Curs SANS SEC595 + Certificare GMLE

    SEAP
    ID
    DA35971564
    Data
    18 Iunie 2024
    Valoare
    51.900 RON
    Stare
    Oferta acceptata
    Autoritatea contractanta
    28598894 - Centrul National de Raspuns la Incidente de Securitate Cibernetica
    Localitate
    Bucuresti, Bucuresti
    Furnizor
    34221359 - S.C. RQM CERTIFICATION S.R.L.
    Tipul contractului
    Servicii
    Cod CPV
    80533100-0 - Servicii de formare in informatica (Rev.2)
    Descriere:
    1. Curs SANS SEC595: Applied Data Science and AI/Machine Learning for Cybersecurity Professionals 2. Certificarea GMLE (GIAC Machine Learning for Endpoint Security) 1. Cursul SANS SEC595: Applied Data Science and AI/Machine Learning for Cybersecurity Professionals a) Subiecte Principale Acoperite • Achiziția de date din SQL, stocare de documente NoSQL, web scraping și alte surse comune • Explorarea și vizualizarea datelor • Statistici descriptive • Statistici inferențiale și probabilitate • Inferența Bayesiană • Învățare nesupravegheată și clustering • Rețele neuronale de învățare profundă • Autoîncodificatoare • Detectarea anomaliilor cu rețele neuronale • Funcții de pierdere • Rețele convoluționale • Straturi de încorporare • Implementare containerizată practică ________________________________________ b) Instruire Practică în Învățare Automată Partea practică a SEC595 este în mod special potrivită pentru studenții cu o pregătire în data science care doresc să înțeleagă cum să folosească datele de securitate cibernetică în moduri semnificative pentru vânătoarea de amenințări, detectarea anomaliilor și monitorizare. Cursul include 30 de laboratoare practice și peste 70% din timpul cursului este dedicat rezolvării problemelor de învățare automată și data science în mod practic. c) Secțiuni ale Cursului Secțiunea 1: Reîmprospătare Python; Accesarea, manipularea și recuperarea datelor SQL; Accesarea, manipularea și recuperarea datelor NoSQL: MongoDB; Web scraping pentru ach
    Achizitii
    51.900 RON
    Cantitate: 1
    Unitate masura: bucata
    Curs SANS SEC595 + Certificare GMLE
    1. Curs SANS SEC595: Applied Data Science and AI/Machine Learning for Cybersecurity Professionals 2. Certificarea GMLE (GIAC Machine Learning for Endpoint Security) 1. Cursul SANS SEC595: Applied Data Science and AI/Machine Learning for Cybersecurity Professionals a) Subiecte Principale Acoperite • Achiziția de date din SQL, stocare de documente NoSQL, web scraping și alte surse comune • Explorarea și vizualizarea datelor • Statistici descriptive • Statistici inferențiale și probabilitate • Inferența Bayesiană • Învățare nesupravegheată și clustering • Rețele neuronale de învățare profundă • Autoîncodificatoare • Detectarea anomaliilor cu rețele neuronale • Funcții de pierdere • Rețele convoluționale • Straturi de încorporare • Implementare containerizată practică ________________________________________ b) Instruire Practică în Învățare Automată Partea practică a SEC595 este în mod special potrivită pentru studenții cu o pregătire în data science care doresc să înțeleagă cum să folosească datele de securitate cibernetică în moduri semnificative pentru vânătoarea de amenințări, detectarea anomaliilor și monitorizare. Cursul include 30 de laboratoare practice și peste 70% din timpul cursului este dedicat rezolvării problemelor de învățare automată și data science în mod practic. c) Secțiuni ale Cursului Secțiunea 1: Reîmprospătare Python; Accesarea, manipularea și recuperarea datelor SQL; Accesarea, manipularea și recuperarea datelor NoSQL: MongoDB; Web scraping pentru achiziția de date Secțiunea 2: Fundamentele statisticii: Mediane și medii; Fundamentele statisticii: Varianță, devieri și măsuri robuste; Aplicațiile statisticii pentru identificarea datelor; Probabilitate, Bayes și phishing; Vânătoarea de amenințări prin analiza semnalelor Secțiunea 3: K-Means/KNN; Funcții Elbow și PCA; DNSCAN pentru clustering; Clasificatori cu vectori de suport; Mașini cu vectori de suport; Arbori de decizie; Păduri aleatorii Secțiunea 4: Regressii Polyfit; Hello, World! Analiza sentimentului; Ham vs. Spam prin învățare profundă; Identificarea protocoalelor; Detectarea anomaliilor de protocol Secțiunea 5: Identificarea predictivă a malware-ului – găsirea vulnerabilităților Zero Days; Ham vs. Spam, stil CNN; Clasificări text multi-clasă prin CNN-uri; Detectarea anomaliilor din loguri folosind autoîncodificatoare; Anomalii de rețea în timp real Secțiunea 6: Rezolvarea CAPTCHA: POC; Rezolvarea CAPTCHA: API funcțional; Soluționarea algoritmilor d) Continutul cursului Secțiunea 1: Achiziția, Curățarea și Manipularea Datelor • Tehnici pentru colectarea, curățarea și manipularea datelor din surse variate. Secțiunea 2: Explorarea Datelor și Statistici • Metode de explorare a datelor și statistici esențiale pentru înțelegerea seturilor de date. Secțiunea 3: Esențialele Învățării Automate: Arbori, Păduri și K-Means • Algoritmi de bază pentru învățarea automată, inclusiv arbori de decizie, păduri aleatorii și clustering K-Means. Secțiunea 4: Esențialele Învățării Automate: Învățare Profundă • Concepte și tehnici de învățare profundă, inclusiv rețele neuronale. Secțiunea 5: Esențialele Învățării Automate: Autoîncodificatoare • Utilizarea autoîncodificatoarelor pentru reducerea dimensionalității și detectarea anomaliilor. Secțiunea 6: Esențialele Învățării Automate: Modele Funcționale și Implementare • Modele funcționale avansate și implementarea practică în medii de producție. ________________________________________ e) Resurse Adiționale Gratuite • Anaconda: Platformă pentru data science și învățare automată. • TensorFlow (și bibliotecile suport): Bibliotecă pentru învățarea automată și profundă. • Matplotlib: Bibliotecă pentru vizualizarea datelor. • VMWare Workstation/Player/Fusion: Software pentru virtualizare. ________________________________________ f) Ce Veți Primi • Notebook-uri Jupyter cu toate laboratoarele și soluțiile complete. • Seturi de date de exemplu pentru probleme reale de securitate cibernetică. g) Cursul este de tip „hands-on”, cu activități practice în care se prezintă: • Achiziția, curățarea și manipularea datelor • Explorarea datelor și statistici • Elementele esențiale ale învățării automate. 2. Certificarea GMLE (GIAC Machine Learning for Endpoint Security) Certificarea GMLE (GIAC Machine Learning for Endpoint Security) este o acreditare oferită de GIAC (Global Information Assurance Certification) care validează cunoștințele și abilitățile unui profesionist în aplicarea tehnicilor de învățare automată pentru a proteja sistemele endpoint de amenințările de securitate. Aceasta se concentrează pe utilizarea modelelor de învățare automată pentru detectarea și răspunsul la amenințări în mediile de securitate endpoint.