Лучшие IT курсы в Украине

Контент-стратегія, таргетована реклама, копірайтинг та голос бренду — про це все ти дізнаєшся цьому на курсі SMM. А головне — навчишся з цим працювати для просування сторінок клієнтів.

Програма курсу

Модуль 1 - Знайомство з SMM та професією

Заняття 1. Ознайомлення з SMM та професією

• Що таке Inbound Merketing?
• Що таке SMM
• Сучасні реалії SMM. Як це було ще 3 роки тому та як це виглядає зараз
• Які підпрофесії існують у SMM?
• Чим відрізняється SMM на фрілансі від SMM в компаніях?

Заняття 2. Основи та принципи інтернет-маркетингу

• Переваги інтернет-маркетингу
• Види та приклади інтернет-маркетингу
• Швидкі лайфхаки та рекомендації щодо інтернет-маркетингу
• Портрет ідеального SMM-щика
• Що обов'язково читати SMM-щику

Заняття 3. Початок роботи

• Бріф
• Види запитів: комерція, особистий бренд
• Інтерв'ю з клієнтом
• Болі клієнта, блокери та його цілі
• Історія бренду та його позиціонування
• Продуктова лінійка
• Правила комунікації із клієнтом
• Договір про роботу

Заняття 4. Аналіз конкурентів та створення сторінок у Instagram та Facebook

• З чого починається аналіз
• Прямі та опосередковані конкуренти
• Предмети аналізу
• Висновки та рішення

Заняття 5. Аналіз цільової аудиторії

• Що таке цільова аудиторія?
• Метод 5W та інші способи сегментації
• Вибір ядра
• Болі та драйвери
• Створення портретів

Заняття 6. Рубрикатор та створення контент-плану

• Для чого потрібна контент-стратегія
• Визначення гілок контенту
• Формати контенту
• Рубрикатор
• Креатив: нагляд, методології, латеральне мислення
• Прогріви та лійки
• Вибір соціальних мереж для роботи + аудит наявних облікових записів
• Платні та безкоштовні джерела контенту
• Статистика

Модуль 2 - Креатив

Заняття 7. Креатив

• Як робити креатив, який "чіпляє"
• Огляд креативних методологій
• Латеральне мислення
• ТРВЗ і багато кейсів

Заняття 8. Копірайтинг

• Види текстів у соц. мережах
• Схеми (риба по простому)
• Страх білого листа - способи боротьби
• Мета-повідомлення та інфоприводи
• Структура рекламного тексту
• Оформлення офферу
• Як редагувати тексти?
• Поради юним копірайтерам

Заняття 9. Tone of Voice. Коментарі, особисті повідомлення, реакції на негатив

• Що таке Tone of Voice, чому це важливо у SMM
• Як працювати з коментарями та в особистих повідомленнях
• Як реагувати на негатив

Заняття 10. Візуал: айдентика та єдиний візуальний стиль

• Що це таке і з чим його їдять?
• Візуальний стиль облікового запису в залежності від комунікаційних цілей
• Яким буває контент? Мудборд SMM-щика: де шукати референси?

Заняття 11. Візуал: дизайн програми для SMM

• Організація зйомки
• Програми для обробки та як їх освоїти
• Instories

Модуль 3 - Таргетована реклама та основи брендингу

Заняття 12. Таргетована реклама у Facebook та Instagram (частина 1)

• Що таке націлення?
• Як працює націлення?
• Навіщо потрібне націлення?
• Що таке плейсмент?
• Цілі реклами
• Ієрархія рекламного кабінету
• Що обов'язково читати SMM-щику

Заняття 13. Таргетована реклама у Facebook та Instagram (частина 2)

• Чек-лист перед запуском реклами, її особливості
• Запуск реклами
• Визначення цілей + практика
• Ремаркетинг
• Види аудиторій у Facebook
• Вимоги до креативів (картинок)

Заняття 14. Таргетована реклама у Facebook та Instagram (частина 3)

Робота в Facebook Ads Manager.

Заняття 15. Розбір кейсів учасників

Заняття 16. Підведення підсумків

Тест із таргетованої реклами.

Заняття 17. TikTok та YouTube: оформлення облікового запису, просування

• Інтерфейс та особливості
• Чому люди приходять у Tik-Tok та YouTube
• Налаштування реклами

Заняття 18. Розбір рекламних акаунтів у Твіттері та Tik-Tok

• Огляд рекламних можливостей, цілей
• Налаштування реклами, створення аудиторії

Заняття 19. Брендинг

• Еволюція від продукту до бренду (короткий екскурс в історію)
• ДНК Бренду (big idea, цінності, користь тощо)
• Емоція (як основна складова бренду)

Заняття 20. Роль бренду в житті людей

• Як вийти з категорії?
• Компас Censidyam (інструмент для пошуку мотивації споживача)

Заняття 21. Менеджмент проєкту

• З чого почати
• Як керувати, як бюджетувати

Заняття 22. Взаємодія з командою

• Як ставити зрозуміле ТЗ
• Хто і за що відповідальний

Заняття 23. Розмова з кар'єрним менеджером

• Як і де шукати роботу для початківця та які інструменти при цьому використовувати
• Як правильно зробити резюме та яка інформація в ньому 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

Дипломна робота

Етап 1. Підготовка презентації дипломного проєкту

Оформлення та збирання всіх етапів дипломного проєкту, та оформлення це у презентацію.

Етап 2. Захист дипломного проєкту

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

• Альона Котляр - Таргетолог/CMO FSS agency
• Грищук Катерина - Middle SMM
• Ярослава Загурська - Middle SMM-спеціаліст
• Євгенія Ковтун - Senior SMM
• Максим Бородай - CEO at PM Agency

Навчись працювати з Google та Facebook Ads та налаштовувати контексту рекламу з мінімальними витратами та максимальною ефективністю. 2 місяці навчання і ти РРС-спеціаліст.

Програма курсу

Модуль 1 - Контекстна реклама. Рекламні компанії. Підготовка акаунту

Заняття 1. Введення у контекстну рекламу

• Структура курсу
• Створення облікового запису Google Ads
• Типи рекламних компаній
• Воронка. Маркетинг характеристики

Заняття 2. Пошукова реклама. Збір семантичного ядра

• Пошукові рекламні кампанії
• Кейворди, типи відповідностей, мінус слова
• Різниця між мінус словами на рівні кампаній та MCC
• Ресьорч, збір, групування семантики та інструменти за допомогою яких це можна зробити

Заняття 3. Динамічні пошукові компанії. Пошукові оголошення

• Налаштування динамічних пошукових груп
• Адаптивні пошукові оголошення
• Розширення. Показник якості. Аукціон

Заняття 4. Налаштування та оптимізація. Google Ads Editor

• Google Ads Editor. Способи оптимізації пошукових кампаній
• Шаблон для заливу кампаній та менеджменту сьорч кампаній

Заняття 5. Торгові рекламні кампанії та Perfomance Max

• Google Merchant (налаштування акаунту та створення фідів)
• Perfomance Max кампанії та способи оптимізації

Заняття 6. Системи аналітики. Google Analytics

• Встановлення Google Analytics, базові налаштування та звіти
• Налаштування цілей

Заняття 7. Інтерфейс і цілі Google Analytics

• Google Tag Manager
• Налаштування цілей через Google Tag Manager
• Електронна комерція

Заняття 8. Контекстно-медійні рекламні кампанії

• Налаштування аудиторій ремаркетингу
• Налаштування рекламних кампаній у КМС та ремаркетингу
• Оптимізація рекламних кампаній КМС та ремаркетингу

Заняття 9. Контекстно-медійні рекламні кампанії (КММ). Ремаркетинг

• Налаштування аудиторій ремаркетингу
• Налаштування кастомних аудиторій

Заняття 10. Реклама на Youtube та автоматизація рекламних кампаній

• Налаштування та оптимізація відеореклами
• Автоматизація реклами базовими засобами Google Ads
• Модуль з контекстної реклами

Заняття 11. Стратегія назначення ставок

• Ручні та розумні стратегії в Google Ads, правила використання
• Аукціон (додатково)

Заняття 12. Кейси оптимізації рекламних кампаній

Аудит акаунту

Модуль 2 - Таргетована реклама

Заняття 13. Основи роботи із Facebook

• Основні аспекти алгоритмів Facebook
• Заборонені теми та типи блоків
• Аналіз та відбір аудиторії

Заняття 14. Business Suit, Business Manager, Meta Ads, Сторінки кампанії, Каталог

• Студенти познайомляться з бізнес-інструментами, доступними на Facebook
• Як створювати кампанії та керувати своїми рекламними обліковими записами?

Заняття 15. Мета pixel

• Метапіксель, включаючи встановлення та налаштування пікселя Facebook, а також створення подій
• Встановлення CAPI
• Чим відрізняється Meta Pixel від CAPI та як їх використовувати?

Заняття 16. Створення рекламних кампаній

• Створення кампаній з метою "Конверсії"
• Створення рекламних кампаній із метою "Трафік"

Заняття 17. Створення рекламних кампаній. Частина 2

• Створення рекламних кампаній з метою "Залучення"
• Створення рекламних кампаній із метою "Ліди"
• Створення рекламних кампаній із метою "Повідомлення" магазину на Facebook

Заняття 18. Як створювати креативи які працюють

• Різні типи реклами, доступні на Facebook, включаючи ключові компоненти ефективного креативу
• Огляд сервісів для створення креативів – Figma або Lunacy

Заняття 19. Аналіз та оптимізація рекламних кампаній

Різні звіти, доступні на Facebook, а також про те, як оцінювати та оптимізувати свої рекламні кампанії

Заняття 20. Що таке ефективна сторінка в Instagram. Як налаштувати. Створення чат-ботів

• Як створити та наповнити сторінку в Instagram, у тому числі створити ботів у Telegram
• Сервіси для чат-ботів Integramat (Make) та ManyChat/SmartSender

Заняття 21. Кар'єрний розвиток таргетолога

• Про різні кар’єрні шляхи, доступні в цифровому маркетингу, включаючи роль таргетолога та спеціаліста з контекстної реклами
• Навчитеся складати резюме та ефективно спілкуватися з клієнтами

Заняття 22. 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

• Безкоштовна IT англійська
• Додаткові матеріали
• Кар'єрний менеджер
• Діджитал диплом для Linkedin

Викладачі курсу

• Іван Благовіщенський - CEO компанії EasyTarget
• Петро Лозинський - Middle PPC Specialist
• Діана Курасова - Senior PPC Manager
• Чмихун Антон - Marketing strategist | Senior lead generator

Протягом 8 місяців ви будете не просто знайомитись та вивчати нові теми, а все відпрацьовувати на практиці в форматі квізу або домашнього завдання. Паралельно після кожного виконаного дз ви отримаєте максимально детальний зворотний зв’язок. А наприкінці ми ще ретельно підготуємось до найголовнішого, пошуку роботи в IT. Кожного дня вас супроводжує куратор та залишається з вами на зв'язку в чаті. Якщо у вас виникне питання, ви відразу отримати підтримку, відповідь та розуміння, що робити далі. А ще підтримку від однодумців та розуміння. Гарантія працевлаштування. Дотримуючись всіх рекомендацій на курсі ви знайдете роботу і аби ви почувалися впевнено, всі умови повернення коштів детально прописані в договорі.

Програма курсу

Блок 1. Фундамент аналітики даних

Модуль 1. Вступ до професії аналітика даних. Продуктовий аналіз і метрики

• Хто такий аналітик даних: Які задачі він вирішує та які навички потрібні для успіху
• Ключові навички аналітика: Реальні приклади завдань і сценарії використання даних
• Що таке продуктовий аналіз: Як аналіз даних допомагає бізнесу приймати кращі рішення
• Метрики: Як правильно їх розуміти, обчислювати та використовувати для оцінки успіху

Модуль 2. Аналіз даних в Google Spreadsheet та Excel - від основ до просунутого використання

• Порівняння Google Sheets та Excel: Основні відмінності та унікальні можливості кожного інструменту
• Створення та форматування таблиць: Налаштування відображення різних типів даних
• Сортування та фільтрація даних: Використання Views для гнучкого управління даними
• Агрегація та умовне форматування: Використання функцій IF, SUMIF, Pivot Table для ефективного аналізу
• Просунуті функції: VLOOKUP, робота з курсами валют, об'єднання даних, обробка тексту
• Інтерактивні звіти: Побудова дашбордів для візуалізації ключових показників

Модуль 3. Теорія ймовірностей

• Вступ до теорії ймовірностей: Основні поняття та ключові принципи
• Ймовірність і її властивості: Розуміння ймовірнісних моделей
• Комбінаторика: Методи підрахунку можливих варіантів подій
• Умовна ймовірність і незалежні події: Як події впливають одна на одну
• Теорема Байєса: Як оновлювати ймовірності з урахуванням нових даних
• Інтерактивні звіти: Побудова дашбордів для візуалізації ключових показників

Модуль 4. Основи статистики для аналізу даних

• Вступ до статистичного аналізу: Ключові поняття та основи роботи зі статистикою
• Міри центральної тенденції: Середнє, медіана, мода та їх роль в аналізі даних
• Варіація та стандартне відхилення: Як виміряти розкид даних
• Коваріація та кореляція: Взаємозв'язки між змінними
• Основні розподіли: Види розподілів та їх застосування в аналізі

Блок 2. Робота з базами даних та SQL

Модуль 5. Бази даних. SQL: базовий синтаксис, JOINs

Основи SQL та реляційних баз даних:

• Основи баз даних: Що таке бази даних, системи управління базами даних, реляційні та нереляційні БД
• Знайомство з SQL: Мова запитів до баз даних та її логіка роботи
• Термінологія та діалекти SQL: Ключові поняття та різновиди SQL
• Базовий синтаксис SQL: Структура та основні команди для запитів
• Практичні запити: Робота з SQL на реальних прикладах

Практика роботи з даними в SQL:

• Фільтрація даних: Запити до однієї таблиці та обробка даних
• Робота з рядками та датами: Методи та функції обробки даних
• JOIN-запити: Поєднання таблиць для просунутих аналітичних запитів
• UNION-запити: Об'єднання результатів із кількох запитів
• INSERT, UPDATE, DELETE. Оновлення, вставка та видалення даних в таблицях

Блок 3. Візуалізація та ВІ-інструменти

Блок 6. Інструменти BI. Побудова інтерактивних звітів з Tableau

• Вступ до BI-систем:Що таке BI-системи та як вони допомагають бізнесу
• Огляд продуктів Tableau: Можливості та ключові інструменти платформи
• Основи Tableau Public: Базовий функціонал для створення звітів
• Створення дашборду: Побудова, налаштування та публікація звітів
• Просунуті техніки Tableau: Нестандартні функції та лайфхаки для візуалізацій

Модуль 7. Побудова інтерактивних звітів з Power BI

• Початок роботи з Power BI: Установка, налаштування та створення першого звіту
• Джерела даних та Power Query: Підключення, трансформація та обробка даних
• Візуалізації у Power BI: Типи графіків, фільтри та інтерактивні елементи
• Збереження та публікація звітів
• Просунуті техніки Tableau: Нестандартні функції та лайфхаки для візуалізацій
• Основи DAX: синтаксис, контексти та принципи роботи
• Створення обчислювальних стовпців і мір
• Роботу з функціями Average, AverageX та контекстними переходами
• Професійні практики форматування та коментування коду
• Побудову дашбордів на реальних даних

Проєкт "Аналіз даних з Google Sheets, SQL та ВІ-системою"

Самостійна робота над проєктом з даними, наданими Академією. Академія надає джерела даних, рекомендації та вимоги до виконання проєкту, та звісно ж - підтримку в чаті.

Блок 4. Аналіз даних з Python

Модуль 8. Інструменти для аналізу даних з Python

• Вступ до Python: Що таке Python та як його встановити
• Anaconda та Anaconda Navigator: Налаштування робочого середовища
• Виконання коду Python: Огляд доступних інструментів та середовищ
• Jupyter Notebook та Jupyter Lab: Встановлення та робота з інтерфейсом
• Редактор VS Code: Налаштування та можливості відлагодження коду
• Google Colab та віртуальні середовища: Хмарне виконання коду
• GitHub для аналітика: Контроль версій і робота з репозиторіями

Модуль 9. Основи програмування на Python

• Основи Python: Змінні та основні типи даних
• Колекції та Control Flow: Списки, словники та керування потоком виконання
• Цикли та List Comprehensions: Ефективна обробка даних у Python
• Функції у Python: Створення, анотація типів і застосування функцій
• Параметри функцій: Особливості передавання значень і приклади використання
• Глобальна та локальна область видимості: Модулі та обробка винятків
• Класи у Python: Основи об'єктно-орієнтованого програмування

Модуль 10. Бібліотека Pandas: ключові концепції та методи роботи з даними

• Структури даних у Pandas та NumPy: Серії, DataFrame, багатовимірні масиви
• Імпорт і читання даних: CSV, Excel, бази даних, інтеграція з Google Colab
• Очищення та підготовка даних: Заповнення пропусків, обробка аномалій
• Фільтрація та сортування: Методи вибірки даних
• Агрегація та групування даних: GroupBy, Pivot, PivotTable
• Функції та трансформації: Використання apply(), map() для маніпуляцій
• Оптимізація роботи з табличними даними в Pandas: Підходи для підвищення ефективності та продуктивності під час обробки великих обсягів даних

Модуль 11. Візуалізація даних для аналізу з бібліотеками matplotlib, seaborn, plotly

• Основи візуалізації даних: Роль графічного представлення даних в аналізі, огляд Matplotlib
• Базові графіки в Matplotlib: Побудова та налаштування графіків (лінії, кольори, маркери)
• Аналіз декількох графіків: Побудова кількох візуалізацій на одній фігурі, підписи, легенди, збереження
• Типи графіків: Діаграми розсіювання, гістограми, barplots, box plots
• Seaborn для аналітики: Основи, переваги та побудова складних графіків
• Порівняння Matplotlib та Seaborn: Сценарії використання
• Візуалізація часових рядів (time series)

Блок 5. Просунуті методи роботи з даними

Модуль 12. Інтеграція Python з базами даних та API.ETL-процеси. Транзакції. DBT

• Створення підключення до БД: Налаштування з'єднання з базами даних через Python
• Читання даних через pandas: Завантаження та обробка даних з БД у DataFrame
• Параметризовані запити та захист від SQL-ін'єкцій: Безпечне виконання запитів з параметрами
• Аналітичні запити з агрегацією: GROUP BY, COUNT, SUM та інші функції для аналізу
• Складна аналітика на Python+SQL з віконними функціями: Просунуті техніки аналізу часових рядів та рангування
• Внесення оновлень через INSERT, UPDATE, DELETE: Зміна даних у базі з контролем транзакцій
• Інтеграція з API та збереження в БД: Завантаження даних із зовнішніх джерел
• Створення production-ready ETL пайплайнів: Автоматизовані процеси обробки даних для реальних проєктів

Модуль 13. Інструмент для роботи з великими даними BigQuery

• BigQuery: Що це та огляд можливостей інструменту
• Колонкові бази даних. BigQuery та інші
• BigQuery Sandbox та публічні дані. Робота з запитами
• Таблиця ga_sessions_ у BigQuery. Розбір структури та аналіз даних

Модуль 14. Оптимізація SQL-запитів

• EXPLAIN: Як аналізувати SQL-запити та зрозуміти, що уповільнює їх виконання
• Індекси: Що таке індекси, як вони працюють та як допомагають пришвидшити запити
• Оптимізація JOIN: Як правильно використовувати JOIN-запити для ефективного об'єднання таблиць
• Інші методи оптимізації: Додаткові техніки для підвищення продуктивності SQL-запитів

Блок 6. Просунута статистика та машинне навчання

Модуль 15. Тестування статистичних гіпотез та A/B тестування

• Основи тестування статистичних гіпотез: Як формулювати та перевіряти статистичні гіпотези
• Статистичні тести: Z-тест, p-value та інтерпретація результатів
• Порівняння вибірок: Тестування на одній та двох вибірках
• A/B тестування: Теорія, постановка задачі та дизайн експерименту
• Аналіз результатів тестування: Перевірка гіпотез та фінальні висновки

Модуль 16. Основи машинного навчання для аналітика даних

• Роль і використання ML в аналітиці даних: Як машинне навчання допомагає аналітикам вирішувати бізнес-завдання
• Задача прогнозування: Передбачення числових значень (наприклад, прогноз доходів або попиту)
• Задача класифікації: Розподіл даних на категорії (наприклад, виявлення шахрайських транзакцій)

Модуль 17. Оптимізація роботи аналітика. Інструменти ШІ

• Sweetviz: Автоматична візуалізація даних для швидкого аналізу та порівняння наборів даних
• ChatGPT для аналізу даних: Автоматизація рутинних завдань, генерація SQL-запитів та допомога у виявленні інсайтів
• Google Gemini та інші ШІ-асистенти: Альтернативні інструменти для підтримки аналітичних задач
• Бібліотеки з АІ для аналітики: Використання додаткових Python-бібліотек (зокрема, PandasAI) для інтелектуального аналізу

Фінальний проєкт

Самостійний аналітичний проєкт з використанням SQL, Python, BigQuery, Excel/Google Sheets та BI-інструмента за вибором. Проєкт охоплює збір, обробку, аналіз та візуалізацію даних та допомагає продемонструвати практичні навички та готовність до реальних бізнес-завдань учня.

Блок 7. Кар'єра в аналітиці

Модуль 18. Професійний профіль аналітика даних

• Створення сильного резюме крок за кроком: Детальні рекомендації і приклади резюме учнів, які знайшли роботу
• Ефективний LinkedIn-профіль: Як оптимізувати сторінку для залучення рекрутерів
• WOW-портфоліо: Демонстрація проєктів, що привертають увагу роботодавців
• Платформи для пошуку роботи: Огляд Djinni та інших ресурсів для IT-фахівців. Реєстрація на Djinni

Модуль 19. Підготовка до співбесід

• Готовність №1 до співбесід: Як відповідати на технічні та нетехнічні запитання
• Тестові співбесіди: Практика в парах для опрацювання типових запитань
• Подолання внутрішніх блокерів: Робота зі страхами та невпевненістю перед подачею на вакансії
• Чекліст "250+ питань до технічної співбесіди" з відповідями
• Чекліст "HR-питання" з прикладами хороших і поганих відповідей
• Гайд "Платформи для пошуку фриланс-проєктів і фултайм роботи в Україні і країнах Європи"

Особливості курсу

• Продумана проєктно-орієнтована програма, після якої дійсно можна працевлаштуватись на позицію аналітика даних в ІТ
• Короткі уроки до 30 хв з практикою після кожного невеликого блоку
• 4 роки викладацької практики, авторські курси в школах robot_dreams та Hillel
• Зручна платформа: всі уроки, домашки, тести і перевірки ДЗ в одному місці
• Багато практики на різних рівнях складності
• Підтримка і супровід протягом всього шляху
• 2 групові Q&A зідзвони на місяць від практикуючого IT-фахівця
• ДУЖЕ детальний розбір кожного вашого ДЗ
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Ганна Пилєва - Senior Machine Learning Engineer, Consultant

Курс є першою сходинкою в підготовці Java-програмістів та розрахований на студентів без досвіду програмування. Тренінг починається з розгляду основ об'єктно-орієнтованого програмування (ООП), концепцій об'єктно-орієнтованого аналізу та проектування. В курсі послідовно розглядаються важливі слова та конструкції мови програмування Java, прийоми створення простих Java-програм. Курс надає базові знання та практичні навички для успішного засвоєння матеріалу наступного курсу "NT-Java2. Основи програмування на мові Java".

Програма курсу

Поняття об'єкта

• Абстракція та її використання в об'єктній моделі
• Поняття об'єкта
• Інкапсуляція

Поняття класу

• Як співвідносяться поняття об'єкта та класу
• Атрибути та загальні операції в класах
• Спадкування та повторне використання коду
• Узагальнення, спеціалізація та успадкування
• Поліморфізм та успадкування
• Абстрактні класи

Взаємодія об'єктів

• Взаємодія об'єктів шляхом обміну повідомленнями
• Асоціація та композиція
• Час життя об'єкта

Об'єктно-орієнтований аналіз та проектування за допомогою UML

• Створення прецедентів для опису проблемної області
• Розробка діаграми прецедентів
• Створення діаграми класів для предметної області завдання
• Створення діаграм діяльності, що деталізують прецеденти
• Написання класу згідно з діаграмами класів

Огляд технології Java

• Огляд основних напрямків та технологій світу Java
• Опис важливих концепцій мови програмування Java
• Коротка характеристика етапів життєвого циклу Java-додатків

Аналіз проблеми та розробка алгоритму її рішення

• Розгляд проблеми з використанням методів об'єктно-орієнтованого аналізу
• Проектування ієрархії класів

Розробка та тестування Java-програми

• Створення класу в мові програмування Java
• Використання методу main в тестовому класі для запуску Java-програми з командного рядка
• Компіляція та виконання Java-програми

Декларування, ініціалізація та використання змінних

• Опис та використання змінних
• Примітивні типи мови Java
• Оголошення, ініціалізація, використання змінних та констант в Java
• Присвоєння значень змінним
• Приведення типу

Створення та використання об'єктів

• Оголошення та ініціалізація змінних посилальних типів
• Порівняння посилальних та примітивних типів
• Використання класу String

Використання операторів та алгоритмічні конструкції

• Умовні оператори
• Застосування вкладених умовних операторів
• Використання оператора варіанта

Використання циклів

• Створення циклів з передумовою
• Розробка арифметичних циклів
• Створення циклів з післяумовою

Розробка та використання методів

• Оголошення та виклик методу
• Порівняння методів конкретного об'єкта та статичних методів
• Перевантаження методів

Інкапсуляція та конструктори

• Застосування інкапсуляції для приховування внутрішнього устрою об'єктів
• Створення конструкторів для ініціалізації об'єктів

Створення та використання масивів

• Поняття масиву. Одновимірні масиви
• Способи ініціалізації масиву
• Створення двовимірних масивів

Реалізація успадкування

• Поняття спадкування
• Абстракція
• Явна ідентифікація об'єктів, що використовуються в коді

Після курсу слухачі зможуть:

• Аналізувати предметну область задачі та шукати способи її вирішення
• Застосовувати ключові концепції об'єктно-орієнтованого програмування
• Виявляти об'єкти предметної області
• Розробляти діаграми класів для проблемної області
• Створювати ієрархію класів, засновану на діаграмах класів
• Розробляти та тестувати Java-програми
• Описувати та використовувати змінні примітивних типів
• Повторно використовувати одного разу написаний об'єктно-орієнтована код
• Записувати та використовувати вирази, умовні оператори, цикли
• Застосовувати інкапсуляцію, розробляти та викликати методи
• Розробляти конструктори для створення об'єктів
• Створювати та використовувати одновимірні та багатовимірні масиви
• Розширювати можливості наявних класів за допомогою успадкування

Особливості курсу

• LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
• Методичка у вигляді конспекту
• Збірник лабораторних робіт
• Підбірка матеріалів в електронному вигляді
• Електронний сертифікат НЦ
• Обід та кава-брейки (очний курс)
• Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу

Курс надає знання та навички програмування, необхідні для розробки Windows-додатків з використанням мови програмування C#. Він охоплює основи побудови програм на мові C#, синтаксис мови та деталі реалізації програм на платформі .NET Framework 4.5. Курс також надає інформацію про методи та технології, що використовуються в сучасних настільних та корпоративних додатках. В курсі розглядаються способи обробки подій, програмування інтерфейсу користувачів, доступ до баз даних, асинхронне виконання операцій, створення атрибутів користувачів, шифрування та дешифрування даних.

Програма курсу

Огляд синтаксису C#

• Огляд способів розробки додатків з використанням C#
• Типи даних, оператори та вирази
• Програмування мовних конструкцій на C#

Створення методів, обробка виключень та моніторинг програм

• Створення та виклик методів
• Створення перевантажених методів та використання опціональних optional параметрів та параметрів, які повертають значення Output
• Обробка виключень
• Моніторинг додатків

Розробка коду для графічного додатка

• Реалізація структур та перерахувань
• Організація даних в колекції
• Обробка подій

Створення класів та реалізація колекцій

• Створення класів
• Визначення та реалізація інтерфейсів
• Реалізація колекції

Створення ієрархії класів за допомогою спадкування

• Створення ієрархії класів
• Розширення класів .NET Framework
• Створення універсальних generic-типів

Читання та записування локальних даних

• Читання та запис файлів
• Серіалізація та десеріалізація даних
• Реалізація введення та виведення за допомогою потоків

Доступ до бази даних

• Створення та використання моделей даних Entity Data Models
• Запит даних з допомогою LINQ
• Оновлення даних з допомогою LINQ

Доступ до віддалених даних

• Доступ до даних через мережу
• Доступ до даних в хмарі

Проектування користувальницького інтерфейсу для графічних додатків

• Використання XAML для проектування користувальницького інтерфейсу
• Прив'язка елементів управління до даних
• Стилізація користувальницького інтерфейсу

Підвищення продуктивності додатків

• Реалізація багатопоточності з допомогою класів Tasks та лямбда-виразів
• Асинхронне виконання операцій
• Синхронізація одночасного доступу до даних

Інтеграція з некерованим unmanaged-кодом

• Створення та використання динамічних об'єктів
• Управління часом життя об'єктів та unmanaged-ресурсами

Створення повторно використовуваних типів та збірок

• Перевірка об'єкта метаданих
• Створення та використання атрибутів
• Генерація керованого коду
• Керування версіями, підпис та розгортання складань

Шифрування даних

• Реалізація симетричного шифрування
• Реалізація асиметричного шифрування

Після курсу слухачі зможуть:

• Описати синтаксис та основні особливості C#
• Створювати та викликати методи, перехоплювати та обробляти виключення, описувати вимоги до моніторингу масштабованих додатків
• Реалізувати базову структуру та основні елементи типового настільного додатка
• Створювати класи, визначати та реалізувати інтерфейси, а також створювати та використовувати колекції
• Використовувати спадкування для створення ієрархії класів, розширювати класи .NET Framework, а також створювати універсальні класи та методи
• Читати та записувати дані за допомогою методів файлового введення та виведення, потоків, серіалізувати та десеріалізувати дані в різних форматах
• Створювати та використовувати модель даних Entity Data Model для доступу до баз даних за допомогою LINQ-запитів, оновлювати дані
• Створювати графічний інтерфейс користувача засобами XAML
• Підвищувати зручність та знижувати час відгуку додатків за допомогою завдань та асинхронних операцій
• Інтегрувати некеровані бібліотеки unmanaged libraries та динамічні компоненти в додатки C#
• Використовувати метадані за допомогою відображення reflection, створювати та використовувати свої атрибути, генерувати код під час виконання, а також керувати версіями складань
• Шифрувати та дешифрувати дані за допомогою симетричного та асиметричного шифрування

Особливості курсу

• LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
• Підбірка матеріалів по темі курсу
• Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
• Електронний сертифікат НЦ "Мережні Технології"
• Обід та кава-брейки (очний курс)
• Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу

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

Курс забезпечує практичну підготовку до аналізу інцидентів безпеки, відновлення видалених даних та застосування методів цифрової криміналістики для запобігання майбутнім атакам. Ця сертифікація ідеально підходить для спеціалістів, які хочуть поглибити свої знання у сфері цифрової криміналістики, кібербезпеки та аналізу зламів.

Програма курсу

Module 01. Computer forensics in today's world

• Fundamentals of computer forensics
• Cybercrimes and their investigation procedures
• Digital evidence and ediscovery
• Forensic readiness
• Role of various processes and technologies in computer forensics
• Roles and responsibilities of a forensic investigator
• Challenges faced in investigating cybercrimes
• Standards and best practices related to computer forensics
• Laws and legal compliance in computer forensics

Key topics covered: scope of computer forensics, types of cybercrimes, cyber attribution, cybercrime investigation, types and role of digital evidence, sources of potential evidence, federal rules of evidence (United States), forensic readiness and business continuity, incident response process flow, role of artificial intelligence in computer forensics, forensics automation and orchestration, roles and responsibilities of a forensics investigator, code of ethics, challenges cybercrimes pose to investigators, iso standards, and computer forensics and legal compliance.

Module 02. Computer forensics investigation process

• Forensic investigation process and its importance
• First response Pre-investigation phase
• Investigation phase
• Post-investigation phase

Labs: create a hard disk image file for forensics investigation and recover the data

Key topics covered: phases involved in the computer forensics investigation process, first response, roles of first responder, first response: different situations, setting up a computer forensics lab, understanding hardware and software requirements of a forensics lab, building security content, scripts, tools, or methods to enhance forensic processes, documenting the electronic crime scene, search and seizure, evidence preservation, data acquisition, case analysis, reporting, and testifying as an expert witness

Module 03. Understanding hard disks and file systems

• Disk drives and their characteristics
• Logical structure of a disk
• Booting process of windows, linux, and macos operating systems
• File systems of windows, linux, and macos operating systems
• File system analysis
• Storage systems
• Encoding standards and hex editors
• Analyze popular file formats

Labs: analyze file system of linux and windows evidence images and recover the deleted files. Analyze file formats.

Key topics covered: hard disk drive, solid-state drive (ssd), disk interfaces, logical structure of disks, windows boot process, macos boot process, linux boot process, windows file systems, linux file systems, macos file systems, file system analysis, file system timeline creation and analysis, raid storage system, differences between nas and san, character encoding standards, hex editors, pdf file analysis, word file analysis, powerpoint file analysis, and excel file analysis.

Module 04. Data acquisition and duplication

• Data acquisition
• Ediscovery
• Data acquisition methodology
• Preparing an image file for examination

Labs: create a forensics image for examination and convert it into various supportive formats for data acquisition.

Key topics covered: live acquisition, dead acquisition, data acquisition format, ediscovery collection methodologies, ediscovery tools, determine the data acquisition method, select data acquisition tool, sanitize target media, acquire volatile data, enable write protection on the evidence media, acquire non-volatile data, plan for contingency, validate data acquisition, preparing an image for examination and digital forensic imaging tools.

Module 05. Defeating anti-forensics techniques

• Anti-forensics techniques
• Data deletion and recycle bin forensics
• File carving techniques and ways to recover evidence from deleted partitions
• Password cracking/bypassing techniques
• Steganography, hidden data in file system structures, trail obfuscation, and file extension mismatch
• Techniques of artifact wiping, overwritten data/metadata detection, and encryption
• Program packers and footprint minimizing techniques

Labs: perform solid-state drive (ssd) file carving on windows and linux file systems. Recover lost/deleted partitions and their contents. Crack passwords of various applications. Detect hidden data streams and unpack program packers.

Key topics covered: challenges to forensics from anti-forensics, anti-forensics techniques, data/file deletion, recycle bin in windows, file carving, recovering deleted partitions, password cracking tools, bypassing windows user password, steganography, alternate data streams, trail obfuscation, overwriting data/metadata, encryption, program packers, and anti-forensics techniques that minimize footprint.

Module 06. Windows forensics

• Windows forensics
• Collect volatile information
• Collect non-volatile information
• Windows memory analysis
• Windows registry analysis
• Electron application analysis
• Web browser forensics
• Examine windows files and metadata
• Shellbags, lnk files, and jump lists
• Text-based logs and windows event logs

Labs: acquire and investigate ram and windows registry contents. Examine forensic artifacts from web browsers. Identify and extract forensic evidence from computers.

Key topics covered: windows forensics methodology, collecting volatile information, collecting non-volatile information, collecting windows domain information, examining compressed files, windows memory analysis, memory forensics, windows registry analysis, electron application forensics, web browser forensics, carving sqlite database files, windows file analysis, metadata investigation, windows shellbags, analyzing lnk files, analyzing jump lists, windows 11 event logs, and windows forensics tools.

Module 07. Linux and mac forensics

• Collect volatile information in linux
• Collect non-volatile information in linux
• Linux memory forensics
• Mac forensics
• Collect volatile information in mac
• Collect non-volatile information in mac
• Mac memory forensics and mac forensics tools

Labs: perform volatile and non-volatile data acquisition on linux and mac computers. Perform memory forensics on a linux machine.

Key topics covered: collecting volatile information, collecting non-volatile information, linux memory forensics, mac forensics data, mac log files, mac directories, mac memory forensics, apfs analysis, parsing metadata on spotlight, and mac forensics tools.

Module 08. Network forensics

• Network forensics
• Event correlation
• Indicators of compromise (iocs) from network logs
• Investigate network traffic
• Incident detection and examination
• Wireless network forensics
• Detect and investigate wireless network attacks

Labs: identify and investigate network attacks. Analyze network traffic for artifacts.

Key topics covered: postmortem and real-time analysis, types of network-based evidence, types of event correlation, event correlation approaches, analyzing firewall logs, analyzing ids logs, analyzing honeypot logs, analyzing router logs, analyzing dhcp logs, analyzing cisco switch logs, analyzing vpn logs, analyzing dns server logs, network log analysis tools, analyze traffic for network attacks, tools for investigating network traffic, siem solutions, examine network attacks, types of wireless evidence, wireless network forensics processes, detect rogue access points, analyze wireless packet captures, analyze wi-fi spectrum, and tools for investigating wireless network traffic.

Module 09. Malware forensics

• Malware
• Malware forensics
• Static malware analysis
• Analyze suspicious documents
• System behavior analysis
• Network behavior analysis
• Ransomware analysis

Labs: perform static malware analysis. Analyze a suspicious pdf file and microsoft office document. Emotet malware analysis.

Key topics covered: different ways for malware to enter a system, components of malware, malware forensic artifacts, setting up a controlled malware analysis lab, malware analysis tools, types of malware analysis, static malware analysis, system behavior analysis, network behavior analysis, and ransomware analysis - blackcat (alphv).

Module 10. Investigating web attacks

• Web application forensics
• Internet information services (iis) logs
• Apache web server logs
• Detect and investigate various attacks on web applications

Labs: identify and investigate web application attacks.

Key topics covered: indicators of a web attack, owasp top 10 application security risks - 2021, web attack investigation methodology, iis web server architecture, analyzing iis logs, iis log analysis tools, apache web server logs, apache access logs, apache error logs, apache log analysis tools, investigating cross-site scripting (xss) attack, investigating sql injection attack, investigating path/directory traversal attack, investigating command injection attack, investigating xml external entity (xxe) attack, and investigating brute-force attack.

Module 11. Dark web forensics

• Dark web and dark web forensics
• Identify the traces of tor browser during investigation
• Tor browser forensics

Labs: detect tor browser activity and examine ram dumps to discover tor browser artifacts.

Key topics covered: working with the tor browser, dark web forensics, identifying the tor browser artifacts, tor browser forensics, memory dump analysis, and forensic analysis of memory dumps to examine email artifacts.

Module 12. Cloud forensics

• Cloud computing
• Cloud forensics
• Amazon web services (aws) fundamentals
• Aws forensics
• Microsoft azure fundamentals
• Microsoft azure forensics
• Google cloud fundamentals
• Google cloud forensics

Labs: forensic acquisition and examination of an amazon ec2 instance, azure vm, and gcp vm.

Key topics covered: types of cloud computing services, separation of responsibilities in the cloud, owasp top 10 cloud security risks, uses of cloud forensics, data storage in aws, logs in aws, forensic acquisition of amazon ec2 instance, data storage in azure, logs in azure, forensic acquisition of vms in azure, data storage in google cloud, logs in google cloud, forensic acquisition of persistent disk volumes in gcp, investigating google cloud security incidents, investigating google cloud container security incidents, and investigating google cloud vm-based security incidents.

Module 13. Email and social media forensics

• Email basics
• Email crime investigation and its steps
• U.s. laws against email crime
• Social media forensics

Labs: investigate a suspicious email to extract forensic evidence.

Key topics covered: components involved in email communication, parts of an email message, steps to investigate email crimes, u.s. laws against email crime, social media crimes, extracting footage from social media platforms, tracking social media user activities, constructing and analyzing social network graphs, and social media forensics tools.

Module 14. Mobile forensics

• Mobile device forensics
• Android and ios architecture and boot process
• Mobile forensics process
• Investigate cellular network data
• File system acquisition
• Phone locks, rooting, and jailbreaking of mobile devices
• Logical acquisition on mobile devices
• Physical acquisition of mobile devices
• Android and ios forensic analysis

Labs: examine an android image file and carve deleted files.

Key topics covered: mobile device forensics, owasp top 10 mobile risk, android os architecture, ios architecture, mobile forensics process, android forensics process, ios forensics process, cell site analysis, android file system, ios file system, bypassing locked android devices, accessing root files in android, jailbreaking of ios devices, logical acquisition, cloud data acquisition on android and ios devices, physical acquisition, jtag forensics, flasher boxes, static analysis and dynamic analysis of android package kit (apk), android log analysis tools, collecting whatsapp artifacts from android devices, analyzing ios safari artifacts, analyzing ios keychains, and ios forensic analysis.

Module 15. IoT forensics

• IoT concepts
• IoT devices forensics

Key topics covered: IoT architecture, IoT security problems, owasp top 10 iot threats, IoT forensics process, IoT forensics challenges, wearable IoT device: smartwatch, and IoT device forensics: smart speaker-amazon echo, hardware level analysis: jtag and chip-off forensics, extracting and analyzing data from drone/uavs, and iot forensics tools.

Вимоги до рівня знань слухача

• Базове розуміння комп'ютерних мереж, операційних систем та концепцій кібербезпеки
• Знайомство з цифровими доказами та їхньою роллю в розслідуваннях
• Здатність працювати з поширеними інструментами криміналістики (наприклад, FTK Imager, Autopsy, EnCase, X-Ways)
• Розуміння файлових систем (Windows, Linux, macOS) та способів зберігання даних
• Знайомство з концепціями створення образів дисків, захоплення пам'яті та аналізу журналів
• Впевнене використання середовищ Windows, Linux або macOS
• Здатний встановлювати та запускати утиліти командного рядка для аналізу даних
• Розуміння віртуальних машин та хмарних платформ для судово-медичних лабораторій
• Базові знання скриптів (наприклад, Python, PowerShell або Bash) будуть перевагою

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали від EC-Council - доступ до електронних ресурсів на 12 місяців, включаючи керівництва, методики цифрової криміналістики, лабораторні роботи та практичні завдання
• Доступ до інтерактивної навчальної платформи EC-Council - реальні кейси розслідування кіберзлочинів, практичні завдання з аналізу цифрових доказів, файлових систем, мережевого трафіку та шкідливого ПЗ
• Офіційний сертифікат про проходження курсу CHFI - підтверджує завершення навчання та набуття навичок цифрової криміналістики.
• Ваучер для складання сертифікаційного іспиту CHFI - дає можливість пройти міжнародний сертифікаційний іспит EC-Council протягом 12 місяців після навчання.
• Міжнародний сертифікат CHFI від EC-Council - офіційне підтвердження професійних компетенцій у сфері цифрової криміналістики, що визнається провідними компаніями, правоохоронними органами та урядовими установами у всьому світі

Програма курсу

Module 01. Network attacks and defense Strategies

This module covers mechanisms of various attack techniques and hacking methodologies that attackers use to breach the security of an organization's networks. It also introduces defense strategies that network defenders should adopt to ensure comprehensive network security. Key topics covered: Attack, threat, threats sources, threat actors, vulnerability, risk, network attacks, application attacks, social engineering attacks, email attacks, mobile attacks, cloud attacks, supply chain attacks, wireless attacks, hacking methodologies and frameworks, adaptive security strategy, and defense-in-depth security. The hands-on lab exercises in this module help to understand the modus operandi of different attacks at network, application, and host levels.

Module 02. Administrative network security

This module covers administrative security measures, including compliance efforts, creating and enforcing security policies, security awareness training, asset management, etc. Key topics covered: Compliance, regulatory frameworks, security policies, security awareness, asset management, and recent cybersecurity trends. The hands-on lab exercises in this module help to demonstrate skills in security policy implementation, asset management, employee monitoring, etc.

Module 03. Technical network security

This module covers the technical aspects of network security. It describes the concepts of access control, Identity and Access Management (IAM), cryptographic security techniques, and various network security devices and protocols. Key topics covered: Access controls, Authentication, Authorization, and Accounting (AAA), IAM, cryptography, network segmentation, zero trust, network security controls, and network security protocols. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in implementing access controls, VPN, etc.

Module 04. Network perimeter security

This module covers the security configuration of network perimeter devices such as firewalls, intrusion detection and intrusion protection systems (IDSs/IPSs), routers, switches, etc., for effective perimeter protection. Key topics covered: Firewalls, firewall types, firewall topologies, firewall selection, firewall implementation and deployment, firewall administration, IDS/IPS, IDS/IPS classification, IDS/IPS selection, false positives, false negatives, router security, switch security, software-defined perimeter (SDP). The hands-on lab exercises in this module help to demonstrate skills in perimeter security, which includes how to configure and implement firewalls and IDS/IPS with the help of well-known tools such as pfSense, Smoothwall, Windows Firewall, iptables, Suricata, Wazuh, ModSecurity, etc.

Module 05. Endpoint security - windows systems

This module covers various security features and secure configuration techniques used to secure Windows systems. Key topics covered: Windows security risks, Windows security components, Windows security features, Windows security baseline configurations, user account and password management, Windows patch management, Windows user access management, active directory security, Windows network services and protocol security, and Windows security best practices. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate Windows security skills, including but not limited to Windows patch management, Windows file integrity, Windows endpoint protection, Windows security configuration baseline, active directory security, security troubleshooting, permissions, etc.

Module 06. Endpoint security - linux systems

This module covers the Linux OS, its security features, and the various techniques to harden the OS security. Key topics covered: Linux security risks, Linux installation and patching, Linux user access and password management, Linux OS hardening techniques, Linux network and remote access security, and Linux security tools and frameworks. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in Linux security, including but not limited to system hardening, system security auditing, file integrity monitoring, permissions, access controls, etc.

Module 07. Endpoint security - mobile devices

This module covers securing the use of mobile devices under various mobile usage policies implemented and enforced in enterprises. Key topics covered: Bring Your Own Device (BYOD), Choose Your Own Device (CYOD), Corporate Owned, Personally Enabled (COPE), Company Owned, Business Only (COBO), Mobile Device Management (MDM), Mobile Application Management (MAM), Mobile Threat Defense (MTD), Unified Endpoint Management (UEM), Mobile Email Management (MEM), Mobile Content Management (MCM), Enterprise Mobility Management (EMM), mobile device security, android security, and iPhone security. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in implementing MDM solutions and various mobile security measures.

Module 08. Endpoint security - IoT devices

This module covers the use of IoT devices, the associated security challenges and risks, as well as appropriate security measures implemented to secure IoT-enabled environments. Key topics covered: IoT devices, IoT application areas, IoT ecosystem, IoT communication models, IoT-enabled environments, IoT security risk and challenges, IoT security in IoT-enabled IT environments, IoT security tools, IoT security best practices, IoT security standards, initiatives, and efforts. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills to secure IoT device communication.

Module 09. Administrative application security

This module covers various application security measures implemented to monitor, patch, and upgrade the installed applications constantly. Key topics covered: Application whitelisting, application blacklisting, application sandboxing, application patch management, and web application firewalls (WAFs). The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in application whitelisting, application sandboxing, WAF, etc.

Module 10. Data security

This module covers various security measures implemented to secure an organization's data from prying eyes. Key topics covered: Data security, data encryption data at rest, data encryption at transit, data masking, data backup, data retention, data destruction, data loss prevention (DLP), and data integrity. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in data encryption at rest, data encryption at transit, database encryption, email encryption, data backup, data recovery, disk encryption, etc.

Module 11. Enterprise virtual network security

This module covers virtualization concepts and technologies such as network virtualization, software-defined network, and network function virtualization and their security. Key topics covered: Network virtualization (NV), software-defined network (SDN), network function virtualization (NFV) security, OS virtualization security, container security, docker security, and Kubernetes security. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in docker security audit, SDN communication security, Kubernetes security, etc.

Module 12. Enterprise cloud security

This module covers the various aspects of enterprise cloud security that are important for an organization to securely store or process data on the cloud. Key topics covered: Cloud Computing, cloud security, shared responsibility model, Amazon Cloud (AWS) Security , Microsoft Azure cloud security, and Google Cloud Platform (GCP) security. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in AWS IAM, AWS KMS, AWS Storage, Azure MFA, GCP IAM, Azure Resource locking, and GCP Cloud IAP.

Module 13. Enterprise wireless network security

This module covers various security measures and best practices used to secure wireless networks in enterprises. Key topics covered: Wireless network, wireless standards, wireless topologies, wireless network components, wireless network encryption, wireless network authentication, wireless network security measures, and Wi-Fi security tools. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in wireless router security.

Module 14. Network traffic monitoring and analysis

This module covers threat, bandwidth, and performance monitoring with the help of network traffic monitoring and analysis. Key topics covered: Network traffic monitoring, baseline traffic signatures, suspicious network traffic signatures, threat detection with Wireshark, bandwidth monitoring, performance monitoring, network anomaly detection, and behavior analysis. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in packet capturing, traffic monitoring, traffic analysis, threat detection, and bandwidth monitoring with tools such as Wireshark, tcpdump, PRTG, Capsa, NTOP, etc.

Module 15. Network logs monitoring and analysis

This module covers threat detection with the help of log monitoring and analysis. Key topics covered: Logs, Windows log analysis, Linux log analysis, Mac log analysis, firewall log analysis, router log analysis, web server log analysis, and centralized log management. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in configuring, viewing, and analyzing logs in a local as well as a centralized location.

Module 16. Incident response and forensics investigation

This module covers the role of incident response and forensic investigation in an organization's security. Key topics covered: First responder, incident handling and response process, SOAR, endpoint detection and response (EDR), extended detection and response (XDR), and forensics investigation. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in incident ticketing, reporting, and escalations with OSSIM.

Module 17. Business continuity and disaster recovery

This module covers concepts around business continuity and disaster recovery. Key topics covered: Business Continuity (BC), Disaster Recovery (DR), Business Continuity Management (BCM), BC/DR Activities, Business Impact Analysis (BIA), Recovery Time Objective (RTO), Recovery Point Objective (RPO), Business Continuity Plan (BCP), and Disaster Recovery Plan (DRP). The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in implementing business continuity and disaster recovery scenarios with NLB.

Module 18. Risk anticipation with risk management

This module covers various phases in implementing and executing an organization's risk management program. Key topics covered: Risk management, risk identification, risk assessment, risk treatment, risk treatment steps, risk tracking and review, risk management frameworks (RMFs), vulnerability management, vulnerability scanning, vulnerability reporting, and privacy impact assessment (PIA). The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in network security audit, vulnerability management, application vulnerability scanning, and analysis.

Module 19. Threat assessment with attack surface analysis

This module covers concepts around visualizing, analyzing, and reducing the attack surface. Key topics covered: Attack surface, attack surface analysis, system attack surface, network attack surface, software attack surface, physical attack surface, human attack surface, Indicators of Exposures (IoEs), attack simulation, attack surface reduction, attack surface monitoring tools, and cloud and IoT attack surface analysis. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in system attack surface analysis, application attack surface analysis, attack surface mapping, etc.

Module 20. Threat prediction with cyber threat intelligence

This module covers leveraging threat intelligence capabilities for responding quickly, decisively, and effectively to emerging threats. Key topics covered: Cyber threat intelligence, threat Intelligence types, Indicators of Compromise (IoCs), Indicators of Attack (IoA), threat intelligence layers, threat intelligence sources, threat intelligence feeds, threat intelligence platforms (TIP), and threat hunting. The hands-on lab exercises in this module help demonstrate skills in integrating OTX threat feeds, threat hunting, etc.

Попередні вимоги

• Рекомендовано: базове розуміння комп'ютерних мереж, IP-адресації та поширених протоколів (DNS, DHCP, ARP, ICMP)
• Знайомство з мережевими концепціями, такими як маршрутизація та потік трафіку
• Вміння користуватися базовими мережевими інструментами (наприклад, ping, traceroute, nslookup)
• Зручна робота щонайменше з однією операційною системою (Windows, Linux або macOS)
• Здатний виконувати основні операції командного рядка та орієнтуватися у файлових системах

Особливості курсу

• Офіційні навчальні матеріали від EC-Council у цифровому форматі з доступом на 24 місяців
• Доступ до платформи лабораторій Cyber Range для практичних завдань (6 місяців)
• Сертифікат про проходження курсу від EC-Council після завершення навчання
• Ваучер на складання сертифікаційного іспиту CND
• Міжнародний сертифікат CND після успішного складання іспиту, який підтверджує рівень компетенцій у мережевій безпеці

Під час проходження курсу студенти ознайомляться з азами програмування та отримують набір базових знань для старту подальшої кар'єри в IT-сфері. Після завершення навчання ви матимете розуміння як влаштований комп'ютер, як правильно писати на мові C# (.Net), які є змінні, типи даних і багато іншого.

Програма курсу

Вступ

• Знайомство з мовами програмування
• Прості типи даних. Змінні. Константи
• Вирази і оператори у мові

Управління потоком виконання програми

• Розгалуження (if ... else, switch, тернарний оператор)
• Цикли (do ... while, while, for, foreach)
• Способи виявлення і усунення несправностей в коді (налагодження)

Структури даних

• Робота з масивами (одне і багатовимірні)
• Алгоритми роботи з масивами (пошук, сортування і т.д.)
• Списки, словники
• Перерахування

Рядки і форматування

• Робота з рядками
• Форматування
• Алгоритми роботи з рядками
• Клас StringBuilder

Методи

• Робота з методами (аргументи, значення, які повертаються, ref, out)
• Перевантаження методів
• Алгоритми з рекурсією

Введення в ООП

• Складні типи даних (класи, структури)
• Властивості
• Основи інкапсуляції, успадкування та поліморфізму

Файлова система

• Робота з папками (відкриття, створення, читання, видалення)
• Робота з файлами (відкриття, створення, видалення, читання і редагування)

Особливості курсу

• Для проходження курсу необхідно мати рівень впевненого користувача ПК
• Групові онлайн заняття
• Особистий кабінет для кожного учня
• Оперативна служба підтримки студентів
• Доступ до відеозаписів занять після закінчення навчання
• Велика кількість практичних завдань
• Викладачі курсу - практикуючі фахівці, що працюють в топових компаніях
• Можливість повернути всі внесені за навчання кошти до шостого заняття.

Викладачі курсу

• Сергій Артеменко - Full Stack Developer в Ciklum
• Андрій Єфименко - Senior Software Engineer
• Максим Кабаков - .NET Developer at HYS
• Вікторія Шемет - Software Engineer at SoftServe
• Михайло Мороз - Back-end Developer at Fractured Byte
• Олексій Глемецький - Senior .NET Developer at GlobalLogic
• Ілля Малачин - Software Engineer at Yalantis