Станьте экспертом в области кибербезопасности, освоив компьютерные науки и аналитику данных, и значительно увеличьте ваши шансы на трудоустройство в динамично развивающемся секторе"  

Благодаря непрерывному прогрессу в области вычислительной техники значительно улучшились не только технологии, но и сами цифровые инструменты, с помощью которых сегодня выполняются многие задачи. Обратная сторона медали заключается в том, что подобные достижения также привели к росту ИТ-уязвимостей. По этой причине все больше компаний ищут профессионалов, специализирующихся на кибербезопасности, которые могут обеспечить им адекватную защиту от всех видов кибератак.  

В рамках этой Профессиональной магистерской специализации в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных ИТ-специалист сможет углубиться в такие вопросы, как безопасность при разработке и проектировании систем, лучшие криптографические методы или безопасность при облачных вычислениях. Кроме того, в этой программе основное внимание уделяется основам программирования и структурам данных, алгоритмам и сложности систем, а также продвинутому проектированию алгоритмов, продвинутому программированию, языковым процессорам и компьютерной графике и др. Все это дополняется многочисленными мультимедийными учебными ресурсами, которые преподаются самыми престижными и профессиональными преподавателями в этой области. 

С другой стороны, эта Профессиональная магистерская специализация рассматривает науку о данных с технической и деловой точки зрения, предлагая необходимые сведения для получения знаний, заключенных в данных материалах. Таким образом, ИТ-специалисты смогут детально проанализировать различные алгоритмы, платформы и современные инструменты для исследования, визуализации, манипулирования, обработки и анализа данных. Все вышеперечисленное дополняется развитием деловых навыков, необходимых для достижения рабочего профиля на руководящем уровне, с которым студент сможет принимать ключевые решения в компании.   

Таким образом, обучение на данной программе даст специалисту конкретные инструменты и навыки для успешного развития своей профессиональной деятельности в масштабной среде вычислительной техники. Студент будет работать над ключевыми компетенциями, такими как получение актуальных знаний и освоение ежедневной практики в различных областях ИТ, а также развитие ответственности в вопросах отслеживания и контроля за своей работой, а также над конкретными навыками в каждой области.

Окончив эту программу, ИТ-специалисты смогут специализироваться в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных, что сделает данную Профессиональную магистерскую специализацию идеальной возможностью для развития их профессиональной карьеры. Все это станет реальностью благодаря 100% онлайн-программе, которая адаптируется к ежедневным потребностям специалистов, поэтому для начала работы над полноценным профессиональным профилем с международной перспективой достаточно иметь устройство с выходом в интернет.

Получите необходимые знания в удобной и простой форме в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных для качественного программирования" 

Данная Профессиональная магистерская специализация в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются: 

• Разработка практических кейсов, представленных экспертами в области информатики 
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям в области кибербезопасности и аналитики данных
• LТеоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

TECH предоставляет к вашим услугам широкий и понятный дидактический материал, который включает в себя все актуальные темы, необходимые для того, чтобы вы могли продолжать развиваться в области вычислительной техники" 

В преподавательский состав входят профессионалы в области информатики, которые вносят свой опыт работы в эту программу, а также признанные специалисты, принадлежащие к ведущим научным сообществам и престижным университетам.  

Мультимедийное содержание, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит профессионалам проходить обучение в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, основанный на обучении в реальных ситуациях. 

В центре этой программы — проблемно-ориентированное обучение, с помощью которого студент попытается решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студенту будет помогать инновационная интерактивная видеосистема, созданная известными и опытными специалистами.   

Ускорьте развитие своей карьеры за счет создания системы показателей и KPI, в зависимости от отдела, в котором вы работаете"

Узнайте от специалистов о лучших методах обеспечения безопасности, применяемых в средах облачных вычислений или технологии блокчейн"

Профессиональная магистерская специализация в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных создана специально для ИТ-специалистов, желающих быстро и качественно продвинуться в этой сфере. Поэтому данная программа основана на достижении реалистичных и высоких целей, которые позволят вам перейти на новый уровень работы в этой области. Специалист будет сосредоточен на изучении различных методов, технологий и этапов, необходимых для вычислительной техники, с прорывной, комплексной и современной точки зрения.

TECH предлагает высококачественную специализацию, которая позволит вам уверенно работать с вычислительной техникой с гарантией безопасности для вашей компании" 

Общие цели

• Быть современным в научном и технологическом плане, а также подготовиться к профессиональной практике межотраслевым и разносторонним образом в области вычислительной техники и языков программирования и быть адаптированным к новым технологиям и инновациям в этой области 
• Сформировать специализированные знания об информационных системах, видах и аспектах безопасности, которые необходимо учитывать 
• Выявлять уязвимости в информационных системах 
• Разрабатывать базу для правового регулирования и криминализации преступлений, связанных с атаками на информационные системы 
• Оценивать различные модели архитектуры безопасности, чтобы определять наиболее подходящую модель для организации 
• Определять применимые нормативно-правовые акты и нормативную базу для них 
• Проанализировать организационную и функциональную структуру области информационной безопасности (офис CISO) 
• Анализировать и развивать концепцию риска, неопределенности в среде, в которой мы живем 
• Изучить модель управления рисками на основе стандарта ISO 31000
• Изучить науку криптологию и ее связь с отраслями: криптографией, криптоанализом, стеганографией и стегоанализом 
• Проанализировать виды криптографии в соответствии с видом алгоритма и его использованием 
• Изучить цифровые сертификаты
• Изучить инфраструктуру открытых ключей (PKI) 
• Разработать концепцию управления идентификацией
• Определять методы аутентификации 
• Сформировать специализированные знания об экосистеме кибербезопасности
• Оценить знания в области кибербезопасности 
• Определять области безопасности в облаке
• Провести анализ услуг и инструментов в каждом из областей безопасности 
• Разрабатывать спецификации безопасности для каждой технологии LPWAN 
• Провести сравнительный анализ безопасности технологий LPWAN 
• Проанализировать эффективность применения методов анализа данных в каждом отделе компании  
• Разработать основу для понимания потребностей и приложений каждого отдела  
• Получить специализированные знания для выбора подходящего инструмента  
• Предложить методы и задачи, чтобы быть максимально продуктивным в соответствии с требованиями отдела 

Конкретные цели

Модуль 1. Основы программирования 

• Понимать базовую структуру компьютера, программного обеспечения и языки программирования общего назначения 
• Научиться разрабатывать и интерпретировать алгоритмы, которые являются необходимой основой для разработки программного обеспечения 
• Знать основные элементы компьютерных программ, такие как различные типы данных, операторы, выражения, операторы ввода-вывода и управляющие операторы 
• Знать различные структуры данных, доступные в языках программирования общего назначения, как статических, так и динамических, а также приобрести необходимые знания по работе с файлами 
• Знать различные методы тестирования программного обеспечения, а также понимать важность создания хорошей документации вместе с хорошим исходным кодом
• Изучить основы языка программирования C++, одного из самых распространенных языков программирования в мире

Модуль 2. Структура данных

• Изучить основы программирования на языке C++, включая классы, переменные, условные выражения и объекты 
• Понимать, что такое абстрактные типы данных, линейные типы структур данных, простые и сложные иерархические структуры данных и как их реализовать на C++ 
• Понимать работу расширенных структур данных, отличных от обычных 
• Понимать теорию и практику, связанную с использованием кучи и очереди с приоритетом 

Модуль 3. Алгоритм и вычислительная сложность

• Изучить основные стратегии проектирования алгоритмов, а также различные методы и меры для вычисления 
• Знать основные алгоритмы сортировки, используемые при разработке программного обеспечения 
• Понимать, как различные алгоритмы работают с деревьями, кучами и графами 
• Понимать, как работают жадные алгоритмы, их стратегию, а также изучить примеры их использования в основных известных проблемах Узнать об использовании жадных алгоритмов на графах 
• Изучить основные стратегии поиска минимального пути, с приближением к основным задачам в данной области и алгоритмам их решения 
• Понимать технику поиска с возвратом Backtracking и ее основные виды применения, а также альтернативные техники

Модуль 4. Продвинутая разработка алгоритмов

• Углубиться в продвинутую разработку алгоритмов, анализируя рекурсивные алгоритмы и алгоритмы "разделяй и властвуй", а также выполняя амортизационный анализ 
• Понимать концепции динамического программирования и алгоритмы для NP-задач
• Понимать, как работает комбинаторная оптимизация, а также различные алгоритмы рандомизации и параллельные алгоритмы 
• Знать и понимать, как работают различные методы локального поиска и с использованием кандидатов 
• Изучить механизмы формальной проверки программ и итеративной проверки программ, включая логику первого порядка и формальную систему Хоара 
• Изучить работу некоторых основных численных методов, таких как метод бисекции, метод Ньютона — Рафсона и метод секущих 

Модуль 5. Продвинутое программирование

• Углубить свои знания в области программирования, особенно в отношении объектно-ориентированного программирования и различных видов отношений между существующими классами 
• Знать различные шаблоны проектирования для решения объектно-ориентированных задач 
• Научиться событийно-управляемому программировании и разработке пользовательских интерфейсов с помощью Qt 
• Получить необходимые знания о параллельном программировании, процессах и потоках 
• Узнать, как управлять использованием потоков и синхронизацией, а также как решать общие задачи в параллельном программировании 
• Понимать важность документации и тестирования при разработке программного обеспечения

Модуль 6. Теоретическая информатика

• Понимать основные теоретические математические концепции, лежащие в основе компьютерных наук, такие как пропозициональная логика, теория множеств, числовые и нечисловые множества 
• Понимать концепции формальных языков и грамматик, а также машин Тьюринга в их различных вариантах 
• Узнать о различных видах неразрешимых и неразрешимых задач, включая различные их варианты и подходы к ним 
• Понимать, как функционируют различные виды языков, основанные на рандомизации и других видах классов и грамматик 
• Узнать о других передовых вычислительных системах, таких как мембранные вычисления, вычисления с помощью ДНК и квантовые вычисления

Модуль 7. Теория автоматов и формальных языков

Понимать теорию автоматов и формальных языков, изучить понятия алфавитов, строк и языков, а также научиться реализовывать формальные демонстрации 
Углубить знания о различных видах конечных автоматов, как детерминированных, так и недетерминированных 
Изучить основные и расширенные понятия, связанные с регулярными языками и регулярными выражениями, а также с применением леммы о накачке и замкнутостью регулярных языков 
Понимать контекстно-независимые грамматики, а также функционирование автоматов с магазинной памятью 
Углубить свои знания в области нормальных форм, леммы о накачке контекстно-свободных грамматик и свойств контекстно-независимых языков 

Модуль 8. Языковые процессоры

• Получить представление о понятиях, связанных с процессом компиляции и различными видами анализа: лексическим, синтаксическим и семантическим 
• Знать, как работает лексический анализатор, как его применяют и устраняют ошибки 
• Углубить свои знания в области синтаксического анализа, как нисходящего, так и восходящего, но с особым акцентом на различные типы нисходящих синтаксических анализаторов 
• Понимать, как работают семантические анализаторы, какие существуют традиции в области синтаксиса, как устроены таблицы символов и какие бывают их виды 
• Изучить различные механизмы генерации кода, как в среде выполнения, так и для генерации промежуточного кода 
• Заложить основы знаний в области оптимизации кода, включая переупорядочивание выражений и оптимизацию циклов 

Модуль 9. Компьютерная графика и визуализация 

• Получить представление о понятиях, связанных с компьютерной графикой и компьютерной визуализацией, такими как теория цвета и ее модели, а также свойства света 
• Понимать, как функционируют примитивы вывода и их алгоритмы, как для рисования линий, так и для рисования окружностей и заливок 
• Изучить углубленно различные виды 2D- и 3D-преобразований и их системы координат, а также компьютерную визуализацию 
• Научиться делать 3D-проекции и разрезы, а также удалять скрытые поверхности 
• Изучите теорию, связанную с интерполяцией и параметрическими кривыми, а также кривыми Безье и B-сплайнами

Модуль 10. Биоинспирированные алгоритмы

• Получить представление о понятии биоинспирированных алгоритмов, а также понять, как функционируют различные виды алгоритмов социальной адаптации и генетических алгоритмов 
• Углубленно изучить различные модели эволюционных вычислений, узнать их стратегии, программирование, алгоритмы и модели, основанные на оценке распределений 
• Понимать, как устроены основные стратегии исследования и освоения пространства для генетических алгоритмов 
• Понимать, как функционирует эволюционное программирование в применении к задачам обучения и многоцелевым задачам 
• Изучить основные понятия, связанные с нейронными сетями, и понять, как они работают в реальных случаях в таких разных областях, как медицинские исследования, экономика и компьютерное зрение 

Модуль 11. Безопасность при проектировании и разработке систем

• Оценивать безопасность информационной системы во всех ее компонентах и слоях 
• Определять виды современных угроз безопасности и тенденции их развития 
• Устанавливать руководящие принципы безопасности, определив политику и планы безопасности и действий в чрезвычайных ситуациях 
• Анализировать стратегии и инструменты для обеспечения целостности и безопасности информационных систем 
• Применять конкретные методы и инструменты для каждого вида атак или уязвимостей безопасности 
• Защищать конфиденциальную информацию, хранящуюся в информационной системе 
• Иметь правовую базу и типизацию преступлений, дополняя ее типизацией преступника и его жертвы

Модуль 12. Архитектуры и модели информационной безопасности

• Согласовывать генеральный план безопасности со стратегическими целями организации 
• Создать систему непрерывного управления рисками как неотъемлемую часть генерального плана безопасности 
• Определять соответствующие показатели для мониторинга внедрения системы менеджмента информационной безопасности (СМИБ) 
• Создавать стратегию безопасности на основе политики 
• Проанализировать цели и процедуры, связанные с планом повышения осведомленности сотрудников, поставщиков и партнеров 
• Определять в рамках нормативно-правовой базы нормативные акты, сертификаты и законы, применимые к каждой организации
• Разрабатывать фундаментальные элементы, требуемые стандартом ISO 27001:2013 
• Внедрять модель управления конфиденциальностью в соответствии с европейским регламентом GDPR

Модуль 13. Управление информационной безопасностью

• Определять различные структуры, которые может иметь область информационной безопасности 
• Разрабатывать модель безопасности на основе трех линий защиты 
• Представительствовать в различных временных и чрезвычайных комитетах, связанных с кибербезопасностью 
• Определять технологические инструменты, которые поддерживают основные функции центра мониторинга информационной безопасности (SOC) 
• Оценивать меры контроля уязвимостей, соответствующие каждому сценарию 
• Разрабатывать структуру операций безопасности на основе NIST CSF 
• Определять объем различных видов аудита (RedTeam, Pentesting, Bug Bounty и т. д) 
• Предлагать мероприятия, которые должны быть проведены после инцидента, связанного с информационной безопасностью 
• Научиться создавать командный центр информационной безопасности, охватывающий все соответствующие стороны (органы власти, клиенты, поставщики и т. д) 

Модуль 14. Анализ рисков и среды информационной безопасности

• Изучить с точки зрения комплексного подхода окружающую среду, в которой мы живем 
• Определять основные риски и возможности, которые могут повлиять на достижение наших целей 
• Анализировать риски на основе лучших и доступных методов
• Проводить оценку потенциального влияния этих рисков и возможностей 
• Разрабатывать методы, позволяющие справляться с рисками и возможностями таким образом, чтобы максимально увеличить вклад в создание стоимости 
• Углубленно изучить различные методы передачи риска, а также передачи стоимости 
• Получать прибыль от разработки собственных моделей для гибкого управления рисками 
• Анализировать результаты, чтобы предлагать постоянные улучшения в управлении проектами и процессами на основе моделей управления рисками, так называемых риск-ориентированных моделей 
• Внедрять инновации и преобразовывать общие данные в актуальную информацию для принятия решений на основе рисков 

Модуль 15. Криптография в ИТ

• Использовать фундаментальные операции (XOR, большие числа, подстановка и транспонирование) и различные компоненты (функции односторонние, хеш, генераторы случайных чисел) 
• Анализировать криптографические методы 
• Разрабатывать различные криптографические алгоритмы 
• Демонстрировать использование цифровых подписей и их применение в цифровых сертификатах 
• Оценивать системы управления ключами и важность длины криптографических ключей 
• Изучить алгоритмы получения ключей 
• Проанализировать жизненный цикл ключей 
• Оценивать режимы работы блочного и потокового шифров 
• Определять генераторы псевдослучайных чисел
• Разрабатывать реальные кейсы криптографических приложений, таких как Kerberos, PGP или смарт-карты 
• Изучить соответствующие ассоциации и организации, такие как ISO, NIST или NCSC 
• Определять задачи в криптографии квантовых вычислений

Модуль 16. Управление идентификацией и доступом в ИТ-безопасности

• Разрабатывать концепцию цифровой идентификации 
• Оценивать контроль физического доступа к информации 
• Провести обоснование биометрической аутентификации и многофакторной аутентификации MFA 
• Оценивать атаки, связанные с конфиденциальностью информации 
• Анализировать федеративные удостоверения 
• Устанавливать контроль за доступом к сети

Модуль 17. Безопасность в сфере коммуникаций и эксплуатации программного обеспечения 

• Развивать знания в области физической и логической безопасности 
• Демонстрировать знание коммуникаций и сетей 
• Выявлять основные вредоносные атаки 
• Создавать безопасную основу для разработки 
• Демонстрировать понимание основных положений, связанных с системой управления информационной безопасностью 
• Изучить основы функционирования операционного центра кибербезопасности 
• Показывать важность методов кибербезопасности при организационных катастрофах  

Модуль 18. Безопасность в среде облака

• Определять риски развертывания инфраструктуры в облаке публичных сервисов 
• Определять требования к безопасности 
• Разрабатывать плана безопасности для развертывания облака 
• Определять облачные сервисы, которые необходимы для реализации плана безопасности 
• Определять необходимые оперативные меры для превентивных механизмов 
• Устанавливать руководящие принципы для системы ведения журнала и мониторинга 
• Предлагать действия по реагированию на инцидент

Модуль 19. Безопасность в коммуникациях между устройствами интернета вещей (IoT)

• Иметь представление об упрощенной архитектуре IoT 
• Обосновывать различия между технологиями подключения общего назначения и технологиями подключения для IoT 
• Разрабатывать концепцию "железного треугольника" для подключения IoT 
• Проанализировать спецификации безопасности технологий LoRaWAN, NB-IoT и WiSUN 
• Обосновывать выбор правильной технологии IoT для каждого проекта

Модуль 20. План по обеспечению непрерывности бизнеса, связанный с безопасностью 

• Представлять ключевые элементы каждого этапа и анализировать характеристики плана обеспечения непрерывности бизнеса (ПНБ) 
• Обосновывать необходимость ПНБ 
• Определять карты успеха и риска для каждого этапа ПНБ 
• Знать, как составляется план действий по реализации проекта 
• Оценивать полноценность ПНБ 
• Разрабатывать план успешной реализации ПНБ для конкретного предприятия

Модуль 21. Аналитика данных в организации бизнеса

• Развивать аналитические навыки для принятия качественных решений
• Изучить эффективные маркетинговые и коммуникационные кампании
• Определять порядок создания системы показателей и KPI для конкретных отделов
• Получить специализированные знания для разработки предиктивной аналитики
• Предлагать бизнес-планы и планы лояльности на основе изучения рынка
• Развивать умение слушать клиента
• Применять статистические, количественные и технические знания в реальных ситуациях 

Модуль 22. Управление данными, обработка данных и составление отчетов согласно науке о данных

• Проводить анализ данных 
• Объединять разнообразные данные: добиться согласованности информации 
• Разрабатывать актуальную, эффективную информацию для принятия решений 
• Определять лучшие практики управления данными в зависимости от типа данных и их использования 
• Создавать политику доступа к данным и их повторного использования 
• Обеспечивать безопасность и доступность: доступность, целостность и конфиденциальность информации 
• Изучать инструменты для управления данными с использованием языков программирования 

Модуль 23. IoT-устройства и платформы как основа для науки о данных 

• Определить, что такое IoT (Интернет вещей) и IIoT (Промышленный Интернет вещей) 
• Изучить, как устроен консорциум промышленного интернета 
• Проанализировать, что представляет собой эталонная архитектура IoT 
• Изучить датчики и устройства IoT, а также их классификацию
• Определять протоколы и технологии коммуникаций, используемые в IoT 
• Изучить различные облачные платформы в IoT: общего назначения, промышленные, с открытым исходным кодом
• Разрабатывать механизмы для обмена данными
• Устанавливать требования и стратегии безопасности
• Представлять различные области применения IoT и IIoT 

Модуль 24. Графическое представление для анализа данных

• Представлять графики для анализа данных 
• Получить специальные знания в области представления данных и аналитики 
• Изучить наиболее используемые графические представления в различных областях 
• Определять принципы проектирования в визуализации данных 
• Представлять визуальный нарратив как инструмент 
• Проанализировать различные программные средства для построения графиков и анализа исследовательских данных 

Модуль 25. Инструменты науки о данных

• Развивать навыки преобразования данных в информацию, из которой можно извлечь знания 
• Определять основные характеристики набора данных, его структуру, компоненты и последствия распространения набора данных при моделировании 
• Информировать о принятии решений путем проведения тщательного предварительного анализа данных 
• Развивать навыки решения конкретных примеров с использованием методов науки о данных 
• Определять наиболее подходящие общие инструменты и методы для моделирования каждого набора данных на основе проведенной предварительной обработки 
• Оценивать аналитически результаты, понимая, как влияет выбранная стратегия на различные показатели 
• Демонстрировать способность критически оценивать результаты, полученные после применения методов предварительной обработки или моделирования 

Модуль 26. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование

• Получить специализированные знания о статистических предпосылках для любого анализа и оценки данных 
• Развить необходимые навыки для идентификации, подготовки и преобразования данных 
• Оценивать различные представленные методологии и определять их преимущества и недостатки 
• Изучить задачи в среде данных высокой размерности 
• Разрабатывать методы реализации алгоритмов, используемых для предварительной обработки данных 
• Демонстрировать способность интерпретировать визуализацию данных для описательного анализа 
• Развивать передовые знания о различных существующих методах подготовки данных для очистки, нормализации и преобразования данных 

Модуль 27. Предсказуемость и стохастический анализ

• Анализировать временные ряды 
• Разрабатывать формулировку и основные свойства моделей одномерных временных рядов 
• Изучить методологию моделирования и прогнозирования реальных временных рядов 
• Определять одномерные модели, включая аномалии 
• Применять динамические регрессионные модели и методику построения таких моделей на основе наблюдаемых рядов 
• Изучить спектральный анализ одномерных временных рядов, а также фундаментальных аспектов, связанных с выводами на основе периодограмм и их интерпретацией 
• Оценивать вероятность и тенденцию временного ряда для заданного временного горизонта

Модуль 28. Проектирование и разработка интеллектуальных систем

• Анализировать переход от информации к знаниям 
• Разрабатывать различные типы методов машинного обучения 
• Изучить метрики и баллы для количественной оценки качества моделей 
• Внедрять различные алгоритмы машинного обучения 
• Определять модели вероятностных рассуждений 
• Изучить основы глубокого обучения 
• Демонстрировать полученные навыки для понимания различных алгоритмов машинного обучения

Модуль 29. Архитектуры и системы с интенсивным использованием данных

• Определять требования к системам с интенсивным использованием данных 
• Изучить различные модели данных и анализировать базы данных 
• Анализировать ключевые функциональные возможности распределенных систем и их важность для различных видов систем 
• Оценить, какие широко применяемые приложения используют основы распределенных систем при проектировании своих систем 
• Анализировать, как базы данных хранят и извлекают информацию 
• Определять различные модели репликации и связанные с ними задачи 
• Разрабатывать формы разделения и распределенных транзакций 
• Определять системы пакетного и (почти) реального времени

Модуль 30. Практическое применение науки о данных в различных секторах бизнеса

• Анализировать состояние искусственного интеллекта (ИИ) и аналитики данных 
• Расширить знания о наиболее используемых технологиях 
• Добиться лучшего понимания технологии с помощью конкретных примеров применения 
• Анализировать выбранные стратегии, чтобы выбрать наилучшие технологии для внедрения 
• Определять области применения 
• Изучить фактические и потенциальные риски применяемой технологии 
• Предлагать выгоды, получаемые от использования 
• Определять будущие тенденции в конкретных секторах 

Достигните совершенства, окончив программу, содержащую специализированные знания в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных”