BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Центр компетенций НТИ на базе Сколтеха - ECPv4.8.2//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:Центр компетенций НТИ на базе Сколтеха
X-ORIGINAL-URL:https://iot.skoltech.ru
X-WR-CALDESC:Events for Центр компетенций НТИ на базе Сколтеха
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC+3:20190523T100000
DTEND;TZID=UTC+3:20190622T130000
DTSTAMP:20260525T220147
CREATED:20190522T141828Z
LAST-MODIFIED:20190522T154147Z
UID:1369-1558605600-1561208400@iot.skoltech.ru
SUMMARY:Специалисты ЦК НТИ запустят в ТУСУРе очный курс «Интернет вещей: безопасный сбор и обработка больших данных»
DESCRIPTION:С 23 мая 2019 года в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники начнётся очный курс «Интернет вещей: безопасный сбор и обработка больших данных». Вести его будут заместитель руководителя Центра компетенций НТИ «Технологии беспроводной связи и интернета вещей»\, доцент Сколтеха Андрей Сомов\, стажёр-исследователь Центра и аспирант Сколтеха Александр Меньщиков\, а также кандидат технических наук и доцент ТУСУРа Евгений Агеев.     Стоимость курса составляет 30 000 рублей\, однако обучение первой группы 2019 года полностью профинансирует Региональный центр компетенций НТИ. Это отличная возможность получить востребованные на рынке знания и умения без отрыва от основной работы или учебы\, бесплатно и с быстрым результатом. Все последующие группы будут формироваться уже полностью на коммерческой основе. \nПрограмма курса позволит слушателям всесторонне понять роль центров обработки данных (ЦОД) в области интернета вещей (IoT)\, а также функционала инженеров ЦОДов. Кроме того\, слушатели получат фундаментальные знания\, необходимые для анализа безопасности данных\, в частности\, оценки уязвимости и рисков IoT-систем. Использование в процессе обучения виртуальной лабораторной среды позволяет имитировать реальные сценарии угроз кибербезопасности\, дает возможность увидеть своими глазами как выполняется взлом систем\, выполнить оценку уязвимости и рисков\, применить методы защиты от угроз. \nРекомендуемая подготовка слушателей: \n\nналичие опыта написания и отладки кода Python\,\nосновные знания и умения работы с ОС Windows и Linux\,\nпонимание того\, как взаимодействуют устройства в компьютерной сети\,\nзнание технического английского языка.\n\nПрограмма курса: \nСбор\, отправка и визуализация данных \n\nНастройка встроенной платформы с датчиками\nНастройка беспроводного соединения\nПодготовка онлайн сервиса\nВизуализация данных\nГрафическая среда для дизайна приложения интернета вещей\n\nЗапуск машинного обучения для обработки данных на встроенных системах \n\nНастройка встроенной платформы\nМетоды машинного обучения\nНастройка графического процессора для встроенных систем\nОбработка данных\n\nБольшие данные и методы обработки данных \n\nДанные и интернет вещей\nОсновы анализа данных. Основные статистические методы\nАнализ данных. Формирование гипотез\, извлечение новой информации из обработанных данных\nАнализ данных и машинное обучение\nВключение данных в операционную деятельность\nАрхитектура для больших данных и инженерии данных. Принципы построения масштабируемых решений обработки больших данных (Apache Hadoop)\n\nБезопасность устройств IoT \n\nУстройства IoT. Риски при использовании устройств IoT\nАрхитектура IoT систем. Отраслевые сетевые стандарты и модели для IoT под требования безопасности\nАтака на устройства IoT\nАтака на устройства IoT. Канал связи. Проводные и беспроводные сетевые протоколы и их уязвимости\nУязвимости уровня прикладных программ. Локальные и облачные приложения\nМетодика оценки уязвимости и рисков в системе\, содержащей устройства IoT. Знакомство с новыми технологии в области безопасности IoT (блокчейн)\n\nВ результате обучения вы будете знать: \n\nсовременные информационно-коммуникационные и интеллектуальные технологии\, инструментальные среды\, программно-технические платформы для решения профессиональных задач;\nэтапы жизненного цикла анализа данных и выполнять эти задачи;\nаспекты конфиденциальности и безопасности данных;\nметоды использования алгоритмов машинного обучения для прогнозной аналитики;\nэволюцию технологий управления данными от SQL до NoSQL;\nархитектуру современной вычислительной платформы центра обработки данных и особенности распределенных масштабируемых решений для больших данных\, таких как Apache Hadoop\, Cassandra и Spark;\nугрозы безопасности БД и способы их предотвращения;\nинструменты обеспечения безопасности БД и их возможности;\nосновные структуры данных;\nметоды обработки данных;\nосновы современных систем управления базами данных;\nметоды поддержки\, контроля и оптимизации баз данных;\nсистемы хранения и анализа баз данных;\nметоды повышения надежности работы системы управления базами данных;\nосновы информационной безопасности;\nосновы обеспечения информационной безопасности;\nтиповые уязвимости\, учитываемые при настройке устанавливаемого программного обеспечения;\nметоды и средства защиты информации;\nрегламенты обеспечения информационной безопасности;\nсредства защиты от несанкционированного доступа операционных систем и систем управления базами данных;\nзащищенные протоколы управления.\n\nВ результате обучения вы будете уметь: \n\nобосновывать выбор современных информационно-коммуникационных и интеллектуальных технологий\, разрабатывать оригинальные программные средства для решения профессиональных задач;\nобъяснить\, как компании могут извлекать информацию из данных IoT;\nиспользовать Python для создания конвейера данных для сбора\, обработки и визуализации данных датчика;\nприменять исследовательский анализ данных для извлечения информации из данных;\nоценить риски безопасности IoT в отрасли;\nприменять стандартные отраслевые модели для объяснения требований безопасности в системах IoT;\nмоделировать угрозы:\n\n– для оценки уязвимостей безопасности физических устройств в системах IoT\, \n– для оценки уязвимостей безопасности связи в системах IoT\, \n– для оценки уязвимостей безопасности приложений в системах IoT; \n\nиспользовать моделирование угроз и структуры управления рисками\, чтобы рекомендовать меры по снижению угроз;\nобъяснить влияние новых технологий на безопасность Интернета вещей;\nвыявлять угрозы безопасности на уровне БД;\nразрабатывать мероприятия по обеспечению безопасности на уровне БД;\nидентифицировать класс разрабатываемой системы управления базами данных в зависимости от выполняемых ею задач\, определенных в техническом задании на разработку системы управления базами данных;\nприменять программно-аппаратные средства защиты информации;\nприменять программные средства защиты информации;\nприменять аппаратные средства защиты сетевых устройств от несанкционированного доступа;\nприменять программные средства защиты сетевых устройств от несанкционированного доступа;\nприменять программно-аппаратные средства защиты сетевых устройств от несанкционированного доступа.\n\nВ результате обучения вы будете владеть (иметь практический опыт): \n\nнавыками различного вида анализа данных: описательный\, прогнозирующий и предписывающий;\nнавыками представления и анализа данных\, презентации экспериментальных результатов на основе анализа данных;\nанализа возможных угроз для безопасности данных;\nвыбора основных средств поддержки информационной безопасности на уровне БД;\nразработки структуры системы управления базами данных в целом и ее отдельных компонентов;\nразработки системы безопасности системы управления базами данных;\nнастройки аппаратно-программных средств защиты прикладного программного обеспечения;\nпроведения регламентов обеспечения защиты информации в соответствии с политикой информационной безопасности;\nпланирования защиты приложений от несанкционированного доступа;\nоценки безопасности и защиты приложений от несанкционированного доступа;\nпланирования защиты операционных систем от несанкционированного доступа;\nоценки защиты операционных систем от несанкционированного доступа.\n\nПродолжительность обучения: \n80 часов\, из них 64 часа аудиторных занятий. Общий срок: 5 недель. \nФорма обучения: \nОчно-заочная с применением дистанционных образовательных технологий. \nЗанятия будут проходить на русском языке\, изучение учебно-методических материалов в системе дистанционного обучения на английском языке. \nТехнология дистанционного обучения включает в себя: \n\nдоступ в систему дистанционного обучения к учебно-методическим материалам Сетевой академии Cisco\, действующей на базе ТУСУРа в качестве организации-партнера;\nудаленный доступ к учебному оборудованию для выполнения практических заданий;\nонлайн-консультации персонального преподавателя.\n\nДокументы об окончании: \nУдостоверение о повышении квалификации ведущего государственного технического вуза. \n
URL:https://iot.skoltech.ru/event/spetsialisty-tsk-nti-zapustyat-v-tusure-ochnyj-kurs-internet-veshhej-bezopasnyj-sbor-i-obrabotka-bolshih-dannyh/
ATTACH;FMTTYPE=image/jpeg:https://iot.skoltech.ru/wp-content/uploads/2019/05/IMG_5633.jpg
END:VEVENT
END:VCALENDAR