G艂贸wnym celem zadania jest zwi臋kszenie liczby specjalistek ICT, upowszechnianie i rozwijanie zaawansowanych kompetencji cyfrowych w艣r贸d pe艂noletnich kobiet (og贸艂em 170 os贸b, w tym mi臋dzy innymi 20 os贸b z niepe艂nosprawno艣ciami), ucz膮cych si臋 lub pracuj膮cych na obszarze wojew贸dztw 艂贸dzkiego i 艣wi臋tokrzyskiego. Szkolenia odb臋d膮 si臋 w okresie 1.07-1.12.2024.
Zakres realizacji zadania obejmuj膮cy przeprowadzenie specjalistycznych szkole艅 z obszar贸w: cyberbezpiecze艅stwa, AI (sztucznej inteligencji) oraz programowania.
Obszary wsparcia
W ramach zadania planuje si臋 przeprowadzenie szkole艅:
1. Szkolenie Cisco Certified CyberOps Associate
dla 70 uczestniczek w wymiarze 64h/osoba (7 grup x 10 os贸b x 64h)
Tematyka zaj臋膰:
- Bia艂y wywiad i zbieranie informacji
- Ataki DoS, DDoS i sposoby reagowania na nie
- Ataki dost臋powe
- Ataki na infrastruktur臋 i us艂ugi sieciowe
- Bezpiecze艅stwo sieci bezprzewodowych
- Sieci VPN
- Systemy szyfrowania, uwierzytelniania i infrastruktura klucza publicznego (PKI)
- Maskowanie atak贸w
- Analiza w艂ama艅
- Systemy zapobiegaj膮ce wyciekom danych (DLP)
- Monitoring, analiza anomalii i logowanie
- Systemy IPS/IDS
- Polityki bezpiecze艅stwa i reagowania na incydenty
2. Kurs Python dla pocz膮tkuj膮cych i 艣redniozaawansowanych wraz z egzaminem Python PCEP (Entry level)
dla 50 Uczestniczek w wymiarze 72h/osoba (5 grup x 10 os贸b x 72h)
Tematyka zaj臋膰:
- Wprowadzenie do j臋zyka Python i programowania komputerowego
- Typy danych, zmienne, podstawowe operacje wej艣cia-wyj艣cia, podstawowe operatory
- Boolean Values, Conditional Execution, Loops, Lists and List Processing, Logical and Bitwise Operations
- Funkcje, Krotki, S艂owniki
- Narz臋dzia kontroli przep艂ywu
- Programowanie obiektowe
- Rozumienie list, wyra偶enia lambda, domkni臋cia i operacje I/O
3. Kurs Machine Learning wraz z egzaminem
dla 50 uczestniczek w wymiarze 80h/osoba (5 grup x 10 os贸b x 80h)
Tematyka zaj臋膰:
- Podstawy Pythona
- Podstawy bibliotek u偶ywanych w Machine Learningu
- Przyk艂ady u偶ycia Machine Learningu
- Metody ewaluacji modeli Machine Learningu
- Importowanie i preprocessing danych
- Regresja liniowa
- Regresja wielomianowa
- Drzewa decyzyjne
- Klasyfikacja K-NN
- Regu艂y koszykowe (asocjacyjne)
- Dalszy kierunek rozwoju
Regulamin, dokumenty rekrutacyjne oraz szczeg贸艂owe informacje o projekcie znajduj膮 si臋 pod adresem: .
惭补迟别谤颈补艂:&苍产蝉辫;
Redakcja: Centrum Komunikacji i PR U艁