Денис Захаров

Specialization: Big data and machine Learning

Megafaculty: School of Translational Information Technologies
Faculty: Faculty of Digital Transformation

The goal of the educational program is to train highly qualified experts who can design, develop and effectively use big data and machine learning technologies to solve modern-day problems.

With a degree in Big Data and Machine Learning, I as a graduate can work as Data Scientist, AI Architect, AI Analyst (TADS), PM AI

Activities and communities: YSC 2022 (12 - 17 September 2022)

Electives:

• Game Theory  (March 2023 — April 2023)
• Vocal and dance improvisation (April 2023 — April 2023)
• Chinese Language A1 (September 2023 — December 2023)
• Chinese Language A2 (February 2024 — June 2024)
• Fundamentals of Sexology (March 2024 — April 2024)

Advancements:

• Победитель конкурса, проводимого компанией ГК Astra Linux на получение стипендий для студентов профильных вузов. Cтипендиат ГК Astra Linux 2022
• 3 место олимпиады «Траектория будущего» по направлению «DevOps. Системное администрирование высоконагруженных сервисов»

Специализация: Информационная безопасность.

Дополнительное образование:

• Основы компьютерного зрения (Октябрь 2020—Декабрь 2020)
• Практическое применение Machine Learning / Deep Learning в NLP (Март 2022—Апрель 2022)
• Начальный курс французского языка (Март 2022—Май 2022)

Достижения:

• Выступление с докладом на региональной научно-технической конференции "СТУДЕНЧЕСКАЯ ВЕСНА - 2019"
• Выступление с докладом на региональной научно-технической конференции "СТУДЕНЧЕСКАЯ ВЕСНА - 2020"
• Выступление с докладом на региональной научно-технической конференции "СТУДЕНЧЕСКАЯ ВЕСНА - 2021"
• Выступление с докладом на региональной научно-технической конференции "СТУДЕНЧЕСКАЯ ВЕСНА - 2022"

• Научная статья в журнале  "Исследование возможности использования перцептивных хеш-функций для защиты информации" в журнале Научный журнал «Студенческий форум» выпуск №41(134)

• Победитель конкурса, проводимого компанией ГК Astra Linux на получение стипендий для студентов профильных вузов. Cтипендиат ГК Astra Linux 2021
• Победитель хакатона «Container Security 2021» 3 - место
• Участник мероприятия "Новогодняя встреча ректора СПбГУТ с победителями студенческих олимпиад и конкурсов в 2021 году"

• Foundations of Cybersecurity
• Play It Safe: Manage Security Risks
• Connect and Protect: Networks and Network Security
• Tools of the Trade: Linux and SQL
• Assets, Threats, and Vulnerabilities
• Sound the Alarm: Detection and Response
• Automate Cybersecurity Tasks with Python
• Put It to Work: Prepare for Cybersecurity Jobs

Proggress can be seen at my 👨‍💻 GitHub Repository

There are 6 Courses in this Specialization:

1. Algorithmic Toolbox
2. Data Structures
3. Algorithms on Graphs
4. Algorithms on Strings
5. Advanced Algorithms and Complexity
6. Genome Assembly Programming Challenge

Skills:

Dynamic Programming | Debugging | Software Testing | Algorithms |Computer Programming | Binary Search Tree | Priority Queue | Hash Table |Stack (Abstract Data Type) | List | Graph Theory | Graphs | Graph Algorithms

Modules:

• Daily life
• Help and ask for help
• Invitation and reply
• Ask for opinions, comments and suggestion
• Discussion personal experience and feelings

In short, the course covers the four skills although only listening and reading are tested in HSK. At the end of the course, you will be able to understand and use simple Chinese phrases, meet basic needs for communication and possess the ability to further your Chinese language studies.

Modules:

• Greetings and number
• Family and school/university
• Time and weather
• Work and hobbies
• Shopping and food
• Trafic and directions

Taught by: Xiaoyu Liu, Associate Professor

School of Chinese as A Second Language, Peking University

This is an advanced course for Chinese for beginners.

Learners will expand vocabularies about personal information, daily life, food and drink, healthy, and expressions about greeting, suggestion, agreement, comparison, complaint, prohibition, experience, plan, recommendation, etc. Learners can improve their listening and speaking and know much more about Chinese social cultures. As the same as Chinese for beginners, the course doesn’t ask the learners to know Chinese characters.

Taught by: Xiaoyu Liu, Associate Professor

School of Chinese as A Second Language, Peking University

About this Course

Immerse yourself in the captivating world of Chinese culture and language with our ABC Chinese course for beginners. This comprehensive course provides an introduction to Mandarin phonetics and essential daily expressions, enabling learners to achieve a fundamental understanding and confidently engage in basic conversations. 

Our carefully crafted curriculum covers practical topics and real-life situations, ranging from exchanging personal information and discussing daily schedules to conversing about food, prices, city life, weather, and hobbies. The diverse selection of reading materials and interactive activities ensures a rich and stimulating learning experience, piquing learners' interests throughout the course. No need to worry about learning Chinese characters – this course focuses on speaking skills, making it accessible and enjoyable. 

Elevate your learning with a thrilling bonus feature: virtually travel to China and hone your speaking skills with our immersive game, playable on a VR headset or desktop. Embark on a scavenger hunt, talk to vendors, encounter fellow travelers, and explore a traditional market, all while applying your Chinese skills in a real-world environment.

Learning Objectives

• Explain what a graph is
• Explain what a directed graph is
• Explain what a topological order is
• Explain what a shortest path is
• Describe algorithms for computing shortest paths in undirected graphs
• Explain algorithms for finding shortest paths in weighted graphs
• Explain what a spanning tree is
• Describe algorithms for computing minimum spanning trees
• Develop an algorithm to find distances in the graphs of social networks such as Facebook and internet graphs much faster than with the classical approaches
• Develop an algorithm to find distances in the real road networks faster
• Develop Bidirectional Dijkstra, A* (A-star) and Contraction Hierarchies algorithms
• Develop a solution of the central problem of delivery companies - delivery truck route optimization on real-world road network
• Develop an algorithm to find distances in the real-world road networks thousands of times faster than with the classical approaches

Graph Theory | Graphs | Graph Algorithms

This course is the seventh course in the Google Data Analytics Certificate. These courses will equip you with the skills needed to apply to introductory-level data analyst jobs. In this course, you’ll learn about the programming language known as R. You’ll find out how to use RStudio, the environment that allows you to work with R. This course will also cover the software applications and tools that are unique to R, such as R packages. You’ll discover how R lets you clean, organize, analyze, visualize, and report data in new and more powerful ways. Current Google data analysts will continue to instruct and provide you with hands-on ways to accomplish common data analyst tasks with the best tools and resources.

Learners who complete this certificate program will be equipped to apply for introductory-level jobs as data analysts. No previous experience is necessary.

By the end of this course, you will:

• Examine the benefits of using the R programming language.
• Discover how to use RStudio to apply R to your analysis.
• Explore the fundamental concepts associated with programming in R.
• Explore the contents and components of R packages including the Tidyverse package.
• Gain an understanding of dataframes and their use in R.
• Discover the options for generating visualizations in R.
• Learn about R Markdown for documenting R programming.

This is the sixth course in the Google Data Analytics Certificate. These courses will equip you with the skills needed to apply to introductory-level data analyst jobs. You’ll learn how to visualize and present your data findings as you complete the data analysis process. This course will show you how data visualizations, such as visual dashboards, can help bring your data to life. You’ll also explore Tableau, a data visualization platform that will help you create effective visualizations for your presentations. Current Google data analysts will continue to instruct and provide you with hands-on ways to accomplish common data analyst tasks with the best tools and resources.

Learners who complete this certificate program will be equipped to apply for introductory-level jobs as data analysts. No previous experience is necessary.

By the end of this course, you will:

• Examine the importance of data visualization.
• Learn how to form a compelling narrative through data stories.
• Gain an understanding of how to use Tableau to create dashboards and dashboard filters.
• Discover how to use Tableau to create effective visualizations.
• Explore the principles and practices involved with effective presentations.
• Learn how to consider potential limitations associated with the data in your presentations.
• Understand how to apply best practices to a Q&A with your audience.

This is the fifth course in the Google Data Analytics Certificate. These courses will equip you with the skills needed to apply to introductory-level data analyst jobs. In this course, you’ll explore the “analyze” phase of the data analysis process. You’ll take what you’ve learned to this point and apply it to your analysis to make sense of the data you’ve collected. You’ll learn how to organize and format your data using spreadsheets and SQL to help you look at and think about your data in different ways. You’ll also find out how to perform complex calculations on your data to complete business objectives. You’ll learn how to use formulas, functions, and SQL queries as you conduct your analysis. Current Google data analysts will continue to instruct and provide you with hands-on ways to accomplish common data analyst tasks with the best tools and resources.

Learners who complete this certificate program will be equipped to apply for introductory-level jobs as data analysts. No previous experience is necessary.

By the end of this course, you will:

• Learn how to organize data for analysis.
• Discover the processes for formatting and adjusting data.
• Gain an understanding of how to aggregate data in spreadsheets and by using SQL.
• Use formulas and functions in spreadsheets for data calculations.
• Learn how to complete calculations using SQL queries.

This is the second course in the Google Data Analytics Certificate. These courses will equip you with the skills needed to apply to introductory-level data analyst jobs. You’ll build on your understanding of the topics that were introduced in the first Google Data Analytics Certificate course. The material will help you learn how to ask effective questions to make data-driven decisions, while connecting with stakeholders’ needs. Current Google data analysts will continue to instruct and provide you with hands-on ways to accomplish common data analyst tasks with the best tools and resources.

Learners who complete this certificate program will be equipped to apply for introductory-level jobs as data analysts. No previous experience is necessary. 

By the end of this course, you will: 

• Learn about effective questioning techniques that can help guide analysis. 
• Gain an understanding of data-driven decision-making and how data analysts present findings. 
• Explore a variety of real-world business scenarios to support an understanding of questioning and decision-making. 
• Discover how and why spreadsheets are an important tool for data analysts.
• Examine the key ideas associated with structured thinking and how they can help analysts better understand problems and develop solutions. 
• Learn strategies for managing the expectations of stakeholders while establishing clear communication with a data analytics team to achieve business objectives.

This is the fourth course in the Google Data Analytics Certificate. These courses will equip you with the skills needed to apply to introductory-level data analyst jobs. In this course, you’ll continue to build your understanding of data analytics and the concepts and tools that data analysts use in their work. You’ll learn how to check and clean your data using spreadsheets and SQL as well as how to verify and report your data cleaning results. Current Google data analysts will continue to instruct and provide you with hands-on ways to accomplish common data analyst tasks with the best tools and resources.

Learners who complete this certificate program will be equipped to apply for introductory-level jobs as data analysts. No previous experience is necessary. By the end of this course, you will be able to do the following:

• Learn how to check for data integrity. 
• Discover data cleaning techniques using spreadsheets.
• Develop basic SQL queries for use on databases. 
• Apply basic SQL functions for cleaning and transforming data. 
• Gain an understanding of how to verify the results of cleaning data.
• Explore the elements and importance of data cleaning reports.

This is the third course in the Google Data Analytics Certificate. These courses will equip you with the skills needed to apply to introductory-level data analyst jobs. As you continue to build on your understanding of the topics from the first two courses, you’ll also be introduced to new topics that will help you gain practical data analytics skills. You’ll learn how to use tools like spreadsheets and SQL to extract and make use of the right data for your objectives and how to organize and protect your data. Current Google data analysts will continue to instruct and provide you with hands-on ways to accomplish common data analyst tasks with the best tools and resources.

Learners who complete this certificate program will be equipped to apply for introductory-level jobs as data analysts. No previous experience is necessary. By the end of this course, you will: 

• Find out how analysts decide which data to collect for analysis.
• Learn about structured and unstructured data, data types, and data formats.
• Discover how to identify different types of bias in data to help ensure data credibility.
• Explore how analysts use spreadsheets and SQL with databases and data sets. 
• Examine open data and the relationship between and importance of data ethics and data privacy. 
• Gain an understanding of how to access databases and extract, filter, and sort the data they contain. 
• Learn the best practices for organizing data and keeping it secure.

This program includes over 180 hours of instruction and hundreds of practice-based assessments, which will help you simulate real-world data analytics scenarios that are critical for success in the workplace. The content is highly interactive and exclusively developed by Google employees with decades of experience in data analytics. Through a mix of videos, assessments, and hands-on labs, you’ll get introduced to analysis tools and platforms and key analytical skills required for an entry-level job.

Skills I’ll gain will include: Data cleaning, problem solving, critical thinking, data ethics, and data visualization

Platforms and tools I will learn include: Presentations, Spreadsheets, SQL, Tableau and R Programming

In addition to expert training and hands-on projects, you'll complete a case study that you can share with potential employers to showcase your new skill set. Learn concrete skills that top employers are hiring for right now.

There are 8 Courses in this Professional Certificate

1. Foundations: Data, Data, Everywhere
2. Ask Questions to Make Data-Driven Decisions
3. Prepare Data for Exploration
4. Process Data from Dirty to Clean
5. Analyze Data to Answer Questions
6. Share Data Through the Art of Visualization
7. Data Analysis with R Programming
8. Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study

This is the first course in the Google Data Analytics Certificate. These courses will equip you with the skills you need to apply to introductory-level data analyst jobs. Organizations of all kinds need data analysts to help them improve their processes, identify opportunities and trends, launch new products, and make thoughtful decisions. In this course, you’ll be introduced to the world of data analytics through hands-on curriculum developed by Google. The material shared covers plenty of key data analytics topics, and it’s designed to give you an overview of what’s to come in the Google Data Analytics Certificate. Current Google data analysts will instruct and provide you with hands-on ways to accomplish common data analyst tasks with the best tools and resources.

Learners who complete this certificate program will be equipped to apply for introductory-level jobs as data analysts. No previous experience is necessary. 

By the end of this course, you will: 

• Gain an understanding of the practices and processes used by a junior or associate data analyst in their day-to-day job. 
• Learn about key analytical skills (data cleaning, data analysis, data visualization) and tools (spreadsheets, SQL, R programming, Tableau) that you can add to your professional toolbox.
• Discover a wide variety of terms and concepts relevant to the role of a junior data analyst, such as the data life cycle and the data analysis process. 
• Evaluate the role of analytics in the data ecosystem.
• Conduct an analytical thinking self-assessment. 
• Explore job opportunities available to you upon program completion, and learn about best practices in the job search.

В онлайн курсе мною были изучены основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения — в основном речь пойдёт о классификации, регрессии и кластеризации.  Я узнал об основных методах машинного обучения и их особенностях, научился оценивать качество моделей — и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Наконец, познакомился с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. Для работы на курсе использовались реальные данные из реальных задач (чего стоит датасет по Dota 2). Я уже имел представление и какие-то знания основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах.  А для ыполнения практических заданий имелись базовые навыки программирования на языке Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn. 

Learning Objectives

• List the basic data structures
• Analyze operations with data structures
• Choose appropriate basic data structure for a task at hand
• Apply basic data structures in programming challenges
• Describe how dynamic arrays work
• Calculate amortized running time of operations
• List the methods for amortized analysis
• Describe how heaps and priority queues work
• Describe how disjoint set union data structure works
• Analyze the running time of operations with heaps
• List the heuristics that speedup disjoint set union
• Apply priority queues to schedule jobs on processors
• Apply disjoint set union to merge tables in a database
• List applications of hashing
• Apply direct addressing to retrieve names by phone numbers
• Develop a hash table based on chaining scheme
• Apply hashing to find patterns in text
• Describe how Dropbox, Google Drive and Yandex Disk save space
• Describe the principles on which distributed hash tables are built
• Describe how balanced binary search trees work
• Analyze the running time of operations with binary search trees
• List the capabilities of binary search trees
• Compare balanced binary search trees with arrays and lists
• Describe how to implement advanced operations using balanced binary search trees
• Describe how splay trees work
• Analyze the running time of operations with splay trees
• Apply amortized analysis to splay trees
• Apply binary search trees in programming challenges
• Develop a balanced binary search tree

Skills:

Binary Search Tree | Priority Queue | Hash Table |Stack (Abstract Data Type) | List

Learning Objectives

• Practice implementing algorithms
• Practice testing and stress testing programs
• Compare fast and slow programs
• Estimate the running time of an algorithm
• Practice implementing efficient solutions
• Implement programs that are several orders of magnitude faster than straightforward programs
  
• Practice implementing greedy solutions
• Build greedy algorithms
• Express the recurrence relation on the running time of an algorithm
• Apply dynamic programming technique to implement efficient programs
• Compute the edit distance between to files
• Practice applying the most popular algorithmic technique: dynamic programming
  
• Learn more complex applications of dynamic programming
  
• Implement efficient solutions to various problems in combinatorial optimization

Skills:

Dynamic Programming | Debugging | Software Testing | Algorithms |Computer Programming | 

This specialization introduces the Go programming language from Google and provides learners with an overview of Go's special features. Upon completing the three-course sequence, learners will have gained the knowledge and skills needed to create concise, efficient, and clean applications using Go.

• Navigating the System
  • List, change, remove and make directories and files in the Windows GUI, Windows CLI and Linux shell.
  • Search for specific files and directories in Windows GUI, Windows CLI and Linux shell. 
  • Manipulate text in the Windows GUI, Windows CLI and Linux shell.
• Users and Permissions
  • Grant the appropriate permissions to users and groups.
  • Add, modify and remove users on a computer.
  • Add, modify and remove permissions on files and folders.
• Package and Software Management
  • Differentiate between different packaging and file compression methods.
  • Understand how Windows and Linux package installs work.
  • Understand how devices and drivers are managed in Windows and Linux.
• Filesystems
  • Format and partition a disk in Windows.
  • Use common tools to repair a filesystem and disk.
  • View disk usage and free space.
  • Format and partition a disk in Linux.
• Process Management
  • Use system tools and be able to read and understand process statuses.
  • Start and terminate a process.
  • Use troubleshooting tools to problem solve issues with processes and resources.
• Operating Systems in Practice
  • Be able to remotely access a Windows or Linux machine.
  • Read and troubleshoot logs.
  • Utilize disk cloning tools to make an image.

• What is System Administration?
  • Examine the roles and responsibilities of a Systems Administrator.
  • Differentiate the technical differences between a server and a client machine.
• Network and Infrastructure Services
  • Understand why DNS and DHCP servers are used and what is needed to set it up.
  • Learn about the physical infrastructure services in an organization that make server management easier.
• Software and Platform Services
  • Know what communication services are available and what you need for an organization.
  • Run a local webserver and understand how a public webserver works.
• Directory Services
  • Understand what services a directory server provides.
  • Understand what LDAP and Active Directory are.
• Data Recovery & Backups
  • Understand tradeoffs between on-site vs off-site backups
  • Understand what characteristics to evaluate when designing a backup system
  • Understand the value and importance of backup and recovery testing
  • Understand the different options for data backup and the risks that each one protects against
  • Understand the purpose and contents of a disaster recovery plan
• Final Project

• History of Cybersecurity
  • Introduction to Cybersecurity Tools & Cyber Attacks
  • What are We Talking about when We Talk about Cybersecurity?
  • From Ronald Reagan to Where we are Today
  • Cybersecurity Programs
  • Cybersecurity - A Security Architect's Perspective
  • What is Critical Thinking?
  • Top Cybersecurity Organizations you will want to explore
• A brief overview of types of actors and their motives
  • Types of actors and their motives
  • An Architect's perspective on attack classifications
  • Malware and an introduction to threat protection
  • Additional Attack examples today
  • Attacks and Cyber Crime Resources
  • X-Force Command Center and threat intelligence tools
  • A Day in the life of a SOC Analyst - Javier Portuguez Mora
  • Quiz: A brief overview of types of actors and their motives
• An overview of key security concepts
  • CIA Triad
  • Access Management
  • Incident Response
  • Frameworks and their purpose
  • NIST, the US National Institute for Standards and Technology
  • Quiz: An overview of key security concepts
• An overview of key security tools
  • Firewalls
  • Antivirus/Antimalware
  • Introduction to Cryptography
  • First look at Penetration Testing and Digital Forensics
  • Resource review - Securityintelligence.com
  • Quiz: An overview of key security tools

This course is designed to provide a full overview of computer networking. We’ll cover everything from the fundamentals of modern networking technologies and protocols to an overview of the cloud to practical applications and network troubleshooting.

By the end of this course, you’ll be able to: 

• describe computer networks in terms of a five-layer model 
• understand all of the standard protocols involved with TCP/IP communications 
• grasp powerful network troubleshooting tools and techniques 
• learn network services like DNS and DHCP that help make computer networks run
• understand cloud computing, everything as a service, and cloud storage

Курс состоит из следующих модулей:

• Анатомия веб-сервиса
  • Приветствие
  • Middleware
  • Роутеры
  • Валидация
  • Фреймворки
  • Логирование
  • Веб-сокеты
  • Шаблонизация
  • Управление зависимостями
• SQL и NoSQL
  • SQL
  • Key/value
  • Прочие системы
• Микросервисы
  • Что такое микросервис
  • Делаем микросервис руками
  • protobuf и gRPC
  • Дополнительные темы
• Сервис в работе
  • Конфигурирование сервиса
  • Мониторинг
  • Низкоуровневое программирование
  • Инструменты для статического анализа

This course is for beginner students who are familiar with the Korean alphabet, Hangeul. Through this course students will learn the skills essential for daily interactions with Koreans while living in Korea.

This course consists of six modules, and each module is composed of five units. Each unit has vocabulary, grammar and expressions, conversation practice, video clips, quizzes, a workbook, and vocabulary lists. In order to assist students with their independent studies, Korean learning materials such as lecture notes, workbooks, and vocabulary lists detailing each day’s lecture are also provided. The vocabulary lists are accompanied by English, Chinese, and Japanese translations.

I hope that you enjoy all this program has to offer over the next six weeks. After studying in this program, you will be able to have a real Korean conversation with your newly acquired knowledge of the Korean language. Thank you!

The course lasts for 5 weeks:

• Week 1
  • 1.1 10 Basic Vowels
    • 1.1 Lecture 
    • Reading\Writing
    • Graded Quiz 1
  • 1.2 14 Basic Consonants
    • 1.2 Lecture
    • Reading\Writing
    • Graded Quiz 2
  • Extended Exercise: Korean Basic Characters Practice
    • How to Use
  • 1.3 Other Consonants and Vowels
    • 1.3 Lecture
    • Reading\Writing
    • Graded Quiz 3
  • 1.4 Syllables and Final Consonants
    • 1.4 Lecture
    • Reading\Writing
    • Graded Quiz 4
• Week 2
  • 2.1 Hello. I'm Suzy Kim.
    • 2.1 Lecture 
      
    • Reading
    • Graded Quiz 1
  • 2.2 I'm Korean.
    • 2.2 Lecture
    • Reading
    • Graded Quiz 2
      
  • 2.3 I'm not a student.
    • 2.3 Lecture
    • Reading
    • Graded Quiz 
  • 2.4 Review
    • 2.4 Lecture
    • Reading
    • Graded Quiz
  • Korean Culture 2
    • Korean Way of Speech
• Week 3
  • 3.1 I have two younger siblings.
  • 3.2 Do you also have an older brother?
  • 3.3 How many members are in your family?
  • 3.4 Review
  • Korean Culture 3
• Week 4
  • 4.1 When is your birthday?
  • 4.2 December 25th is a Friday.
  • 4.3 What time is it now?
  • 4.4 Review
• Week 5
  • 5.1 I'm going to school.
  • 5.2 Where do you eat lunch?
  • 5.3 What time do you work part-time?
  • 5.4 Review

Курс состоит из следуюх модулей:

• Введение в Golang
  • Знакомство с курсом
  • Начало работы
  • Основы языка
  • Функции
  • Структуры и методы
  • Интерфейсы
  • Практический пример
  • Домашнее задание №1
• Асинхронная работа
  • Методы обработки запросов
  • Горутины и каналы
  • Инструменты для многопроцессорного программирования
  • Состояние гонки
  • Домашнее задание №2
• Работа с динамическими данными и производительность
  • JSON
  • Работа с динамическими данными
  • Бенчмарки и производительность
  • Домашнее задание №3
• Основы HTTP
  • Слушаем TCP-сокет с использованием пакета net
  • Обработка HTTP-запросов
  • Шаблонизация
  • Профилирование веба
  • Телеграм бот
  • Домашнее задание №4

• Understanding Security Threats
  • Define and recognize security risks, vulnerabilities and threats.
  • Be able to identify the most common security attacks.
  • Understand how security revolves around the CIA principle.
• Pelcgbybtl (Cryptology)
  • Understand the how symmetric encryption, asymmetric encryption, and hashing work.
  • Describe the most common algorithms of cryptography.
  • Choose the most appropriate cryptographic method given a scenario.
• AAA Security (Not Roadside Assistance)
  • Identify and describe the most common authentication services.
  • Understand and be able to choose the most appropriate method of authentication or authorization.
  • Be able to grant the appropriate level of access for the users of an organization.
• Securing Your Networks
  • Implement security measures on a network environment.
  • Understand the risks of wireless networks and how to mitigate them.
  • Understand how to monitor network traffic and read packet captures.
• Defense in Depth
  • Implement the appropriate methods for system hardening.
  • Implement the appropriate methods for application hardening.
  • Determine the appropriate policies to use for operating system security.
• Creating a Company Culture for Security
  • Determine appropriate measures to use to meet the 3 goals of security.
  • Develop a security plan for a small-medium size organization.
  • Develop a disaster recovery plan.

Machine learning (ML) is one of the fastest growing areas in technology and a highly sought after skillset in today’s job market. The World Economic Forum states the growth of artificial intelligence (AI) could create 58 million net new jobs in the next few years, yet it’s estimated that currently there are 300,000 AI engineers worldwide, but millions are needed. This means there is a unique and immediate opportunity for you to get started with learning the essential ML concepts that are used to build AI applications – no matter what your skill levels are. Learning the foundations of ML now, will help you keep pace with this growth, expand your skills and even help advance your career.

This course will teach you how to get started with AWS Machine Learning. Key topics include: Machine Learning on AWS, Computer Vision on AWS, and Natural Language Processing (NLP) on AWS. Each topic consists of several modules deep-diving into variety of ML concepts, AWS services as well as insights from experts to put the concepts into practice.

Introduction to Cloud Identity serves as the starting place for any new Cloud Identity, Identity/Access Management/Mobile Device Management admins as they begin their journey of managing and establishing security and access management best practices for their organization. This 15-30 hour accelerated, one-week course will leave you feeling confident to utilize the basic functions of the Admin Console to manage users, control access to services, configure common security settings, and much more.

Through a series of introductory lessons, step-by-step hands-on exercises, Google knowledge resources, and knowledge checks, learners can expect to leave this training with all of the skills they need to get started as new Cloud Identity Administrators. Learning Objectives By the end of this course participants will be able to: 

• Establish a Cloud Identity domain for their organization or personal domain. 
• Add users in order to practice user lifecycle management. 
• Modify user permissions to gain an understanding of core Cloud Identity features. 
• Add mobile devices within the Google Mobile Management module. 
• Modify mobile management policy sets to gain familiarity with product options.
• Navigate the Reports module, and practice running reports. 
• Explore and apply different security protocols to the domain.

GOOGLE IT SUPPORT PROFESSIONAL CERTIFICATE SKILLS LIST

• Basic computer architecture
• Operating systems (Windows, Linux)
• Remote connection and virtual machines
• Computer networking
• Software management
• Troubleshooting
• Customer service
• Routing concepts
• VPNs and proxies
• Permissioning
• Package and software management
• Process management
• Resource monitoring
• Systems administration
• Configuration
• Centralized management
• Implementing/managing directory services
• Data management and recovery
• IT security
• Cryptology/encryption
• Hashing
• Network security

This course is the first of a series that aims to prepare you for a role as an entry-level IT Support Specialist. In this course, you’ll be introduced to the world of Information Technology, or IT. You’ll learn about the different facets of Information Technology, like computer hardware, the Internet, computer software, troubleshooting, and customer service. This course covers a wide variety of topics in IT that are designed to give you an overview of what’s to come in this certificate program.

By the end of this course, you’ll be able to: 

• understand how the binary system works 
• assemble a computer from scratch 
• choose and install an operating system on a computer 
• understand what the Internet is, how it works, and the impact it has in the modern world 
• learn how applications are created and how they work under the hood of a computer 
• utilize common problem-solving methodologies and soft skills in an Information Technology setting

Instructor: Daniel Bourke

• Fundamentals
  • 00. Getting started with TensorFlow: A guide to the fundamentals
  • 01. Neural Network Regression with TensorFlow
  • 02. Neural Network Classification with TensorFlow
• Computer Vision
  • 03. Convolutional Neural Networks and Computer Vision with TensorFlow
• Transfer Learning
  • 04. Transfer Learning with TensorFlow Part 1: Feature Extraction
  • 05. Transfer Learning with TensorFlow Part 2: Fine-tuning
  • 06. Transfer Learning with TensorFlow Part 3: Scaling up (🍔👁 Food Vision mini)
  • 07 Milestone Project 1: 🍔👁 Food Vision Big™
• Natural Language Processing
  • 08. Natural Language Processing with TensorFlow
  • 09. Milestone Project 2: SkimLit 📄🔥
• Time Series
  • 10. Milestone Project 3: Time series forecasting in TensorFlow (BitPredict 💰📈)
• Preparing for the TensorFlow Developer Certification Exam

Instructor: Daniel Bourke

Table of contents:

• 00. PyTorch Fundamentals
• 01. PyTorch Workflow Fundamentals
• 02. PyTorch Neural Network Classification
• 03. PyTorch Computer Vision
• 04. PyTorch Custom Datasets
• 05. PyTorch Going Modular
• 06. PyTorch Transfer Learning
• 07. PyTorch Experiment Tracking
• 08. PyTorch Paper Replicating
• 09. PyTorch Model Deployment

1. Вводная лекция: что такое искусственный интеллект

• Знакомство с форматом курса и преподавателями
• Ликбез по AI: базовые определения и направления
• История развития искусственного интеллекта
• Ключевые достижения науки и техники

2. База по LLM: от промпта до алгоритма

• Что такое LLM и как они работают
• Формат промптов и способы взаимодействия
• Методы оценки моделей: бенчмарки, метрики, ограничения
• Техники эффективного промптинга

3. Современные GPT-модели и reasoning

• Как обучаются LLM и что такое fine-tuning (обзорно)
• Понятие reasoning-моделей: как AI рассуждает
• Обучение reasoning-моделей на проверяемых задачах
• Модели для программирования и анализа кода
• Сравнение ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Gigachat и других сервисов

4. Tool-calling и агенты

• Вызов инструментов (Tool Calling) и архитектура MCP
• Концепция AI-агентов и их использование в рабочих сценариях
• Structured Outputs и Schema-Guided Reasoning
• Обзор RAG-подхода (Retrieval-Augmented Generation)
• Демонстрация работы локальных LLM: токены, температура, структура вывода
• Примеры reasoning внутри ChatGPT

5. Копайлотинг: человек и LLM в связке

• Масштабирование задач с помощью AI
• Отличия мышления LLM и человека
• Безопасность и слабые стороны моделей
• Практика работы с Copilot-, Cursor- и n8n-подобными решениями

6. Вайбкодинг: программирование нового поколения

• Современные IDE с LLM-интеграцией
• Коллаборация человека и модели при написании кода
• Вайбкодинг как форма творческого программирования

7. Генерация медиа: от текста к картинке и звуку

• Принципы работы txt2img, img2img, txt2video и txt2voice
• Обзор моделей для генерации визуального и аудио-контента
• Промт-инжиниринг для мультимедийного контента

8. Заключительная лекция: взгляд в будущее

• Мультимодальность и синтез данных разных типов
• World Models: виртуальные миры и агенты с памятью
• Ответственное использование и этические аспекты

На выходе вы сможете:

• Проектировать базы данных с нуля;
• Писать корректные и оптимальные SQL-запросы;
• Работать с PostgreSQL локально через Docker и GUI-инструменты;
• Понимать транзакции, индексы и планы выполнения запросов;
• Уверенно решать практические задачи, встречающиеся в учебных и рабочих проектах.

Узнаю как проектировать системы с прицелом на стратегическое планирование. Учусь обоснованно выбирать технологии и архитектурные стили.

Урок 1. Работа с требованиями, разделение системы на элементы

• Работа с требованиями
• Event Storming
• Модель данных
• Базовое сравнение микросервисов и монолитов
• Система, форма и функция системы

Урок 2. Стратегический анализ бизнеса и архитектурные стили

• Strategic DDD, subdomains
• Coupling & cohesion, temporal coupling, local & global complexity
• Quality attributes/non functional requirements/architecture characteristics
• Поиск характеристик и перевод бизнес-терминов в характеристики
• Циклы жизни систем

Урок 3. Внешние ограничения и документация

• Ограничения системы
• Выбор вида БД в зависимости от характеристик
• Выбор вида коммуникаций и брокера для событий
• Fitness function

Урок 4. Распиливаем монолит

• Добавление новой функциональности в отдельных сервисах
• Объединение сервисов
• Вынос функциональности из монолита в сервис
• Strangler Fig Application, Volatility Based Decomposition, Tactical Forking, Component-Based Decomposition

Урок 5. Итоги и дальнейшие шаги

• 4+1, C4, arc42, iso42010

Всего в программе 8 модулей:

1. Основы языка Golang
2. Погружаемся глубже в основы
3. Concurrency
4. Go на практике. Часть 1
5. Go на практике. Часть 2
6. Работа с Docker из Golang
7. Паттерны Kubernetes
8. Операторы Kubernetes

Программа Вечерней школы состояла из следующих тем:

1. Введение в Kubernetes
2. Создание своего кластера в MCS.
3. Абстракции приложения
4. Хранение конфигураций
5. Хранение данных
6. Kubernetes и работа с данными. Использование Spark в Kubernetes
7. Сетевые абстракции
8. Устройство кластера
9. Локальная разработка в Kubernetes
10. Oneshot задачи
11. Альтернативы Deployment
12. Повышаем удобство работы разработчика с помощью OneAPI
13. Авторизация в кластере
14. Особенности ЯП в Kubernetes
15. Дебаг приложений в кластере
16. Решения для Deep & Machine Learning
17. Автоскейлинг в кластере Kubernetes
18. Темплейтирование приложений
19. Использование возможностей Kubernetes в своих приложениях
20. Архитектура современных процессоров и как устроен ЦОД
21. CI/CD. Часть 1
22. CI/CD. Часть 2
23. Device-plugins для Kubernetes

HighLoad на Rust.

Progress can be seen at my 👨‍💻 GitHub Repository

Stack:

• Postgre
• NATS

HighLoad на Rust.

Progress can be seen at my 👨‍💻 GitHub Repository

Stack:

• Axum
• Tokio
• Tokio-postgres
• Serde
• Log

Инструктор: Сергей Кузин — Agile Coach @ Авито

В ходе курса:

• узнаете особенности работы скрам мастера;
• поймёте, в чем важность этой роли в команде для успешного применения фреймворка Scrum;
• получите подсказки, с чего начать или как продолжить работу скрам мастером в своей команде; уже с первого занятия.

1. Что такое Hadoop?
2. Распределенная файловая система HDFS
   1. 2.1 Архитектура HDFS
   2. 2.2 Shell-команды
   3. 2.3 Java API
3. MapReduce. Введение
   1. 3.1 Парадигма MapReduce
   2. 3.2 Фреймворк MapReduce
   3. 3.3 Java API. Введение
   4. 3.4 Java API. Продолжение
   5. 3.5 Hadoop Streaming
4. Решение задач с помощью MapReduce
   1. 4.1 Алгоритмы на MapReduce
   2. 4.2 Реляционные функции
   3. 4.3 Расчет TF-IDF
5. Алгоритмы на графах в MapReduce
   1. 5.1 Графы в MapReduce
   2. 5.2 Поиск кратчайшего пути в графе
   3. 5.3 PageRank
   4. 5.4 Проблемы MR-алгоритмов на графах
6. Pig и Hive
   1. 6.1 Pig
   2. 6.2 Основные операторы PigLatin
   3. 6.3 Hive
   4. 6.4 Pig vs Hive
7. NoSQL базы данных: HBase и Cassandra
   1. 7.1 Способы хранения данных
   2. 7.2 NoSQL
   3. 7.3 Введение в HBase
   4. 7.4 Архитектура HBase
   5. 7.5 Cassandra
8. Spark
   1. 8.1 Основные понятия Spark
   2. 8.2 Операторы Spark
   3. 8.3 Фреймворк Spark
9. YARN. MapReduce 2.0
   1. 9.1 Что такое YARN?
   2. 9.2 Компоненты YARN
   3. 9.3 MapReduce 2.0

В курсе представлены структуры данных, наиболее часто использующиеся на практике: массивы, списки, очереди, стеки, динамические массивы, очереди с приоритетами, системы непересекающихся множеств, хеш-таблицы, сбалансированные деревья.

1. Базовые структуры данных
2. Очереди с приоритетом и системы непересекающихся множеств
3. Хеш-таблицы
4. Деревья поиска
   1. АВЛ-деревья
   2. Дополнительные операци
      
   3. Сплей-деревья

В этом курсе вы сделаете первые шаги в области компьютерного зрения с методами машинного обучения.

Разделы:

1.  Нейрон и нейронная сеть
2. Строим первую нейронную сеть
3. Задачи, решаемые при помощи нейронных сетей
4. Методы оптимизации
5. Свёрточные нейронные сети
6. Регуляризация и нормализация
7. Метод максимального правдоподобия и большой финал

Курс знакомит слушателей с основами машинного обучения и рассчитан в первую очередь на тех слушателей, которые только начинают свой путь в Data Science. Мы подробно разберем основные теоретические понятия, а также начнем знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn — наиболее популярными инструменатами для анализа данных и машинного обучения, используя язык программирования Python.

1. Элементарная теория вероятностей: случайные события
   1. Вероятностная модель эксперимента
   2. Вероятностные пространства
   3. Немного комбинаторики
   4. Условная вероятность
   5. Теорема Байеса
   6. Независимые события
   7. Схема Бернулли
   8. Краткие сведения из математического анализа
2. Элементарная теория вероятностей: случайные величины

   1. Случайные величины

   2. Математическое ожидание

   3. Дисперсия

   4. Закон больших чисел

   5. Теорема Пуассона

   6. Локальная теорема Муавра–Лапласа

   7. Интегральная теорема Муавра–Лапласа

3. Общая теория вероятностей
   1. Геометрическая вероятность
   2. Аксиоматическое определение вероятности
   3. Случайные величины
   4. Совместное распределение
   5. Математическое ожидание
   6. Моменты случайной величины
   7. Сходимости последовательности случайных величин
4. Дискретные и непрерывные случайные величины
   1. Дискретные случайные величины
   2. Производящие функции
   3. Лемма Бореля–Кантелли
   4. Непрерывное распределение
   5. Независимость
   6. Математическое ожидание
   7. Характеристические функции случайных величин
   8. Центральная предельная теорема

• Линейная алгебра I
  • Линейное (векторное) пространство;
  • Существование решений систем линейных уравнений;
  • Решение систем линейных алгебраических уравнений.
• Линейная алгебра II
  • Евклидово пространство;
  • Ортогональный базис;
  • Линейные операторы.
• Комбинаторика I
  • Основные понятия теории множеств;
  • Основные правила перечислительной комбинаторики;
  • Принцип Дирихле;
  • K-сочетания из n-элементов.
• Комбинаторика II
  • k-перестановки из n элементов;
  • Урновые схемы и схемы раскладки по ящикам;
  • Подсчет отображений конечных множеств;
  • Рекуррентные соотношения.
• Теория графов I
  • Основные понятия теории графов;
  • Понятие связности в графах;
  • Деревья.
• Теория графов II
  • Эйлеровы графы;
  • Двудольные графы. Раскраски графов;
  • Паросочетания. Теорема Холла.
• Дискретная вероятность
  • Основные понятия дискретной вероятности;
  • Условная вероятность;
  • Случайные величины;
  • Основные характеристики случайных величин.
    

• Введение в язык C++
• Как выполняются программы на C++
• Структуры и классы
• Объектно-ориентированное программирование
• Дополнительные возможности C++
• Шаблоны

Программа курса состоит из трёх модулей:

1. Модель управления и компетенций
2. Что такое данные? Форма и визуализация данных
3. Прикладная механика данных
4. DQ системный взгляд

Содержание курса:

• Основы реляционной модели и SQL
  1. Отношение (таблица)
  2. Выборка данных
  3. Запросы, групповые операции
  4. Вложенные запросы
  5. _
• Запросы SQL к связанным таблицам
• _

Content of the course

1. Introduction to JavaScript
   1. Few words about JavaScript.
   2. Code implementation, program structure, comments.
   3. Variables, data types.
   4. Simple operations.
   5. Branching
   6. Loops
2. Standart objects
1. Functions
2. Objects
3. Strings
4. Arrays
5. Date and Time
6. Math
3. Advanced operations
   1. Error processing
   2. Introduction to Regular Expressions
   3. Using Regular Expressions
   4. Closures
4. Conclusion

• Обзор
• Введение: теория и задачи
  • 2.1 Введение
  • 2.2 Числа Фибоначчи
  • 2.3 Наибольший общий делитель
  • 2.4 O-символика
• Жадные алгоритмы: теория и задачи
  • 4.1 Введение
  • 4.2 Коды Хаффмана
  • 4.3 Очереди с приоритетами
    
• «Разделяй и властвуй»: теория и задачи
  • 6.1 Двоичный поиск
  • 6.2 Умножение чисел
  • 6.3 Умножение матриц
  • 6.4 Сортировка слиянием
  • 6.5 Быстрая сортировка
  • 6.6 Порядковые статистики
  • 6.7 Сортировка кучей
  • 6.8 Сортировки, основанные не на сравнениях
  • 6.9 Рекуррентные соотношения
• Динамическое программирование: теория и задачи
  • 8.1 Введение
  • 8.2 Наибольшая возрастающая подпоследовательность
  • 8.3 Расстояние редактирования
  • 8.4 Рюкзак
  • 8.5 Перемножение последовательности матриц
  • 8.6 Независимые множества во взвешенных деревьях
  • 8.7 Обзор

• Введение в Java
  • Что такое Java, откуда она взялась и зачем нужна
  • Первый контакт — Hello World
  • Знакомство со средой разработки
    
• Базовый синтаксис Java
  • Примитивные типы
  • Преобразование типов
  • Массивы и строки
  • Управляющие конструкции: условные операторы и циклы
    
• Объекты, классы и пакеты в Java 
• Обработка ошибок, исключения, отладка 
• Ввод-вывод, доступ к файловой системе 
• Generics. Collections. Streams
  
  

1. Базовые принципы языка Python
   1.1 Введение
   1.2 Модель данных: объекты
   1.3 Функции и стек вызовов
   1.4 Пространства имён и области видимости
   1.5 Введение в классы
   1.6 Наследование классов 
   
   
2. Cтандартные средства языка Python
   2.1 Ошибки и исключения
   2.2 Работа с кодом: модули и импорт
   2.3 Итераторы и генераторы
   2.4 Работа с файловой системой и файлами
   2.5 Работа с функциями: functool и лямбда функции
   2.6 Стиль программирования: pep8 и документация
   
   
3.  Применение Python: анализ текста
   3.1 Стандартные методы и функции для строк
   3.2 Регулярные выражения в Python
   3.3 Обзорно об интернете: http-запросы, html-страницы и requests
   3.4 Распространённые форматы текстовых файлов: CSV, JSON
   3.5 API
   3.6 XML, библиотека ElementTree, библиотека lxml
   3.7 Заключение
   

Программа курса состоит из трёх модулей:

1. Операторы. Переменные. Типы данных. Условия
2. Циклы. Строки. Списки
3. Функции. Словари. Интерпретатор. Файлы. Модули

В курсе был рассмотрен следующий материал:

• Целые числа
• Условный оператор
• Цикл while
• Действительные числа
• Цикл for и массивы
• Двумерные массивы
• Функции и рекурсия
• Строки и символы
• Словари и множества
• Стандартные алгоритмы STL

В курсе были рассмотрены следующие модули:

• Арифметика
• Алгебра логики
• Комбинаторика
• Криптография. Исторические шифры
  • Введение в криптографию
    
  • Шифр Цезаря. Почему исторические шифры не работают 
  • Шифры одноалфавитной замены и их криптоанализ
    
  • Шифр Виженера, или полиалфавитная замена
    
  • Криптоанализ шифра Виженера 
    
• Криптография. Современные шифры, протоколы и хэширование
  • Шифр Вернама
  • Шифр RSA
    
  • Хэш-функции
    
  • Протокол Диффи-Хеллмана
    

В ходе прохождения курса былb изучены:

• Основные возможности языка
• Функции
• Пакеты
• Структуры
• Указатели
• Структуры
• Строки
• Обработка ошибок
• Map
• Преобразование типов
• Анонимные функции
• Интерфейсы
• Работа с файлами
• Работа с JSON
• Работа со временем
• Параллелизм

Преподаватели: Александр Зорькин и Александр Куприянов

Темы охватываемые курсом:

• Компьютерные сети
• Операционные системы
• Виртуализация и контейнеризация
• CI/CD автоматизация
• Infrastructure as Code
• Методологии SRE и DevOps
• Мониторинг и телеметрия

Направления обучения: Java

Программа курса:

• Функциональные паттерны. Решение задач с использованием функционального программирования.
• Обработка исключений: сценарии и лучшие практики
• Стандартная библиотека. Файлы, время и регулярные выражения
• Рефакторинг кода на примере
• Реактивное программирование
• Рефлексия в Java
  

Семестр 1 — Предмет SRE

Лекции:

1. Примеры сбоев
2. Введение в SRE
3. Работа в режиме срочности и неопределенности
4. Основы мониторинга
5. Логирование
6. Методы детектирования сбоев
7. Источники сбоев
8. Устранение сбоев
9. Оценка надежности сервисов
10. Проблема оценки работы SRE
11. Причины и Тригер
12. Приёмы уменьшения сбоев
13. Опасность во время сбоя
14. Работа в команде
15. SRE для клиентских приложений

Семинары:

1. Основы Kubernetes
2. CRD. Ingress 
3. Развёртывание Oncall
4. Логирование. Elasticsearch + Kibana 
5. Метрики. Prometheus
6. Метрики. Kubernetes
7. Метрики. SLA. 
8. Grafana
9. Alertmanager
10. Стратегии деплоя
11. Балансировка

Семестр 2 — Архитектура

Лекции:

1. Высокоуровневый обзор архитектурных решений

Семинары:

1. Практики надежности

Направления обучения: Go

Программа курса:

1 семестр — Профессиональная разработка ПО

• Системы контроля версий
• Чистый код
• Парадигмы и языки программирования. Корректность программ
• Функциональное программирование
• Объектно-ориентированное программирование
• Типы и эффекты в языках программирования
• Модульное программирование
• Шаблоны проектирования
• Тестирование
• Сессии парного программирования — TDD каты
• Практики разработки
• Моделирование предметной области
• Управление проектами разработки ПО
  Базовые понятия и инструменты проектного управления с точки зрения члена проектной команды
• Безопасная разработка ПО

2 семестр — Распределенные системы и корпоративные приложения

• Компьютерные сети
• Сервис-ориентированная архитектура
• Разработка масштабируемых сервисов
• Модели данных и языки запросов
• Реляционная модель данных
• Эффективное использование реляционных баз данных
• Объектно-реляционное отображение
• Репликация и секционирование
• Модели согласованности и обработка транзакций
• Шаблоны обеспечения отказоустойчивости распределенных систем
• Шаблоны проектирования корпоративных приложений
• Асинхронный обмен сообщениями
  Концепции, шаблоны, технологии
• Пакетная и потоковая обработка

3 семестр — SRE

• Базовые SRE принципы
• Работа с инфраструктурой
• Как создать идеальное приложение
• Мониторинг
• Балансировка нагрузки
• Шардирование
• Тестирование
• Работа в командах (SRE живет только в командах)
• SRE для мобильных приложений

Программа лектория:

1. Примеры сбоев
2. Что такое SRE?
3. Цели мониторинга, логи и метрики
4. Детектирование сбоев
5. SLA, SLO, SLI
6. Причины сбоев
7. Устранение сбоев
8. Постмортемы
9. Приемы уменьшения количества сбоев
10. Устойчивый к сбою код
11. Отказоустойчивые архитектуры
12. SRE – командная работа
13. Тестирование для SRE
14. SRE для клиентов

Программа курса:

1. Вводная лекция
2. Большие данные
3. Как не потеряться в больших данных
4. Мобильные технологии в финтехе
5. AI - Искусственный интеллект
6. Роботизация. Клиентский сервис в эпоху автоматизации0
7. Биометрия
8. OpenBanking
9. Облачные технологии

Программа курса состояла из следующих лекций:

1. Вводная лекция. Финтех и экосистемы
2. AI Banking
3. Олег — голосовой финансовый ассистент
4. AI: тренды использования в мире
5. Операционное управление финтех-компаниями
6. Обзор технологических компаний в мире
7. Лайфстайл-банкинг в России и мире
8. Мобильный онбординг
9. SME - рынок в РФ, мировой опыт
10. Тренды развития инвестиционного рынка
11. Software Engineering
12. Обеспечение высокой доступности сервисов

Записи курса «Программирование на Java» (весна 2022).

Преподаватель — Тагир Фаридович Валеев.

Записи курса «Программирование на Python» (осень 2018).

Преподаватель — Алексей Александрович Кладов.

Список тем 

1. Введение, история, ликбез
2. Функции
3. Декораторы
4. Строки, байты, IO
5. Коллекции и collections
6. Классы I
7. Работа с Исключениями
8. Итераторы
9. async/await
10. Классы II
11. Тестирование
12. Модули

Записи курса «Программирование на Rust» (весна 2019).

Преподаватель — Алексей Александрович Кладов.

1. Введение
2. Время жизни, ADT
3. Трейты
4. Модули
5. Функции и итераторы
6. Управление ошибками
7. Объекты, строки
8. Время жизни II
9. Умные Указатели, static
10. Многопоточность
11. unsafe
12. Коллекции
13. Макросы

Proggress can be seen at my 👨‍💻 GitHub Repository

Программа тренировок:

• Лекция 1: Сложность, тестирование, особые случаи
• Лекция 2: Линейный поиск
• Лекция 3: Множества и словари
• Лекция 4: Бинарный поиск

Proggress can be seen at my 👨‍💻 GitHub Repository

Программа тренировок:

• Кто такой DevOps-инженер
• Облако. Кто виноват и что делать?
• Процессы Linux
• 30‑летний сетевой стек для стремительной доставки видео с котиками. Часть 1. Трубы для коробок с котиками
• Linux: инструменты командной строки
• Базы данных
• 30‑летний сетевой стек для стремительной доставки видео с котиками. Часть 2. Котики в коробках
• Как запустить «облако»

Proggress can be seen at my 👨‍💻 GitHub Repository

Программа тренировок:

• Лекция 1: Сортировки: быстрая, слиянием и поразрядная
• Лекция 2: Хеши для строк
• Лекция 3: Кратчайшие пути во взвешенных графах
• Лекция 4: Перебор и методы его оптимизации

Proggress can be seen at my 👨‍💻 GitHub Repository

Программа тренировок:

• Вводная по ML + knn
• Линейная регрессия и регуляризация
• Линейная классификация, метод максимального правдоподобия
• Решающие деревья, композиции деревьев, Random Forest
• Градиентный бустинг, тонкости обучения
• Оценка значимости признаков, обучение без учителя
• Обзорная лекция по DL

Программа лектория:

• 09.06 Асинхронное программирование
• 10.06 Git
• 13.06 Архитектура кода
• 14.06 Как проектировать HTTP API
• 15.06 Базы данных
• 20.06 Работа с БД из приложения и миграции
• 22.06 Тестирование
• 27.06 Нагрузочное тестирование. Часть 1
• 28.06 Нагрузочное тестирование. Часть 2
• 29.06 Девопс, деплой, CI/CD. Часть 1
• 30.06 Девопс, деплой, CI/CD. Часть 2
• 07.07 Unsafe и взаимодействие с другими ЯП
• 10.07Безопасность
• 13.07 Дебаг — логирование — профилирование
• 14.07 gRPC
• 17.07 Искусство хранения данных: воплощение новаторства в Дата‑центрах
• 18.07 Архитектура распределенных систем

Темы лекций:

1. Стеки
2. Очереди, деки и приоритетные очереди
3. Динамическое программирование с одним параметром 
4. Динамическое программирование с двумя параметрами
5. Обход графов в глубину 
6. Обход графов в ширину

Новые домашние задания по материалам лекций Тренировок 1.0, разделённые на два дивизиона:

• Дивизион А — Competitive programming;
• Дивизион B — Big Tech programming.

Темы лекций:

1. Сложность, тестирование, особые случаи
2. Линейный поиск
3. Множества
4. Словари и сортировка подсчётом
5. Префиксные суммы и два указателя
6. Бинарный поиск
7. Сортировка событий
8. Деревья

Курс от Университета ИТМО совместно с VK Cloud Solutions.
Лекция 1. Что такое облако и зачем оно нужно?

1. Что такое облако и зачем оно нужно? 
2. История развития
3. Преимущества облачных технологий
   

Лекция 2. Модели и основные концепции облачных сервисов

1. Модели развертывания облаков
2. Модели предоставления облачных сервисов
3. Безопасность и доступность
   

Лекция 3. Компоненты инфраструктуры облака

1. Дата-центры
2. Виртуализация
3. Программно-определяемые сети и хранилища данных

Лекция 4. Платформы и провайдеры облачных технологий

1. Платформы облачных технологий
2. Облачные провайдеры
3. Базовая функциональность облака

Лекция 5. Популярные облачные сервисы

1. Сервисы IaaS
2. Сервисы PaaS
3. Сервисы PaaS (продолжение) 

Лекция 6. Управление облачной инфраструктурой

1. Практики DevOps  и подходы к управлению ресурсами
2. Инструменты для управления ресурсами
3. Важные концепции практики  «инфраструктура как код»

Лекция 7. Cloud-native архитектура

1. Монолитная и микросервисная архитектуры
2. Монолитная и микросервисная архитектуры
3. Контейнеры и Docker

The lectures is also part of my Masters, to be mo exact it's Applied Artificial Intelligence Master’s module that is filled up with the competencies necessary to use the information and communication technologies that help us navigate the digital environment, as well as interact with society and find digital solutions for professional tasks. 

The course consists of two parts:

1. The first part "Introduction to Machine Learning (tools)" discusses different types of machine learning, demonstrates practical examples how to solve various problems with machine learning methods. The main focus is on regression problems, classification and clustering problems tasks.
2. The second part "Applied artificial Intelligence in Science and Business" introduces students to the methods and technologies of knowledge engineering, intelligent security technologies, including biometrics, vulnerability prediction, cyberspace management. The artificial intelligence applications in the speech synthesis and recognition, image and texts processing is also considered.

Course Syllabus: 

1. Introduction to ML
2. Regression
3. Classifiers: k-NN and Naive Bayes
4. Classifiers: Logistic Regression
5. Clustering
6. Introduction to AI
7. Artificial Intelligence in Biometrics, Speech Recognition and Synthesis 
8. Knowledge Graphs 
9. Information Security
10. Automatic Text Processing
11. Image Processing

The lectures is part of my Masters, to be mo exact it's Applied Artificial Intelligence Master’s module that is filled up with the competencies necessary to use the information and communication technologies that help us navigate the digital environment, as well as interact with society and find digital solutions for professional tasks. 

I will learn how to formulate problems, choose the correct tools and algorithms for data analysis, and use them. You will also be able to interpret the results that you get. 

Course Syllabus:

1. Introduction to Data Analysis
2. Data Processing Tools and Visualization
3. Data Processing and Analysis
4. Working with Time Series
5. Relational Databases
6. Random events, probability and random variables
7. Main Laws of Distribution of Random Variables
8. Descriptive Statistics. Estimating the Parameters of Probability Model
9. Interval Estimation
10. Hypothesis

Программа курса:

1. ЗНАКОМСТВО С DOCKER
2. ПЕРВЫЙ КОНТЕЙНЕР
3. СОЗДАНИЕ ОБРАЗА
4. РАБОТА С ФАЙЛАМИ
   1. Рассмотрены основные способы обмена данными с контейнером.
   2. Познакомился с двумя типами томов — bind mount и volume. 
   3. Узнал об опасностях работы с bind mount
5. ПЕРЕМЕННЫЕ ОКРУЖЕНИЯ, ЛОГИ И ПОРТЫ
   1. Научимся задавать переменные окружения
   2. Посмотрим на логи приложений в контейнерах
   3. Поговорим о работе с приложениями, которым требуются порты, в том числе ClickHouse, Tabix, PostgreSQL, Superset
6. ВВЕДЕНИЕ В СЕТИ
   1. Поговорим об IP адресах и сетевой модели TCP/IP. 
   2. Рассмотрим три базовые сети докера — host, none, bridge. 
   3. Создадим на базе bridge свою сеть и поднимем бэкенд. Научимся работать с полезной командой docker inspect
7. ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЕ В КОНТЕЙНЕРАХ И DOCKER-COMPOSE
8. YAML И DOCKER-COMPOSE
9. ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЕ В DOCKER-COMPOSE
10. ЗА ПРЕДЕЛАМИ КОНТЕЙНЕРОВ
    1. Рассмотрим доставку приложений на сервер
    2. Поговорим про Ansible, CI/CD и Kubernetes
    3. Подведём итоги и обсудим, что изучать дальше

Преобретаемые навыки:

• Локально разворачивать готовые сервисы: Airflow, PostgreSQL, ClickHouse, Nginx, Superset
• Упаковывать свои приложения в контейнеры
• Поднимать и настраивать полноценные веб-приложения

Данный конкурс направлен на развитие практических навыков применения и администрирования ОС Astra Linux.

Certificate on Brain

Процесс отбора был аналогичен предшествующему году.

Новость на сайте ГК Astra Linux

Процесс отбора победителей состоял из нескольких этапов:

1. Специалисты компании выбирали лучших студентов из тех, кто прошел обучение по программе «Администрирование операционной системы AstraLinux» по курсу «Базовое администрирование. ALSE-1602».
2.  Ребята проходили тестирование, по результатам которого были отобраны лучшие студенты. За каждым студентом был прикреплен сотрудник компании, занимающийся выбранным студентом направлением, и проводил собеседование. По итогам заключительного этапа были выбраны победители конкурса.

Новость на сайте ГК Astra Linux

Red Hat System Administration II (RH134) focuses on the key tasks needed to become a full time Linux Administrator and to validate those skills via the Red Hat Certified System Administrator exam. This course goes deeper into Enterprise Linux administration including filesystems and partitioning, logical volumes, SELinux, firewalling, and troubleshooting.

Red Hat System Administration I (RH124) is designed for IT professionals without previous Linux system administration experience. The course is intended to provide students with Linux administration "survival skills" by focusing on core administration tasks. Red Hat System Administration I also provides a foundation for students planning to become full-time Linux system administrators by introducing key command-line concepts and enterprise-level tools. These concepts are further developed in the follow-on course, Red Hat System Administration II (RH134).

These course materials will assist you in developing the skills necessary to do the following:

• Use basic Python programming and Linux skills.
• Implement a development environment using DevNet resources.
• Use software development and design best practices.
• Create REST API requests over HTTPS to securely integrate services.
• Explain the processes and devices that support network connectivity.
• Use current technologies to deploy and secure applications and data in a cloud environment.
• Compare software testing and deployment methods in automation and simulation environments.
• Compare Cisco platforms used for collaboration, infrastructure management, and automation.

Course content:

• Simulate data interactions traveling through a network.
• Visualize the network in both logical and physical modes.
• Apply skills through practice, using labs and Cisco Packet Tracer activities.
• Develop critical thinking and problem-solving skills.

Credly Badge

CyberOps Associate v1.0 covers knowledge and skills needed to successfully handle the tasks, duties, and responsibilities of an associate-level Security Analyst working in a Security Operations Center (SOC).

Upon completion of the CyberOps Associate v1.0 course, students will be able to perform the following tasks:

• Install virtual machines to create a safe environment for implementing and analyzing cybersecurity threat events.
• Explain the role of the Cybersecurity Operations Analyst in the enterprise.
• Explain the Windows Operating System features and characteristics needed to support cybersecurity analyses.
• Explain the features and characteristics of the Linux Operating System.
• Analyze the operation of network protocols and services.
• Explain the operation of the network infrastructure.
• Classify the various types of network attacks.
• Use network monitoring tools to identify attacks against network protocols and services.
• Explain how to prevent malicious access to computer networks, hosts, and data.
• Explain the impacts of cryptography on network security monitoring.
• Explain how to investigate endpoint vulnerabilities and attacks.
• Evaluate network security alerts.
• Analyze network intrusion data to identify compromised hosts and vulnerabilities.
• Apply incident response models to manage network security incidents.

Creedly Badge

Программа курса знакомит с базовыми концепциями информационной безопасности и позволяет получить навыки, необходимые для установки, устранения неисправностей и мониторинга сетевых устройств для обеспечения целостности, конфиденциальности и доступности данных и устройств.

Материалы этого курса помогут вам в развитии навыков, необходимых для выполнения следующих задач.

• Описание угроз безопасности, с которыми сталкиваются современные сетевые инфраструктуры
• Обеспечение безопасности маршрутизаторов Cisco
• Внедрение модели AAA на маршрутизаторах Cisco с использованием локальной базы данных маршрутизаторов и внешней системы ACS
• Нейтрализация угроз для маршрутизаторов и сетей Cisco с использованием ACL-списков
• Внедрение дизайна защищенной сети, управление сетью и отчетность по ней
• Нейтрализация типичных атак на уровне 2
• Внедрение набора функций межсетевого экрана Cisco IOS
• Внедрение набора функций Cisco IOS IPS
• Внедрение VPN между двумя пунктами (site-to-site)
• Внедрение VPN удаленного доступа (remote access)

Как показывает название, в этом курсе рассматриваются технологии глобальных сетей (WAN) и сетевые сервисы, используемые при создании конвергентных приложений в мультисервисных сетях. В этом курсе будут изучаться критерии выбора сетевых устройств и технологий WAN для организации сети. Вы будете выполнять следующие задачи.

• Описывать различные технологии глобальных сетей и их преимущества;

• Настройте PPP и выполните поиск и устранение неполадок.

• Настройте протокол PPPoE, GRE и одноканальное подключение eBGP.

• Настройте расширенные списки контроля доступа IPv4 и IPv6, найдите и устраните неполадки в их работе.

• Объясните, как минимизировать риски типичных атак на системы информационной безопасности локальной сети.

• Опишите работу гарантированной полосы пропускания.

• Опишите развитие сетей, включая облако, виртуализацию, SDN и Интернет вещей.

• Поиск и устранение неполадок сквозных подключений в сетях предприятий малого и среднего бизнеса с использованием систематического подхода.

Course content:

• Basic Command Syntax
  • Arguments
  • Options
• Printing Working Directory
• Changing Directories 
• Listing Files 
• Administrative Access 
  • The su Command
• The sudo Command
• Permissions
  • File Type Field
  • Permissions Field
    • Owner
    • Group
    • Other
  • Permission Types
• Changing File Permissions
  • The Symbolic Method
• Changing File Ownership
• Viewing Files
  • Copying Files
• Moving Files
• Removing Files
• Filtering Input
  • Regular Expressions
  • Basic Patterns
    • Anchor Characters
    • Match a Single Character With .
    • Match a Single Character With []
      
    • Match a Repeated Character Or Patterns With *
      
• Shutting Down
• Network Configuration
• Viewing Processes
• Package Management
  • Installing Packages
  • Updating Packages
  • Removing Packages
• Updating User Passwords
• Redirection
• Text Editor
  • Command Mode Movement 
  • Command Mode Actions
    • Delete 
    • Change 
    • Yank 
    • Put Searching in vi
  • Insert Mode
  • Ex Mode

Course content:

• Module 1 - Introduction to Linux
• Module 2 - Operating Systems
• Module 3 - Working in Linux
  • 3.1 Navigating the Linux Desktop
  • 3.2 Applications
    • 3.2.1 Major Applications
    • 3.2.2 Server Applications
      • 3.2.2.1 Web Servers
      • 3.2.2.2 Private Cloud Servers
      • 3.2.2.3 Database Servers
      • 3.2.2.4 Email Servers
      • 3.2.2.5 File Sharing
    • 3.2.3 Desktop Applications
      • 3.2.3.1 Email
      • 3.2.3.2 Creative
      • 3.2.3.3 Productivity
      • 3.2.3.4 Web Browsers
        
  • 3.3 Console Tools
    • 3.3.1 Shells
    • 3.3.2 Text Editors
  • 3.4 Package Management
    • 3.4.1 Debian Package Management
    • 3.4.2 RPM Package Management
  • 3.5 Development Languages
  • 3.6 Security
    • 3.6.1 Password Issues
    • 3.6.2 Protecting Yourself
    • 3.6.3 Privacy Tools
  • 3.7 The Cloud
    • 3.7.1 Linux in the Cloud
• Module 4 - Open Source Software and Licensing
  
• Module 5 - Command Line Skills
  • Lab 05
• Module 6 - Getting Help
  • Lab 06
• Module 7 - Navigating the Filesystem
  • Lab 07
• Module 8 - Managing Files and Directories
  • Lab 08
• Module 9 - Archiving and Compression
  • Lab 09
• Midterm Exam
• Module 10 - Working With Text
  • Lab 10
• Module 11 - Basic Scripting
  • Lab 11
• Module 12 - Understanding Computer Hardware
  • Lab 12
• Module 13 - Where Data is Stored
  • Lab 13
• Module 14 - Network Configuration
  • Lab 14
• Module 15 - System and User Security
  • 15.1 Introduction
  • 15.2 Administrative Accounts
  • 15.3 User Accounts
  • 15.4 System Accounts
  • 15.5 Group Accounts
  • 15.6 Viewing User Information
  • 15.7 Viewing Current Users
  • 15.8 Viewing Login History
  • Lab 15
• Module 16 - Creating Users and Groups
  • Lab 16
    
• Module 17 - Ownership and Permissions
  
  • Lab 17
    
• Module 18 - Special Directories and Files
  • Lab 18
    
• Final Exam (Modules 10 - 18)
• Final Comprehensive Exam (Modules 1 - 18)
  

В курсе были рассмотрены, следующие главы: 

• CCNAv7: Переходный курс SRWE
  • Модуль 10: Принципы обеспечения безопасности сети
  • Модуль 11: Настройка параметров безопасности коммутатора
  • Модуль 12 : Основные понятия WLAN
  • Модуль 13 : Конфигурация WLAN
• CCNAv7: Переходный курс ENSA
  • Модуль 3: Принципы обеспечения безопасности сети
  • Модуль 8 : Принципы работы VPN и IPsec
  • Модуль 14 : Автоматизация сети

В рамках данного курса основное внимание уделяется архитектуре, компонентам и принципам работы маршрутизаторов и коммутаторов в больших сетях со сложной структурой. Вы научитесь настраивать маршрутизаторы и коммутаторы для использования усовершенствованных функций и расширенных возможностей оборудования. Задачи курса.

• Описание операций и преимуществ протокола STP.

• Настройка операций STP, поиск и устранение их неполадок.

• Описание операций и преимуществ агрегации каналов и протокола Cisco VLAN Trunk Protocol (VTP).

• Настройка VTP, STP, DTP и RSTP, поиск и устранение неполадок.

• Настройка маршрутизации между сетями VLAN, поиск и устранение неполадок.

• Настройка EtherChannel и HSRP и устранение неполадок.

• Настройка базовых операций маршрутизаторов в сложной сети с маршрутами для IPv4 и IPv6 и устранение неполадок.

• Настройка расширенной работы маршрутизаторов и реализация протоколов маршрутизации OSPF и EIGRP для IPv4 и IPv6, а также поиск и устранение неполадок.

Как показывает название, материал обучающего курса охватывает архитектуру, компоненты и эксплуатацию маршрутизаторов и коммутаторов небольшой сети. В рамках данного курса вы научитесь настраивать основные функции маршрутизатора и коммутатора. Задачи курса.

• Умение настраивать и проверять статическую маршрутизацию и маршрутизацию по умолчанию.

• Настройка небольшой коммутируемой сети и устранение неполадок в ней.

• Настройка и устранение неполадок, связанных с основными операциями маршрутизаторов в небольшой маршрутизируемой сети.

• Настройка сетей VLAN и маршрутизации между VLAN, а также устранение неполадок.

• Настройка, мониторинг и устранение неполадок, связанных со списками ACL для IPv4.

• Настройка и проверка DHCPv4 и DHCPv6.

• Настройка и проверка NAT для IPv4.

• Настройка и мониторинг сетей с помощью инструментов для обнаружения устройств, управления и обслуживания.

Networking is at the heart of the digital transformation. The network is essential to many business functions today, including business critical data and operations, cybersecurity, and so much more. A wide variety of career paths rely on the network -- so it's important to understand what the network can do, how it operates, and how to protect it.

This is a great course for developers, data scientists, cybersecurity specialists, and other professionals looking to broaden their networking domain knowledge. It’s also an excellent launching point for students pursuing a wide range of career pathways – from cybersecurity to software development to business and more.

Creedly Badge

Today’s interconnected world makes everyone more susceptible to cyber-attacks. Whether you’re attracted to the relativity new world of cybersecurity as a professional, or just interested in protecting yourself online and in social media, this introductory course is the answer. It explores cyber trends, threats—along with the broader topic of cybersecurity in a way that will matter to YOU. For instance, you’ll learn how to protect your personal privacy online while gaining additional insight on the challenges companies, and governmental and educational institutions face today. No prerequisites required.

Credly Badge

В ходе курса были рассмотрены следующие модули:

• PCEP - Certified Entry-Level Python Programmer;
  • Module 1
    Introduction to Python and computer programming
  • Module 2
    Data types, variables, basic input-output operations, basic operators
  • Module 3
    Boolean values, conditional execution, loops, lists and list processing, logical and bitwise operations
  • Module 4
    Functions, tuples, dictionaries, and data processings
• PCAP - Python Certified Associate Programmer.
  • Module 5
    Modules, packages, string and list methods, and exceptions 
  • Module 6
    The Object-Oriented Approach: classes, methods, objects and the standard objective features; exception handling, and working with files

Курс лекций освоенный на направления Software Development:

• "Введение в Enterprise Software Development"
• "Жизненный цикл программного обеспечения. Модели разработки ПО"
• "Jira Basics"
• "Моделирование бизнес-процессов UML"
• "Introduction to Version Control"
• "Continuous Integration"
• "Design Patterns"
• "Application Integration"
• "Проектирование баз данных. Индексы. Ключи."
• "Базы данных. Информационные системы"
• "Spring for beginners"
• "EJB vs Spring"
• "JPA, Hibernate"
• "Security in Web Applications"
• "Pure Java Security"
• "Oracle PL/SQL Part 1"
• "Oracle PL/SQL Part 2"

This course aims to delve deeper into concepts from Foundations of Purple Teaming, providing background and instruction on the key processes enabling sound threat intelligence integration and organizational threat alignment in support of Purple team exercises. Students will create threat models based on the business requirements and IT architecture of a fictional scientific research organization and, in doing so, derive the skills required to understand their own threat environment and prepare actionable plans for enacting threat-informed defenses.

This course will delve deeper into concepts from Foundations of Purple Teaming, providing background and instruction on the key processes enabling sound threat intelligence integration and organizational threat alignment in support of Purple team exercises. Students will create emulation plans based on the business requirements and IT architecture of a fictional scientific research organization and, in doing so, derive the skills required to understand their own threat environment and prepare actionable plans for enacting threat-informed defenses.

This session is a hands-on training program designed to introduce the capabilities and deployment options in a BAS (breach and attack simulation) platform. Students will learn and apply testing methodologies used to emulate adversarial techniques and measure the efficacy of various security control implementations and configurations. The course will also introduce advanced topics such as building a threat-informed defensive strategy and operationalizing the MITRE ATT&CK Framework. Hands-on cyber range labs are included.

Значок на Acclaim

This training session introduces students to the basics of the MITRE ATT&CK Framework. Topics include the history and evolution of MITRE ATT&CK, why organizations are adopting it, and how an organization can use MITRE ATT&CK to make its security program more efficient and effective. The class will also cover the tools and resources available for supplementing MITRE ATT&CK testing, including ATT&CK Navigator and MITRE CAR. AttackIQ’s book, The Dummies Guide to MITRE ATT&CK, serves as a foundational book for the course.

Значок на Acclaim

This training session introduces the state-of-the-art practice of purple teaming and its essential nature as the joint operation of red and blue teams. Students will learn the core concepts, workflows, activities, and artifacts underpinning purple team methodology and will finish the class able both to explain how its programmatic implementation is essential to a threat-informed defense strategy and to plan a foundational purple-team exercise in their own environment.

Значок на Acclaim

В курсе были рассмотрены:

• Угрозы в интернете
• Способы воровства денег, а также меры дополнительной защиты
• Воровство аккаунтов
• 2FA
• Бэкапы
• Резервное восстановление данных

В курсе были рассмотрены:

• Настройка защиты на Windows
• Настройка защиты на macOS
• Настройка защиты Android
• Настройка защиты iOS
• Действия с зараженным / замусоренным компьютером
• Настройка домашнего роутера

В курсе были рассмотрены:

• Угроза утечки персональных данных
• Зашита аккаунтов
• Приватность в Facebook
• Приватность в VK
• Приватность в Instagram
• Приватность в Twitter
• Приватность в Одноклассниках
• Приватность в Google и Yandex
• Способы борьбы со слежкой
  

В ходе курса были изучены следующие темы:

1. Как связаны игры и безопасность
2. Где безопасно скачивать игры
3. Как безопасно экономить на играх
4. Угон аккаунта: чем грозит и как избежать
5. Настраиваем аккаунты, часть 1. Основы защиты
6. Настраиваем аккаунты, часть 2. Особенности Steam, Origin и Epic Games Store
7. Настраиваем аккаунты, часть 3. Особенности Uplay, Battle.net, League of Legends и GoG
8. О безопасности консолей и джейлбрейках
9. Настраиваем компьютер для игр
10. Моды, читы, боты — что можно, а что нельзя
11. Торговля и обмен внутриигровыми предметами
12. Общаемся в игре: что делать с троллями и как не стать троллем самому
13. Общаемся параллельно с игрой: настраиваем Discord
14. Стриминг: настраиваем Twitch

1. Основы
   1. Введение в Java;
   2. Обзор средств разработки;
   3. Типы данных, переменные, константы;
   4. Операторы, методы, массивы.
2. Объектно-ориентированное программирование
   1. Объектно-ориентированное программирование, основные понятия;
   2. Классы и объекты. Создание объектов;
   3. Работа со строками;
   4. Конструкторы, области видимости;
   5. Перегрузка.
3. Алгоритмы и структуры данных
   1. Списки;
   2. Деревья;
   3. Стеки и очереди;
   4. Ассоциативные массивы;
   5. Алгоритмы сортировки и поиска.
4. Наследование
   1. Суперклассы и подклассы. Иерархия наследования;
   2. Полиморфизм, переопределение методов. Динамическое связывание;
   3. Абстрактные классы, интерфейсы;
   4. Идиомы проектирования.
5. Исключения
   1. Обработка ошибок, классификация исключений
   2. Перехват исключений, трассировка стека исключений.
6. Обработка событий
   1. Графический интерфейс пользователя;
   2. Создание апплетов;
   3. Работа с интерфейсами;
   4. Обработка событий мыши.
7. Коллекции и обобщенное программирование
   1. Понятие обобщенного программирования;
   2. Определение коллекции. Интерфейсы коллекций. Коллекции
8. Многопоточное программирование
   1. Параллельное программирование. Параллельные алгоритмы;
   2. Потоки в операционной системе;
   3. Потоки Java;
   4. Проблемы общего доступа к памяти;
   5. Идиома монитора;
   6. Методы wait, notify, notifyAll;
   7. Обзор java.util.concurrent.
9. Создание графического интерфейса
   1. Работа с AWT и Swing;
   2. Основные графические примитивы.
10. Работа в сети
    1. Java и сетевое программирование;
    2. Адресация в сети;
    3. Реализация сервера;
    4. Работа с электронной почтой;
    5. Обзор java.net.
11. Средства защиты
    1. Использование Java в защите информации;
    2. Загрузчики классов;
    3. Шифрование;
    4. Цифровые подписи.
12. Работа с базами данных
    1. Обзор JDBC;
    2. SQL-запросы;
    3. Выполнение запросов;
    4. Транзакции.