Курс «Криминалистический анализ данных Forensic Data Analytics (FDA)»
- Ближайшие даты
-
- Ориентирован
- на ИТ‑специалистов, data scientists, финансовых аналитиков, студентов, а также всех, кто работает в сфере цифровой криминалистики и безопасности
- Формат обучения
-
- онлайн
- Продолжительность
- 8 академических часов
- Стоимость для физлиц
- 40 000 ₽*
- Стоимость для юрлиц
- 44 000 ₽*
Вы научитесь
Основам анализа данных Forensic Data Analytics (FDA)
Пользоваться инструментами анализа данных и освоите методы выявления мошенничества
Работать с данными в контексте конкретной предметной области (финансы, бухгалтерия, информационная безопасность и другие)
Работать с юридическими аспектами работы с данными, включая вопросы конфиденциальности, соблюдение законов и этические стандарты
На основе данных строить модели прогнозирования, включающие потенциальные риски и аномалии
Применять знания форензического анализа данных на практике
Курс «Криминалистический анализ данных Forensic Data Analytics (FDA)»
Базовые навыки слушателя
- Знания ОС Linux или ОС Windows на уровне продвинутого пользователя
- Базовые знания в области компьютерных сетей
- Опыт в использовании аналитических инструментов и программного обеспечения для обработки данных
- Базовые знания Python
- Базовые знания Bash или PowerShell
- Понимание основных принципов безопасности данных и защиты от кибератак
- Знание методов сбора, обработки и анализа данных
- Навыки работы с различными типами данных, включая структурированные и неструктурированные данные
- Знание методов сбора и анализа цифровых следов
- Осознание процессов расследования в сфере цифровой криминалистики
- Основы финансового аудита и анализа финансовой деятельности
- Умение представлять результаты анализа данных в понятной форме
- Навыки документирования и отчетности в контексте цифровой криминалистики и аудита
- Понимание этических норм и правил в области Forensic Data Analytics
- Соблюдение конфиденциальности и ответственное обращение с данными
Программа курса
1
Организация процесса сбора и обработки данных
Планирование и координация этапов сбора и обработки данных
Установление эффективных процессов для сбора и систематизации информации
2
Работа со структурированными данными
Анализ и обработка данных, организованных в четкой структуре
Применение методов работы с таблицами, базами данных и другими форматами структурированных данных
3
Работа с геоданными
Использование географических данных в процессе анализа
Применение методов геоинформационного анализа для извлечения значимой информации
4
Работа с неструктурированными данными: обработка естественных языков
Анализ текстовых данных с использованием методов обработки естественного языка
Разработка стратегий извлечения информации из текстов различного формата
5
Работа с неструктурированными данными: медиафайлы
Анализ медиафайлов (изображений, аудио, видео) в рамках исследования
Применение специализированных методов обработки медиаданных
6
Оформление результатов исследований, итоговое задание
Создание формализованных отчетов на основе полученных результатов
Выполнение итогового задания с учетом установленных стандартов и требований
7
Совместный разбор результатов итогового задания, презентация решений слушателей
Обсуждение и анализ выполненных заданий в групповом формате
Презентация и обмен опытом по решениям, предложенным участниками курса