Лучшие IT курсы в Украине

Дізнаємось, як створити ефективну стратегію бренду від етапу брифінгу до вибору каналів комунікації та презентації клієнту.

Програма курсу

Вступна лекція

• Що таке стратегія і навіщо вона потрібна
• На які питання відповісти, щоби розробити стратегію
• Хто такий стратег і чим він займається

Брифінг

• Теорія: навчимося розуміти завдання клієнта, розберемо, які питання і навіщо ставити
• Практика: складемо бриф, забрифуємося із клієнтом на проєкт, отримаємо фідбек

Job to be done-дослідження

• Теорія. Навчимося проводити дослідження:
  • шукати респондентів
  • проводити інтерв'ю й аналізувати результати
  • розберемо 4 сили та мотиваційні сегменти
  • подивимося кейси та приклади
• Практика:
  • навчимося інтерв'ювати
  • аналізувати
  • писати висновки
• Індивідуальне завдання - проводимо та обробляємо по 2 інтерв'ю
• Проєкт:
  • складемо анкету
  • проведемо інтерв'ю
  • опрацюємо
  • оформимо висновки та презентуємо

Стратегія

• Теорія:
  • дізнаємось, як втілювати знайдену цінність у бренді та продукті
  • навчимося описувати стратегію: від опису аудиторії до інсайту та ціннісної пропозиції
  • розберемо приклади
• Практика:
  • отримаємо результати дослідження та індивідуально опишемо стратегію
  • презентуємо, розуміємо помилки, отримуємо фідбек

Інсайт

• Теорія:
  • розберемося з інсайтом - як шукати, формулювати та як використовувати його у стратегії
  • розглянемо десяток прикладів
• Проєкт: на підставі досліджень описуємо та презентуємо стратегію щодо проєкту

Стратегія комунікації

Теорія: дізнаємось, як працює охоплююча та перфоманс комунікація, навчимося описувати Customer Decision Journey та обирати канали для бренду.

Діджитал комунікація

• Теорія: дізнаємось, як вибирати інструменти в діджиталі, розберемо специфіку, формати та їхні відмінності
• Проєкт: описуємо CDJ та підбираємо канали для проєкту

Робота з запереченнями та переговори

• Теорія: дізнаємось, як отримувати значно менше скарг, як вийти з режиму "клієнт-агентство" і працювати на рівних, навчимося захищати стратегію та переконувати клієнта
• Практика: проведемо симуляцію переговорів і розберемо 2 кейси

Особливості курсу

• Живі заняття
• Real-life завдання
• Консультації з особистих проєктів
• Додаткові матеріали до занять
• Регулярний фідбек
• Курсовий проєкт
• Сертифікат за здобутки
• Можливість повернути кошти протягом 7 днів якщо передумаєте

Викладачі курсу

• Женя Гавриличенко - У минулому - старший стратег у Fedoriv
• Дмитро Кудінов - CEO at inseed.marketing
• Оксана Чумак - Стратег у Fedoriv

Отримайте практичні навички використання AI-інструментів для маркетингу. Зробіть результативними ваші рекламні кампанії та маркетингові стратегії та прокачайте hard skills у роботі з ШІ всього за 6 тижнів навчання і будьте попереду конкурентів.

Програма курсу

Вступ до АІ Маркетингу

• Визначення штучного інтелекту (AI) та його роль у маркетингу
• Знайомство учасників та обмін досвідом в маркетингу
• Розгляд основних інструментів AI в маркетингу
• Приклади успішного використання AI у кампаніях великих брендів

Створення запитів та промптів для маркетингових завдань

• Що таке текстові генеративні АІ
• ТОП найкращих: Chat GPT, Claud, Google Gemini, Grok, Mistral, LLama. Порівняння, типи задач, нюанси роботи
• Cabina AI, універсальний сервіс для роботи з текстовими АІ
• Принципи побудови промпту та техніки промптингу
• Приклади ефективних промтів для різних маркетингових завдань
• Робота з Chat GPT canvas
• Корисні GPT's та додаткові сервіси для допомоги в написанні текстів: DeepL, LanguageTool, Whisper

Практичне застосування OpenAI ChatGPT у маркетингу

• Огляд можливостей ChatGPT у маркетингу
• Порівняння ChatGPT Free та ChatGPT Plus (+ функції GPT-4, інструменти у ChatGPT Pro)
• Що таке Sora: інструмент для автоматизації та інтеграції ChatGPT в робочі процеси маркетингу
• Інтеграція Sora з іншими інструментами

Побудова маркетингової стратегії завдяки АІ. Частина 1

• Основні складові маркетингової стратегії: дослідження, визначення цільової аудиторії, позиціонування, канали комунікації
• Сегментація ринку з допомогою АІ інструментів: Chat GPT, Claude, Perplexity, Gemini
• Використання АІ інструментів для створення персоналізованого контенту та рекомендацій на основі поведінки користувачів
• Моніторинг конкурентів за допомогою АІ для виявлення їхніх стратегій, сильних і слабких сторін

Побудова маркетингової стратегії завдяки АІ. Частина 2

• Основні складові маркетингової стратегії: дослідження, визначення цільової аудиторії, позиціонування, канали комунікації
• Сегментація ринку з допомогою АІ інструментів: Chat GPT, Claude, Perplexity, Gemini
• Використання АІ інструментів для створення персоналізованого контенту та рекомендацій на основі поведінки користувачів
• Моніторинг конкурентів за допомогою АІ для виявлення їхніх стратегій, сильних і слабких сторін

Дані та аналітика в маркетингу (звіти)

• Методи обробки та аналізу даних за допомогою сервісу Apache Spark
• Застосування штучного інтелекту для автоматизації збору та аналізу фінансових даних на прикладі сервісу AlphaSense
• Використання AI для автоматизації створення звітів та візуалізації даних

SEO та інструменти АІ: підвищення видимості контенту

• Прискорення процесу аналізу ключових слів
• Застосування ШІ для генерування оригінального та актуального контенту, що підвищує позиції у пошукових системах
• Індивідуалізація мета-тегів та описів
• Використання інструментів штучного інтелекту при розробці SEO-стратегії
• Прогнозування трендів та обробка даних у таблицях за допомогою AI-асистентів
• Огляд інструментів: ChatGPT4, ChatGPT API, GPT for Work, Gemini і Bing Sidney

Підвищення ефективності реклами за допомогою АІ

• Створення ефективних рекламних кампаній: покроковий процес від налаштування до оптимізації. Оптимізація реклами на кожному крокі покупця згідно CJM і JTBD
• Створення заголовків і рекламних текстів. Огляд HubSpot
• Моніторинг та аналіз конкурентних стратегій з Deep Research і OSINT
• Автоматизація таргетування та сегментація цільової аудиторії
• Прогнозування ефективності рекламних кампаній
• Оптимізація витрат на рекламу

Використання АІ для створення креативів та контенту (практичний воркшоп)

• Огляд трендів і можливостей, які з'являються завдяки розвитку штучного інтелекту
• Огляд основних інструментів AI для створення графіки, текстів (ChatGPT, Canva AI, MidJourney, DALL·E, та ін.)
• Генерація текстового та графічного контенту за допомогою AI

Використання штучного інтелекту в аудіо та відео-маркетингу

• Створення відеоматеріалів, включаючи: монтаж, анімацію та обробку звуку (Topaz Video AI, Krea.ai, Photoshop, Magnific, Leonardo AI)
• Персоналізація відео-контенту на основі даних про цільову аудиторію
• Генерація та адаптація музичного і голосового контенту (Suno, Udio, ElevenLabs, Adobe Audition)
• Аналіз метрик для оцінки ефективності створеного контенту та корекції стратегії
• Огляд основних інструментів для створення аудіо та відео-маркетингу
• Створення аватарів за допомогою Heygen, D-ID, Synthesia

Інтеграція чат-ботів у Telegram та Instagram через платформи автоматизації. Побудова комунікаційної стратегії

• Інтеграція чат-ботів у Telegram та Instagram через платформу SendPulse
• Створення комунікаційної стратегії для чат-ботів в різних бізнес-нішах
• Функції штучного інтелекту як бази знань та автоматизованого відповідача в месенджерах
• Моделі ШІ, що використовуються в чат-ботах, та їх відмінності
• Вибір AI-інструментів для розвитку клієнтської лояльності

Функціонал ШІ в чат-ботах

• Використання моделей ШІ (GPT, Claude, Gemini) для роботи чат-ботів: огляд і порівняння
• Як ШІ в чат-ботах обробляє запити: побудова баз знань і автоматична підтримка клієнтів
• Роль AI у персоналізації комунікацій та розвитку клієнтської лояльності
• Практичний вибір AI-інструментів для підвищення якості обслуговування
• Потенційні ризики використання ШІ в автоматизації підтримки та їхнє вирішення

Створення ефективних презентацій за допомогою АІ

• Застосування штучного інтелекту для розробки шаблонів презентацій
• Створення контенту за допомогою текстових нейромереж
• Візуалізація слайдів за допомогою Gamma, Beautiful. Створення діаграм в Napkin
• Можливість створення інтерактивних графіків, які можна інтегрувати в презентації
• Використання AI-інструментів для оперативного збору та аналізу великих обсягів інформації. АІ створення дашбордів

Аналіз соціальних мереж з АІ

• Генерація ідей для контенту: теми, формати, креативи для різних платформ
• Використання штучного інтелекту для прогнозування оптимального часу публікації
• Приклади практичного застосування AI в аналізі соціальних мереж

Огляд маркетингових тенденцій з АІ та підготовка до захисту

• Прогнозування майбутніх тенденцій у використанні AI в маркетингу
• Розбір успішних кейсів використання АІ в маркетингу
• Підготовка структури фінального проєкту
• Правила захисту проєкту

Практичний проєкт

• Розробка та впровадження маркетингової кампанії з використанням AI
• Презентація результатів та обговорення

Особливості курсу

• "Живі" онлайн-вебінари
• Доступ до запису вебінару вже наступного дня після проведення
• Закрите ком'юніті в Telegram на період навчання
• 16+ годин навчання на курсі по АІ маркетинг
• Практичні домашні завдання
• Інтерактивна навчальна платформа
• Зворотний зв'язок від куратора протягом навчання
• Матеріали курсу доступні 1 рік з моменту його завершення
• Сертифікат WebPromoExperts
• Можливість сплатити за курс частинами (від 2 до 6 платежів)

Викладачі курсу

• Вілена Остапенко - Засновниця АІ Marketer Club і каналу AI Marketer
• Володимир Чернер - СЕО в New Strategies Group, голова SMM-комітету IAB, автор проєкту Штучка Інтелект
• Сергій Кокшаров - Незалежний експерт із SEO-просування
• Михайло Хейна - Керівник креативної студії Арт Депо

Програма курсу включає понад 25 лабораторних завдань, які імітують реальні атаки та дозволяють працювати із середовищами IoT, хмарними сервісами (AWS, Azure), SCADA-системами та інфраструктурами Active Directory. Сухачі навчаться проводити атаки на мережі з обмеженим доступом, розробляти власні експлойти, працювати з методами Pivoting і підвищення привілеїв.

Програма курсу

Module 01. Introduction to penetration testing and methodologies

• Principles and objectives of penetration testing
• Penetration testing methodologies and frameworks
• Best practices and guidelines for penetration testing
• Role of artificial intelligence in penetration testing
• Role of penetration testing in compliance with laws, acts, and standards

Key topics covered:

• penetration testing
• penetration testing process
• penetration testing methodologies and frameworks
• MITRE ATT&CK framework
• characteristics of a good penetration test
• AI-driven penetration testing
• AI-driven tools for penetration testing
• compliance-driven penetration testing
• role of AI and machine learning in compliance-driven testing

Module 02. Penetration testing scoping and engagement

• Penetration testing: pre-engagement activities
• Key elements required to respond to penetration testing RFPs
• Drafting effective rules of engagement (ROE)
• Legal and regulatory considerations critical to penetration testing
• Resources and tools for successful penetration testing
• Strategies to effectively manage scope creep

Key topics covered:

• preparing for proposal submission
• rules of engagement
• drafting a ROE
• drafting penetration testing contract
• rules of behavior
• nondisclosure agreement
• liability issues
• engagement letter
• kickoff meeting
• statement of work
• preparing the test plan
• data use agreement
• mission briefing
• scope creeping

Module 03. Open-source intelligence (OSINT)

• Collect open-source intelligence (OSINT) on target's domain name
• Collect OSINT about target organization on the web
• Perform OSINT on target's employees
• OSINT using automation tools
• Map the attack surface

Labs:

• collect OSINT on target's domain name, web, and employees
• collect OSINT using automation tools
• identify and map attack surface

Key topics covered:

• find domain and subdomains
• Whois lookups
• DNS records
• reverse lookups
• DNS zone transfer
• web searches using advanced operators
• Google dork
• footprint target using Shodan
• email harvesting
• people search online services
• automate OSINT process using tools/frameworks
• attack surface mapping
• traceroute analysis
• scanning target network
• discover live hosts
• port scanning
• OS banner grabbing
• service fingerprinting

Module 04. Social engineering penetration testing

• Social engineering penetration testing concepts
• Off-site social engineering penetration testing
• On-site social engineering penetration testing
• Document findings with countermeasure recommendations

Labs: sniff credentials using the social-engineer toolkit (SET).

Key topics covered:

• social engineering penetration testing process
• off-site social engineering penetration testing
• phishing
• social engineering using phone
• social engineering using AI and ML
• on-site social engineering penetration testing
• social engineering countermeasures

Module 05. Web application penetration testing

• Web application footprinting and enumeration techniques
• Techniques for web vulnerability scanning
• Test for vulnerabilities in application deployment and configuration
• Techniques to assess identity management, authentication, and authorization mechanisms
• Evaluate session management security
• Evaluate input validation mechanisms
• Detect and exploit SQL injection vulnerabilities
• Techniques for identifying and testing injection vulnerabilities
• Exploit improper error handling vulnerabilities
• Identify weak cryptography vulnerabilities
• Test for business logic flaws in web applications
• Evaluate applications for client-side vulnerabilities

Labs:

• perform website footprinting
• perform web vulnerability scanning using AI
• perform various attacks on target web application

Key topics covered:

• OWASP penetration testing framework
• website footprinting
• web spidering
• website mirroring
• HTTP service discovery
• web server banner grabbing
• test for default credentials
• enumerate webserver directories
• web vulnerability assessment
• web application fuzz testing
• directory brute forcing
• web vulnerability scanning
• test handling of file extensions
• test backup and unreferenced files
• username enumeration
• authorization attack
• insecure access control methods
• session token sniffing
• session hijacking
• cross-site request forgery (XSRF)
• URL parameter tampering
• SQL injection
• LDAP injection
• improper error handling
• logic flaws
• frame injection

Module 06. API and java web token penetration testing

• Techniques and tools to perform API reconnaissance
• Test APIs for authentication and authorization vulnerabilities
• Evaluate the security of JSON web tokens (JWT)
• Test APIs for input validation and injection vulnerabilities
• Test APIs for security misconfiguration vulnerabilities
• Test APIs for rate limiting and denial of service (DoS) attacks
• Test APIs for security of GraphQL implementations
• Test APIs for business logic flaws and session management

Labs:

• perform API reconnaissance using AI
• scan and identify vulnerabilities in APIs
• exploit various vulnerabilities to gather information on the target application

Key topics covered:

• API reconnaissance
• test APIs for broken authentication
• test APIs for object-level permissions (BOLA)
• test for JWT issues
• test APIs for SQL injection vulnerabilities
• test APIs for cross-site scripting (XSS)
• fuzzing API inputs
• API vulnerability scanning
• unsafe consumption of APIs
• API for throttling and rate limiting attacks
• GraphQL issues
• API for workflows' circumvention
• API for session hijacking

Module 07. Perimeter defense evasion techniques

• Techniques to evaluate firewall security implementations
• Techniques to evaluate IDS security implementations
• Techniques to evaluate the security of routers
• Techniques to evaluate the security of switches

Labs:

• identify and bypass a firewall
• evade perimeter defenses using social-engineer toolkit (SET)
• perform WAF fingerprinting

Key topics covered:

• testing the firewall
• locate the firewall
• enumerate firewall access control list
• scan the firewall for vulnerabilities
• bypass the firewall
• IDS penetration testing
• techniques used to evade IDS systems
• test the IDS using different techniques
• bypass IDS
• router testing issues
• port scan the router
• test for router misconfigurations
• security misconfigurations in switch
• test for OSPF performance
• router and switch security auditing tool

Module 08. Windows exploitation and privilege escalation

• Windows pen testing methodology
• Techniques to perform reconnaissance on a Windows target
• Techniques to perform vulnerability assessment and exploit verification
• Methods to gain initial access to Windows systems
• Techniques to perform enumeration with user privilege
• Techniques to perform privilege escalation
• Post-exploitation activities

Labs:

• exploit Windows OS vulnerability
• exploit and escalate privileges on a Windows operating system
• gain access to a remote system
• exploit buffer overflow vulnerability on a Windows machine

Key topics covered:

• reconnaissance on Windows
• Windows vulnerability scanning
• gain access to Windows system
• vulnerability scanning and exploit suggestion using AI
• crack passwords
• gain access to Windows using remote shell
• exploit buffer overflow vulnerability on Windows
• Meterpreter post exploitation
• escalating privileges
• UAC bypass
• antivirus evasion
• disable Windows Defender
• setup backdoor at boot
• evade antivirus detection

Module 09. Active directory penetration testing

• Architecture and components of Active Directory
• Active Directory reconnaissance
• Active Directory enumeration
• Exploit identified Active Directory vulnerabilities
• Role of artificial intelligence in AD penetration testing strategies

Labs:

• explore the Active Directory environment
• perform Active Directory enumeration
• perform horizontal privilege escalation and lateral movement
• retrieve cached Active Directory credentials

Key topics covered:

• Active Directory
• Active Directory components
• Active Directory reconnaissance
• enumerate Active Directory
• Active Directory service interfaces (ADSI)
• Active Directory enumeration tools
• password spraying attack
• Active Directory certificate services (AD CS)
• Exchange Server user enumeration
• exploit Exchange Server
• extract password hashes
• crack NTLM hashes
• Active Directory exploitation
• AD enumeration using AI

Module 10. Linux exploitation and privilege escalation

• Linux exploitation and penetration testing methodologies
• Linux reconnaissance and vulnerability scanning
• Techniques to gain initial access to Linux systems
• Linux privilege escalation techniques

Labs:

• perform reconnaissance and vulnerability assessment on Linux
• gain access and perform enumeration
• identify misconfigurations for privilege escalation

Key topics covered:

• Linux reconnaissance
• Linux vulnerability scanning
• gaining initial access
• privilege escalation methods
• post-exploitation activities
• persistence techniques
• password attacks
• misconfiguration exploitation
• enumeration tools
• file permission issues
• kernel exploits
• sudo misconfigurations
• cron job abuse
• exploiting SUID binaries

Module 11. Reverse engineering, fuzzing, and binary exploitation

• Concepts and methodology for analyzing Linux binaries
• Methodologies for examining Windows binaries
• Buffer overflow attacks and exploitation methods
• Concepts, methodologies, and tools for application fuzzing

Labs:

• perform binary analysis
• explore binary analysis methodology
• write an exploit code
• reverse engineering a binary
• identify and debug stack buffer overflows
• fuzzing an application

Key topics covered:

• machine instructions
• 32-bit assembly
• ELF binary
• IA-32 instructions for pentesting
• binary analysis methodology
• Capstone framework
• static analysis
• dynamic analysis
• x86 C program
• buffer overflow
• heap overflow
• memory corruption exploits
• cross-compile binaries
• fuzzing
• fuzzing steps
• types of fuzzers
• debugging
• fuzzing tools
• building fuzzer

Module 12. Lateral movement and pivoting

• Advanced lateral movement techniques
• Advanced pivoting and tunneling techniques to maintain access

Labs: perform pivoting, perform DNS tunneling and HTTP tunneling.

Key topics covered:

• lateral movement
• pass the hash (PtH) attack
• pass the ticket (PtT) attack
• Kerberos attacks
• silver ticket
• golden ticket
• Kerberoasting
• PsExec Metasploit framework for lateral movement
• Windows remote management (WinRM) for lateral movement
• crack RDP
• pivoting
• pivoting tools
• HTTP tunneling
• DNS tunneling
• ICMP tunneling
• SSH tunneling
• port forwarding

Module 13. IoT penetration testing

• Fundamental concepts of IoT pentesting
• Information gathering and attack surface mapping
• Analyze IoT device firmware
• In-depth analysis of IoT software
• Assess the security of IoT networks and protocols
• Post-exploitation strategies and persistence techniques
• Comprehensive pentesting reports

Labs: perform IoT firmware acquisition, extraction, analysis, and emulation, probe IoT devices.

Key topics covered:

• IoT penetration testing
• OWASP top 10 IoT threats
• OWASP IoT attack surface areas
• IoT penetration testing methodology
• identify IoT devices
• firmware analysis
• extract the firmware image
• firmware extraction
• reverse engineering firmware
• static analysis of binaries
• dynamic analysis of binaries
• IoT software analysis
• IoT network and protocol security testing
• network traffic analysis between devices
• gateways, and servers
• privilege escalation techniques in IoT
• lateral movement techniques within IoT networks
• IoT penetration testing report

Module 14. Report writing and post-testing actions

Labs: generate penetration test reports

• Purpose and structure of a penetration testing report
• Essential components of a penetration testing report
• Phases of a pentest report writing
• Skills to deliver a penetration testing report effectively
• Post-testing actions for organizations

Key topics covered:

• characteristics of a good pentesting report
• report components
• phases of report development
• writing a draft report
• report writing tools
• delivering the penetration testing report
• report retention
• destroying the report
• sign-off document
• developing and implementing data backup plan
• conducting training
• retesting and validation

Вимоги до рівня знань студента

• Глибоке розуміння комп'ютерних мереж, IP-адресації та передових протоколів (DNS, DHCP, ARP, ICMP, SNMP, Kerberos)
• Глибокі знання концепцій інформаційної безпеки, методологій тестування на проникнення та управління вразливостями
• Рекомендовано: сертифікація CEH Ради ЄС (або еквівалент) та щонайменше два роки практичного досвіду в галузі кібербезпеки або тестування на проникнення
• Володіння інструментами та фреймворками для тестування на проникнення (Nmap, Metasploit, Burp Suite, Wireshark, PowerShell, Python)
• Практичний досвід роботи з методами експлуатації, ескалацією привілеїв та методами пост-експлуатації
• Знайомство з передовими галузями: безпека Active Directory, хмарні середовища, безпека Інтернету речей та методи ухилення від загроз
• Здатність виконувати розвідку, сканування, експлуатацію, горизонтальне переміщення та звітування у складних умовах
• Зручна робота з кількома операційними системами: Windows, Linux та macOS
• Здатний виконувати розширені операції командного рядка, сценарії та автоматизацію
• Досвід роботи з завданнями системного адміністрування (керування користувачами, налаштування сервісів, посилення безпеки)
• Наполегливо рекомендується знайомство з платформами віртуалізації, лабораторними середовищами та хмарними платформами (AWS, Azure, GCP)

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали від EC-Council у електронному вигляді з доступом на 12 місяців
• Доступ до платформи лабораторних робіт Cyber Range на 6 місяців: практичний доступ до реалістичних середовищ для виконання завдань із тестування на проникнення
• Сертифікат про проходження курсу C|PENT від EC-Council: отримується після завершення курсу як підтвердження участі у програмі
• Ваучер для складання іспиту C|PENT (дійсний 12 місяців): дозволяє пройти офіційний сертифікаційний іспит
• Міжнародний сертифікат C|PENT від EC-Council після успішного складання іспиту: офіційне підтвердження вашого рівня компетенції у роботі з багаторівневими мережами, хмарними середовищами, IoT та SCADA-системами

Навчитеся будувати рішення з використанням моделей машинного навчання з допомогою Python для табличних і текстових даних. Зможете підбирати класну модель для даних і розумієте, як пріоритезувати експерименти в ході дослідження. В кінці ви будете мати оформлене резюме, портфоліо, LinkedIn, пройдете тестову співбесіду та будете розуміти, якими мають бути ваші покрокові дії аби досягнути своєї мети: знайти роботу в IT в напрямку Machine Learning або почати використовувати ML в своєї поточній роботі.

Програма курсу

Модуль 0. Основи Python для Data Science

• Змінні, типи даних та базові операції з числами й рядками
• Структури даних: списки, словники, кортежі та їх практичне застосування
• Умовні конструкції та цикли для автоматизації обробки даних
• Функції: створення, параметри та організація коду
• Ключові бібліотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib для роботи з даними та візуалізацією

Модуль 1. Вступ до Data Science

Світ штучного інтелекту

• Що таке машинне навчання та як навчаються моделі
• Навігація в світі методів машинного навчання
• Процес розв'язку Data Science задач та інструменти для DS рішень

Дослідницький Аналіз Даних

• З чого почати дослідницький аналіз даних
• Обробка відсутніх значень та аналіз викидів
• Аналіз залежностей між категоріальними змінними

Бонусний модуль. Контроль версій коду. Git

• Що таке Git та чому він такий популярний. Встановлення і конфігурація
• Команди: робота з репозиторієм
• Гілки, pull-ріквести, merge та кращі практики коміту коду
• GUI, історія комітів та що не варто комітити

Модуль 2. Навчання з учителем

Лінійна та поліноміальна регресія. Методи оцінки точності прогностичної моделі

• Тестування статистичних гіпотез
• Підведення до задачі лінійної регресії
• Статистичні методи перевірки на гаусовість
• ЦГТ і пошук змінних-кандидатів для побудови лін. регресії
• Поняття лінії та пошук найкращої лінії, яка описує дані
• Вступ до лінійної алгебри. Робота з матрицями і векторами
• Математичне формулювання задачі лінійної регресії
• Припущення лін. регресії. Метод найменших квадратів
• Вимірювання якості регресійної моделі
• Градієнтний спуск для задачі лінійної регресії
• Лінійна регресія багатьох змінних. Виявлення статистичної значущості коефіцієнтів
• Використання категоріальних змінних у моделі машинного навчання
• Удосконалення моделі

Задача класифікації. Логістична регресія. Принцип роботи та методи оцінки якості

• Задачі класифікації. Математичне формулювання логістичної регресії
• Моделювання поліноміальної регресії
• Методи регуляризації в машинному навчанні

Розв'язок ML задачі step-by-step

• Задача класифікації з Scikit-Learn. Завантаження даних з Kaggle. Заповнення пропущених значень
• Масштабування числових ознак
• Навчання логістичної регресії в scikit-learn та оцінка якості класифікатора
• Класифікація нового значення. Збереження і завантаження моделі. Sklearn Pipelines

Стратегії вирішення дисбалансу класів у машинному навчанні

• Проблема дисбалансу класів. Random oversampling, undersampling та метод SMOTE
• Метод Adasyn, зв'язки Томека і комбінування oversampling з undersampling

Мультикласова та мультизначна класифікація

• Ансамблі моделей. Базові техніки
• Задачі мультикласової і мультизначної (multi-label) класифікації
• Вимірювання якості мультикласової класифікації. Приклад мультиклас і мультилейбл класифікації на даних

Дерева прийняття рішень

• Вступ до дерев прийняття рішень
• Принцип побудови дерев прийняття рішень
• Вибір критерія розбиття в процесі побудови дерева
• Умови зупинки в побудові дерева. Prunning. Як витягнути конкретні правила з дерева
• Майстер-клас з перенесення коду з jupyter notebook у Python модуль
• Навчання Decision Trees на практиці

Методи ансамблювання. Кросвалідація

• Метод крос-валідації для покращення якості моделі
• Оптимізація гіперпараметрів
• Класифікатор kNN (k-найближчих сусідів)
• Ансамблі моделей. Базові техніки
• Використання просунутих методів ансамблювання: Stacking та Bagging + MK з аналізом помилок класифікації
• Просунуті методи побудови ансамблів
• Алгоритми бустингу. Adaboost
• Градієнтний бустинг. XGBoost, LightGBM. Вибір алгоритму під задачу
• Демо використання бустингових моделей. Тюнінг гіперпараметрів з hyperopt

Аналіз часових рядів

• Вступ в аналіз часових рядів. Компоненти часових рядів
• Аналіз якості передбачень часових рядів. Автокореляція і часткова автокореляція в часових рядах
• Поняття стаціонарності. Знайомство з базовим функціоналом бібліотеки Darts
• Методи прогнозування часових рядів та їх застосування. Бейзлайн моделі для часових рядів. Exponential smoothing
• Моделі ARIMA/SARIMAX та Theta
• Facebook Prophet, RNN/LSTM, трансформери для прогнозування time series. Розгляд часових рядів з іншою природою
• Backtesting і аналіз помилок в аналізі часових рядів

Модуль 3. Навчання без учителя

Алгоритми кластеризації

• Вступ до алгоритмів кластеризації у Machine Learning
• KMeans: принцип роботи алгоритму та як визначити оптимальну кількість кластерів
• Ієрархічна кластеризація
• Метод кластеризації DBSCAN. Silhouette метрика для оцінки якості кластеризації

Методи пониження розмірності

• Вступ до пониження розмірностей даних у машинному навчанні
• Принцип роботи PCA
• Прикладне використання PCA. Візуалізація, зниження шуму, стиснення зображення та аналіз даних за допомогою PCA
• Побудова PCA вручну. Нелінійний алгоритм t-SNE

Основи побудови рекомендаційних систем

• Collaborative Filtering і принципи побудови рек. систем
• Рек. системи з fastai

Mini-term проєкт після 3-го модуля

Продемонструєте всі набуті навички з EDA, препроцесингу, вибору метрик, моделювання та інтерпретації результатів.

Модуль 4. Deep Learning & NLP

Вступ у NLP

• Вступ до Natural Language Processing
• Основи класифікації тексту
• Попередня обробка тексту та навчання ML моделі для класифікації
• Аналіз якості класифікації тексту
• Векторизація тексту за допомогою TF-IDF

Парсинг та аналіз тексту

• Робота з HTML та веб-сторінками. Парсинг та аналіз вакансій
• Принцип роботи PПобудова WordCloud. Очищення тексту з ChatGPTCA
• N-грами для аналізу мови

Вступ у Deep Learning

• Вступ до нейронних мереж
• Вступ у PyTorch. Backpropagation
• Будуємо першу нейронну мережу з PyTorch
• Feed-forward Neural Networks

Глибоке навчання для моделювання послідовностей

• Моделювання послідовностей. Принцип роботи рекурентних нейронних мереж
• Як влаштована RNN всередині
• Критерії дизайну рекурентних нейронних мереж
• RNN з 0: задача і кодування вхідних даних
• RNN з 0: тренування моделі
• Процес роботи з RNN "по-дорослому": обробка моделі на простих даних і дебаг моделі
• Тренування та аналіз моделі з PyTorch RNN-cell
• Розпаралелювання обробки послідовностей у нейронних мережах. Архітектура трансформера

Модуль 5. Основи деплойменту

• Вступ до MLOps
• Що необхідно врахувати після готовності моделі
• Способи розгортання ML моделі
• Практичний гайд з деплою ML-моделі на Streamlit

Модуль 6. Створення додатків на основі LLMів

• Алгоритм створення додатків з використанням мовних моделей
• Використання LLMів з бібліотекою Langchain: Промпти і ланцюги
• Langchain Agents
• Робота з пам'яттю в Langchain
• Моделі Hugging Face: Порівняння мовних моделей в Langchain
• Побудова додатку з використанням Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Майстер клас "Побудова мультиагентних систем з LangGraph"

Модуль 7. Працевлаштування

• Як створити ексклюзивне резюме
• LinkedIn, який працює на вас
• Оформлення WOW-портфоліо для Data Science спеціаліста
• Огляд платформи для пошуку роботи Djinni. Реєстрація. Пошук вакансій
• Лайфхаки успішного проходження співбесід
• 250+ питань до технічної співбесіди з відповідями
• Гайд "Платформи для пошуку фріланс-проєктів і фултайм роботи в Україні і країнах Європи"

Додатковий модуль SQL

Основи SQL та Реляційних баз даних

• Що таке SQL та реляційна база даних?
• Термінологія, Зв'язки та Діалекти в SQL
• Синтаксис SQL
• Як користуватись SQL Practice. Приклади найпростіших запитів

Практика роботи з даними в SQL

• Запити з однієї бази. Фільтрація
• Робота з рядками та датами
• Домашнє завдання №1 на практику SQL
• Робота з JOINs: Пояснення та перші приклади
• Використання JOIN та CASE WHEN
• Об'єднання за допомогою UNION
• Домашнє завдання №2 на практику SQL

Підключення до бази даних в Python

• Завантаження бази даних локально
• SQL-скрипт та SQL Client
• Підключення до бази в Python: connection, cursor
• Домашнє завдання №3 Python + SQL
• Читання даних за допомогою Pandas
• INSERT, DELETE, UPDATE та close connection
• Classicmodel database (orders)
• Бонус. SQL in Pandas
• Домашнє завдання №4 Pandas + SQL

Фінальний проєкт

• Студенти обирають цікавий для себе набір даних
• Роблять дослідження, візуалізацію даних
• Створюють інтерактивні дашборди
• Використовують SQL, Python, BI-інструмент
• Роблять оформлення за рекомендаціями

Особливості курсу

• Продумана проєктно-орієнтована програма, після якої дійсно можна працевлаштуватись на позицію Machine Learning Engineer в ІТ
• Короткі уроки до 30 хв з практикою після кожного невеликого блоку
• Зручна платформа: всі уроки, домашки, тести і перевірки ДЗ в одному місці
• Супровід на кожному етапі
• Практика на даних як В РЕАЛЬНІЙ РОБОТІ - НЕіграшкові набори даних. Це основний недолік більшості курсів, що люди вчаться на іграшкових даних, а потім в реальному житті нічого не можуть зробити. В мене не так
• 2 рази на тиждень QA зідзвони для обговорення питань та прибирання блокерів
• За курс ви розв'яжете більше 23х повноцінних ML задач в лекціях і в ДЗ й отримаєте ДУЖЕ детальний розбір
• Окремий модуль з працевлаштування - все, що потрібно знати, аби знайти роботу
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Ганна Пилєва - Senior Machine Learning Engineer, Consultant

Програма ECIH зосереджена на критично важливих аспектах кіберзахисту, дозволяючи слухачам не лише навчитися ефективно боротися з атаками, а й впроваджувати заходи запобігання. У рамках курсу учасники опанують сучасні методи реагування на інциденти у різних середовищах - від корпоративних мереж до хмарних інфраструктур.

Програма курсу

Module 01. Introduction to incident handling and response

• Understand information security threats and attack vectors
• Explain various attack and defense frameworks
• Understand information security concepts
• Understand information security incidents
• Understand the incident management process
• Understand incident response automation and orchestration
• Describe various incident handling and response best practices
• Explain various standards related to incident handling and response
• Explain various cyber security frameworks
• Understand incident handling laws and legal compliance

Module 02. Incident handling and response process

• Understand incident handling and response (IH&R) process
• Explain preparation steps for incident handling and response
• Understand incident recording and assignment
• Understand incident triage
• Explain the process of notification
• Understand the process of containment
• Describe evidence gathering and forensics analysis
• Explain the process of eradication
• Understand the process of recovery
• Describe various post-incident activities
• Explain the importance of information sharing activities

Module 03. First response

• Explain the concept of first response
• Understand the process of securing and documenting the crime scene
• Understand the process of collecting evidence at the crime scene
• Explain the process for preserving, packaging, and transporting evidence

Module 04. Handling and responding to malware incidents

• Understand the handling of malware incidents
• Explain preparation for handling malware incidents
• Understand detection of malware incidents
• Explain containment of malware incidents
• Describe how to perform malware analysis
• Understand eradication of malware incidents
• Explain recovery after malware incidents
• Understand the handling of malware incidents - case study
• Describe best practices against malware incidents

Module 05. Handling and responding to email security incidents

• Understand email security incidents
• Explain preparation steps for handling email security incidents
• Understand detection and containment of email security incidents
• Understand analysis of email security incidents
• Explain eradication of email security incidents
• Understand the process of recovery after email security incidents
• Understand the handling of email security incidents – case study
• Explain best practices against email security incidents

Module 06. Handling and responding to network security incidents

• Understand the handling of network security incidents
• Prepare to handle network security incidents
• Understand detection and validation of network security incidents
• Understand the handling of unauthorized access incidents
• Understand the handling of inappropriate usage incidents
• Understand the handling of denial-of-service incidents
• Understand the handling of wireless network security incidents
• Understand the handling of network security incidents - case study
• Describe best practices against network security incidents

Module 07. Handling and responding to web application security incidents

• Understand the handling of web application incidents
• Explain preparation for handling web application security incidents
• Understand detection and containment of web application security incidents
• Explain analysis of web application security incidents
• Understand eradication of web application security incidents
• Explain recovery after web application security incidents
• Understand the handling of web application security incidents - case study
• Describe best practices for securing web applications

Module 08. Handling and responding to cloud security incidents

• Understand the handling of cloud security incidents
• Explain various steps involved in handling cloud security incidents
• Understand how to handle azure security incidents
• Understand how to handle aws security incidents
• Understand how to handle google cloud security incidents
• Understand the handling of cloud security incidents - case study
• Explain best practices against cloud security incidents

Module 09. Handling and responding to insider threats

• Understand the handling of insider threats
• Explain preparation steps for handling insider threats
• Understand detection and containment of insider threats
• Explain analysis of insider threats
• Understand eradication of insider threats
• Understand the process of recovery after insider attacks
• Understand the handling of insider threats - case study
• Describe best practices against insider threats

Module 10. Handling and responding to endpoint security incidents

• Understand the handling of endpoint security incidents
• Explain the handling of mobile-based security incidents
• Explain the handling of iot-based security incidents
• Explain the handling of ot-based security incidents
• Understand the handling of endpoint security incidents - case study

Вимоги до рівня знань студента

• Базове розуміння концепцій інформаційної безпеки та кіберзагроз
• Розуміння того, як функціонує ІТ-інфраструктура та бізнес-системи
• Знайомство з основами інцидентів безпеки (шкідливе програмне забезпечення, фішинг, DoS, внутрішні загрози)
• Здатність розпізнавати поширені вектори атак та вразливості безпеки
• Розуміння основних етапів реагування: виявлення, стримування, ліквідація, відновлення
• Впевнено користуюся операційними системами Windows та Linux
• Вміння працювати з базовими інструментами безпеки (антивірус, SIEM-панелі, інструменти аналізу журналів)
• Розуміння файлових систем, управління користувачами та моніторингу системи

Як проходить навчання?

• Прямі ефіри LIVE або Офлайн навчання: 3 дні по 8 годин інтенсивного навчання
• Доступ до лекцій, лабораторних робіт та матеріалів курсу через власний акаунт на платформі вендора
• Заняття проводяться сертифікованими інструкторами з великим досвідом роботи у реальних проєктах, які доступні для консультацій
• Реальні симуляції атак на платформі вендора, де виконуються практичні завдання у форматі live-практики
• Курс спрямований на отримання практичних знань та сертифікації, які одразу можна використовувати у роботі

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали від EC-Council у електронному вигляді з доступом на 12 місяців: повний набір теоретичних та практичних ресурсів для підготовки до іспиту
• Доступ до інтерактивної навчальної платформи EC-Council iLabs на 6 місяців: лабораторні роботи в реалістичних сценаріях, що дозволяють відпрацювати методи реагування на інциденти
• Офіційний сертифікат про проходження курсу ECIH від EC-Council: підтверджує успішне завершення програми навчання
• Ваучер для складання сертифікаційного іспиту ECIH (ECIH 212-89): дозволяє пройти офіційний міжнародний іспит, термін дії 12 місяців
• Міжнародний сертифікат ECIH від EC-Council після успішного складання іспиту: офіційне підтвердження компетенцій у сфері реагування на кіберінциденти, що визнається роботодавцями у всьому світі

На курсі ви опануєте найновіші хакерські інструменти, методології та практики, які використовуються хакерами та фахівцями з інформаційної безпеки для законного зламу організацій з подальшим забезепеченням їх безпеки.

Програма курсу

Модуль 1. Введення до етичного хакінгу: основи безпеки

Вивчите основи та ключові питання в інформаційній безпеці, включаючи базові принципи етичного хакінгу, засоби контролю інформаційної безпеки, відповідні закони та стандартні процедури.

Модуль 2. Розвідка та сканування

Навчитесь використовувати найновіші техніки та інструменти для збору інформації та розвідки - критично важливого етапу перед атакою в етичному хакінгу.

Модуль 3. Сканування мереж

Вивчите різні техніки сканування мереж та контрзаходи.

Модуль 4. Енумерування (перерахування)

Вивчите різні техніки енумерації, включаючи експлуатації протоколу прикордонних шлюзів (BGP) та мережеве файлове спільне використання (NFS), а також відповідні контрзаходи.

Модуль 5. Аналіз вразливостей

Вивчите, як виявляти слабкі місця в мережі, комунікаційній інфраструктурі та кінцевих системах цільової організації. У модулі також розглядаються різні типи оцінки вразливостей і інструменти для їхнього аналізу.

Модуль 6. Злам (хакінг) системи

Вивчите різні методики зламу систем, що використовуються для виявлення вразливостей систем і мереж. У цьому модулі розглядаються техніки стеганографії, атаки стеганалізу та методи приховування слідів.

Модуль 7. Загрози зловмисного ПЗ

Вивчите різні типи зловмисного програмного забезпечення (Trojan, віруси, черв'яки тощо), загрози APT та безфайлові зловмисники, процедури аналізу зловмисного ПЗ та контрзаходи проти нього.

Модуль 8. Перехоплення даних (sniffing)

Вивчите техніки перехоплення пакетів та їхнє використання для виявлення вразливостей мережі, а також контрзаходи для захисту від атак перехоплення.

Модуль 9. Соціальна інженерія

Вивчите концепції та техніки соціальної інженерії, включаючи способи виявлення спроб крадіжки, аудит вразливостей на людському рівні та пропозиції контрзаходів проти соціальної інженерії.

Модуль 10. Відмова в обслуговуванні (Denial-of-Service)

Вивчите різні техніки атак відмови в обслуговуванні (DoS) та розподіленої відмови в обслуговуванні (DDoS), а також інструменти, що використовуються для аудиту цільової системи та розробки контрзаходів й захисту від DoS, DDoS атак.

Модуль 11. Перехоплення сеансу

Вивчите різні техніки перехоплення сеансу, які використовуються для виявлення вразливостей управління сеансами на мережевому рівні, а також слабкостей у процесах автентифікації, авторизації та криптографії. Розгляньте відповідні контрзаходи.

Модуль 12. Ухилення від систем виявлення вторгнень (IDS), міжмережевих екранів (firewals) та пасток (honeypots)

Вивчите техніки ухилення від фаєрволів, систем виявлення вторгнень (IDS) та пасток. Ознайомтеся з інструментами, що використовуються для аудиту мережевої периметру на вразливості, а також контрзаходами для захисту.

Модуль 13. Злам веб-серверів

Вивчите атаки на веб-сервери, включаючи комплексну методологію атак, що використовується для аудиту вразливостей в інфраструктурах веб-серверів, а також відповідні контрзаходи.

Модуль 14. Злам веб-додатків

Вивчите атаки на веб-додатки, включаючи комплексну методологію зламу для аудиту вразливостей у веб-додатках і контрзаходи для їхнього захисту.

Модуль 15. SQL-ін'єкції

Вивчите техніки атак SQL-ін’єкцій, методи обходу захисту та контрзаходи для захисту від SQL-ін’єкцій.

Модуль 16. Злам бездротових мереж

Вивчите різні типи шифрування, загрози, методології зламу, інструменти хакерів, засоби безпеки та контрзаходи для бездротових мереж.

Модуль 17. Злам мобільних платформ

Вивчите вектори атак на мобільні платформи, злом Android та iOS, управління мобільними пристроями, рекомендації з мобільної безпеки та засоби безпеки.

Модуль 18. Злам IoT та OT

Вивчите різні типи атак на Інтернет речей (IoT) та оперативні технології (OT), методології зламу, інструменти хакерів і контрзаходи.

Модуль 19. Хмарні обчислення

Вивчите різні концепції хмарних обчислень, такі як технології контейнеризації та безсерверні обчислення, а також загрози, атаки, методології зламу та техніки безпеки хмари.

Модуль 20. Криптографія

Вивчите алгоритми шифрування, інструменти криптографії, інфраструктуру відкритих ключів (PKI), шифрування електронної пошти, шифрування дисків, атаки на криптографію та інструменти криптоаналізу.

Попередні вимоги

Для проходження курсу та вдалого складання іспиту, слухачу необхідно мати певний (базовий) рівень знань:

• Базове розуміння комп'ютерних мереж та протоколів
• Знайомий з IP-адресацією, маршрутизацією та стеком TCP/IP (IPv4, DNS, DHCP, ARP, ICMP)
• Вміння користуватися основними мережевими інструментами (наприклад, ping, traceroute, nslookup, netstat, telnet, curl, http)
• Впевнене користування Linux або macOS (або підсистемою Windows для Linux)
• Може встановлювати пакети та використовувати інструменти командного рядка
• Розуміє основні файлові системи, дозволи та керування користувачами

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали
• Доступ до платформи лабораторних робіт CyberQ^TM Labs (доступ 6 місяців)
• Сертифікат про проходження навчання CEH від EC-Council
• Ваучер для складання іспиту з CEH (дійсний 12 місяців)
• Міжнародний сертифікат CEH від EC-Council, що підтверджує рівень компетенцій етичного хакера

Ядро курсу управління it архітектурою підприємства базується на принципах Open Agile Architecture, TOGAF і узгоджено з ITIL4, Scrum, SAFe, PMBOK 7 ed., DevOps практиками та артефактами для оптимальної побудови архітектури підприємства. Учасники також отримають практичний досвід моделювання за допомогою ArchiMate і ARIS Express.

Програма курсу

Введення

• Виклики часу, ландшафт технологічних платформ та трансформація методів управління
• Що таке корпоративна архітектура та управління корпоративною архітектурою (EAM), зв'язок з Governance, Innovation, Change, Portfolio та іншими практиками та фреймворками, включаючи DevOps, Lean, Scaled Agile (SAFe)
• Переваги управління архітектурою підприємства
• Ключові "споживачі архітектури" та їхні інтереси
• Вимоги до компетенцій та ключові завдання архітектора підприємства

Огляд різних фреймворків управління архітектурою

• Розширена модель Захмана
• Open Group TOGAF
• Open Group Open Agile Architecture
• Інші фреймворки та методи

Загальні архітектурні практики

• Архітектурний довідник (architecture repository)
• Архітектурний континуум
• Будівельні блоки
• Розробка архітектурних представлень
• Предметні області (domain) та шари (layers)
• Стандарти опису архітектури ISO/IEC/IEEE 42010:2011
• Методи прийняття архітектурних рішень
• Створення центрів компетенцій (CoE)
• Концепція композитного підприємства

TOGAF

• Принципи TOGAF
• Метод розробки архітектури (ADM), фреймворк архітектурного контенту, референтні моделі керівництва та техніки
• Етапи розробки архітектури, послідовність, входи, виходи, кроки та основні архітектурні артефакти
• Архітектурні принципи TOGAF
• Технічна еталонна модель (TRM)

Open Agile Architecture

• Роль архітектури при впровадженні Agile в масштабі
• Інсайти про Agile-бізнес
• Цілеспрямована архітектура та безперервна розробка продуктів
• Характеристики Agile-організації
• Коли та як використовувати блоки Open Agile Architecture
• Аксіоми Open Agile Architecture
• Ментальна модель, яка потрібна для Agile архітектури
• Техніки та кращі практики для цифрової трансформації та цифрових продуктів
• Як застосовувати Lean Value Stream Mapping
• Різні типи Agile архітектури та коли їх застосовувати
• Архітектурні практики в SAFe. Architectural Runway

Методи візуалізації архітектурних представлень

• Огляд моделей та інструментів
• Функціональна карта (capabilities map)
• Карта ІТ-ландшафту
• Стратегічні програми проєктів
• Інші представлення

Патерни проєктування

• Як сучасні технології змінюють патерни проєктування та архітектурні принципи
• Вплив SOA, Microservices, Scrum, DevOps, DevSecOps, CloudOrchestration на архітектурні рішення

Моделювання архітектури з ArchiMate

• Основи нотації ArchiMate
• Моделювання архітектури в інструментарії Archi
• Огляд інших інструментів від Software AG, Sparx Systems, IBM, SAS

Після курсу слухачі зможуть:

• Розуміти принципи управління it архітектурою підприємства для планування та впровадження архітектури IT
• Узгоджувати класичні підходи TOGAF і гнучкі моделі
• Забезпечувати Agile Architecture для підтримки цифрової трансформації
• Розуміти важливості архітектури при впровадженні Agile в масштабі
• Застосовувати кращі практики та техніки для Agile-проєктування в масштабі
• Використовувати спільну мову з Enterprise Architects та Agilists

Особливості курсу

• LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
• Підбірка матеріалів в електронному вигляді
• Електронний сертифікат НЦ
• Обід та кава-брейки (очний курс)
• Консультації тренера протягом 3-х місяців після закінчення курсу

Програма курсу

Python

• Синтаксис Python
• Інтерактивні вправи
• Jupyter Notebooks

Структури даних та бібліотеки

• Списки, кортежі, словникиs
• Огляд бібліотек (NumPy, Pandas, Matplotlib)

Функції та регулярні вирази

• Робота з рядками
• Регулярні вирази
• Використання розширених функцій

Об'єктно-орієнтоване програмування

• Класи, спадкування та поліморфізм
• Проєкт на основі ООП

Збір даних та скрапінг

• Техніки веб-скрапінгу (BeautifulSoup, Scrapy)
• Формати даних (CSV, JSON, XML)

Попередня обробка даних

• Очищення, масштабування та нормалізація даних
• Створення нових ознак

Візуалізація та дослідження даних

• Інструменти візуалізації даних (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
• Інтерактивні візуалізації

Обробка природньої мови (NLP)

• Очищення тексту
• Токенізація, стемінг та лемматизація
• Побудова NLP-процесів

Навчання з учителем

• Лінійна регресія
• Логістична регресія
• Метрики оцінки моделей

Навчання без учителя

• Техніки кластеризації (K-Means, ієрархічна кластеризація)
• Зменшення розмірності (PCA, t-SNE)

Вступ до нейронних мереж

• Основи нейронних мереж та їх компоненти
• Побудова простих моделей у TensorFlow/Keras

Вступ до генеративного ШІ

• GANs та Трансформери
• Побудова GANs та використання попередньо навчених Трансформерів

Обробка великих даних

• Вступ до Hadoop та Spark
• Обробка великих наборів даних

Після курсу ти вмітимеш

• Використовувати Python для розв'язування задач з обробки даних та моделювання
• Виконувати основні операції з векторами та матрицями, а також використовувати статистику та ймовірність для аналізу даних
• Оперувати Python-структурами даних та бібліотеками, які застосовуються в машинному навчанні (NumPy, Pandas, Matplotlib)
• Створювати функції та об'єктно-орієнтовані програми на Python для вирішення практичних задач
• Збирати дані з веб-джерел та використовувати BeautifulSoup для веб-скрапінгу
• Очищувати та обробляти дані для подальшого аналізу, використовуючи методи нормалізації та масштабування
• Візуалізувати дані за допомогою інструментів для створення графіків та інтерактивних візуалізацій
• Розуміти основи обробки природної мови (NLP) для аналізу текстових даних
• Створювати моделі машинного навчання для регресії та класифікації, а також оцінювати їх точність
• Використовувати алгоритми кластеризації та методи зниження розмірності для аналізу даних
• Будувати та навчати нейронні мережі за допомогою TensorFlow/Keras для вирішення різноманітних завдань
• Працювати з генеративними моделями та застосовувати їх у практичних сценаріях

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу
• Додаткові технічні е-курси
• Розмовні клуби з англійської & селф-стаді
• Короткі курси для розвитку софт навичок
• Спільнота професіоналів-однодумців

Викладачі курсу

Halyna Melnyk - Ментор SoftServe Академії

Це поглиблений курс, який підійде, щоб закріпити базові знання на практиці та впевнено рухатись кар'єрними сходами. Для навчання потрібно знати основи однієї з мов програмування (Java, С++, С# або Kotlin), розуміти бази даних й SQL та основні принципи роботи HTTP/REST API. Отримати ці навички можеш на курсі "Основи Kotlin для Android" та "Основи баз даних".

План курсу

Швидкий вступ до Kotlin

• Наслідування, інкапсуляція, поліморфізм, data-класи, sealed-типи, переліки (enums)
• Обробка винятків, дженеріки (generics), колекції, послідовності (sequences)
• Дата і час, регулярні вирази, делегація, анотації

Вступ до Jetpack Compose

• Макети (Layouts), стилізація
• Керування станом, логування, збереження в файл
• ViewModel, інтернаціоналізація/локалізація, підтримка тем

Розширена інфраструктура Jetpack Compose

• Ін'єкція залежностей: Hilt
• Адаптивний інтерфейс, Flow Layouts, форми, валідація
• Навігація між екранами / Compose Navigation

Допоміжні фреймворки

• Робота з локальною базою даних (ORM): Room
• Корутини, завантаження та кешування зображень: Coil
• REST-клієнт: Retrofit; робота з JSON: Moshi

Розширені можливості Android API

• Анімації, сповіщення
• Робота з камерою, мапами, геолокацією, аудіо
• Інтеграція WebView та взаємодія з JS-компонентами

Тестування, безпека та хмари

• Тестування: JUnit, MockK, Truth, Jetpack Compose Testing, Hilt Testing
• Аутентифікація з Firebase, робота з JWT (JWTDecode.Android)
• Використання Firebase Cloud Firestore та Remote Config

Переваги навчання на курсі

• Доступ до додаткових e-курсів
• Закріплення теорії через практичні завдання курсу
• Підтримка від досвідчених менторів та навчальних ШІ помічників
• Навчаємо використовувати сучасні ШІ-помічники та інструменти
• Спільнота однодумців у Discord
• Безкоштовний розмовний клуб з англійської
• Закриті події з експертами компанії

Особливості курсу

• Два заняття на тиждень з ментором, розбір тем та live coding практичних завдань
• Комунікація з ментором у Discord-чаті
• Додаткові матеріали та домашні завдання з перевіркою
• Мова викладання - українська, частина матеріалів англійською рівня А2
• Тривалість - 2 місяці (18 занять)
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Oleksandr Butrym - Ментор SoftServe Академії