
• Володимир Жуков - CBO at IngestAI
• Вілена Остапенко - Засновниця AI Marketer Club і каналу AI MArketer
• Андрій Удовиченко - Workflow designer at Bot&Partners
• Олексій Кагановський - Co-founder & CPO AI агенції 2Get

Досі думаєш, що працювати з Photoshop та Illustrator — складно? За 30 годин ми навчимо тебе робити банери та креативи за допомогою цих інструментів. Це твій перший крок до великої кар’єри!

Програма курсу

Модуль 1 - Adobe Illustrator

Заняття 1. Знайомство. Растрова та векторна графіка. Початок роботи в Adobe Illustrator

• Знайомство
• Відмінності растрової та векторної графіки
• Основні напрямки застосування Adobe Illustrator та Photoshop
• Налаштування Adobe Illustrator. Інструменти, панелі і палітри
• Основи створення іконок
• Ресурси Behance, Dribble та Material Design

Заняття 2. Створення векторних ілюстрацій в Adobe Illustrator

• Отримуємо фідбек за своїми домашніми завданнями
• Основи теорії кольору, кольорові схеми та палітри. Психологія кольору
• Кольорові моделі RGB та CMYK – поняття, відмінності та застосування
• Малюємо ілюстрації у стилі "flat" простими формами
• Шари в Adobe Illustrator

Заняття 3. Ілюстрації в Adobe Illustrator. Інструменти дизайнера: Moodboard, reference, sketch

• Отримуємо фідбек за своїми домашніми завданнями
• Ілюстрації в стилі "isometric"
• Як працювати з референсами (прикладами) та створити дошку настрою

Заняття 4. Ілюстрації в Adobe Illustrator. Основи композиції. Градієнт

• Отримуємо фідбек за своїми домашніми завданнями
• Значення композиції
• Правила композиції, принципи гештальт-сприйняття
• Види та налаштування градієнтів. Малюємо пейзаж

Заняття 5. Ефекти в Adobe Illustrator

• Отримуємо фідбек за своїми домашніми завданнями
• Створення патерну
• Створення 3D ілюстрацій
• Можливості інструментів в меню Object та Effect

Заняття 6. Дизайн друкованої продукції. Сітки в графічному дизайні. Типографіка. Зображення

• Отримуємо фідбек за своїми домашніми завданнями
• Принципи, основні поняття та терміни типографіки
• Види та класифікація шрифтів, допустимі розміри, правила та рекомендації
• Структура сітки, для чого використовується сітка у дизайні
• Робота з масками і текстом. Створюємо флаєр
• Зображення, де брати та як використовувати
• Експорт макетів

Модуль 2 - Adobe Photoshop

Заняття 7. Знайомство з Adobe Photoshop

• Отримуємо фідбек за своїми домашніми завданнями
• Дизайн-тренди. Як стежити за трендами дизайнеру-початківцю?
• Інструменти Adobe Photoshop. Робочий простір
• Налаштування програми. Інструменти, панелі і палітри
• Створюємо банери

Заняття 8. Стилі та властивості шарів. Фрейми, сітки і текст. Інструменти виділення та кадрування зображень

• Отримуємо фідбек за своїми домашніми завданнями
• Експорт елементів дизайну із Adobe Illustrator в Photoshop
• Сітки та напрямні в Adobe Photoshop
• Стилізація дизайну. Композиція з режимами змішування

Заняття 9. Технічний дизайн. Ретуш в Adobe Photoshop

• Отримуємо фідбек за своїми домашніми завданнями
• Інструменти для ретуші. Стилі та ефекти. Корекція кольору, пресети
• Коригувальні шари, маски шару
• Фільтри в Adobe Photoshop
• Використання штучного інтелекту та нейрофільтри в Photoshop

Заняття 10. Mock-up та робота з ним. Photoshop для художника. Анімація в Adobe Photoshop

• Отримуємо фідбек за своїми домашніми завданнями
• Використання mockup-файлів для презентації дизайну
• Створюємо свій mockup
• Ілюстрації в Photoshop. Художні пензлі, як завантажити та налаштувати
• Покадрова анімація та анімація з використанням ключових кадрів в Adobe Photoshop
• Формати та експорт відео

Заняття 11. Розмова з кар'єрним менеджером

• Як і де шукати роботу для початківця і які інструменти при цьому використовувати
• Як правильно зробити резюме і яка інформація у ньому є надважлива, а що буде зайвим
• Як створити профіль на Linkedin, щоб його могли побачити потенційні роботодавці
• 7 порад, які допоможуть пройти онлайн співбесіду набагато успішніше
• Q&A

Особливості курсу

• Додаткові матеріали
• Кар'єрний менеджер
• Діджитал диплом для Linkedin

Викладачі курсу

Тетяна Петросян - Middle Motion Designer