Высшее или среднее профессиональное образование
Требуется базовый уровень цифровой культуры: умение работать с офисными программами, с файловой системой, пользоваться сетью Internet

Навыки (использование конкретных инструментов) Инструменты: электронные таблицы, Azure ML Studio, WolframAlpha, Калькулятор уязвимостей 2.3.1 Владеть аппаратом цифровых технологий для получения, обработки и передачи информации с помощью технических средств и методов 2.3.2 Владеть методами обработки данных предметной области 2.3.3 Владеть современными инструментами и компьютерными технологиями для решения задач, связанных с обработкой и анализом данных, применительно к любой предметной области. 2.3.4 Владеть современными подходами и методами искусственного интеллекта в целом и машинного обучения в частности применительно к задачам обеспечения информационной безопасности, средствами и информационными технологиями для осуществления интеллектуального анализа данных 2.3.5 Владеть методами описания моделей обрабатываемых данных 2.3.6 Владеть методами концептуального, функционального и логического проектирования систем среднего и крупного масштаба и сложности — методами исследования зависимостей и закономерностей в данных 2.3.7 Владеть подходами к восстановлению различных статистических зависимостей 2.3.8 Владеть инструментами для осуществления качественного анализа построенной модели — широким кругозором как в сфере информационных систем, так и в сфере их адаптации к области обеспечения кибербезопасности 2.3.9 Владеть современными инструментами обнаружения аномалий и атак в сетевом трафике, а также идентификации и биометрии 2.3.10 Владеть навыками кастомизации информационной системы под задачи предметной области, приемами использования информационной системы 2.3.11 Владеть приемами обучения использования информационной системы, настроенной под конкретную предметную область 2.3.12 Владеть методами машинного обучения и искусственного интеллекта, реализованных в информационных системах

Области применения цифровых технологий в личностной и профессиональной сферах Основные типы задач, решаемых в рамках областей машинного обучения Основные методы, используемые для решения задач областей машинного обучения и искусственного интеллекта Существующие методы работы с данными, области их применения, достоинства и недостатки Области применения алгоритмов машинного и статистического обучений для решения прикладных задач Особенности информационных потоков в области защиты информации, правовые и этические аспекты распространения информации Особенности информационных потоков в области информационной безопасности, правовые и этические аспекты распространения информации Области применения алгоритмов машинного и статистического обучений, искусственного интеллекта для решения прикладных задач кибербезопасности Терминологию и методы, используемые в машинном обучении и искусственном интеллекте, для решения задач обеспечения кибербезопасности

Отбирать технологии работы с информацией в зависимости от класса задач в области данных Использовать компьютерную технику и цифровые технологии для автоматизации информационно-аналитической деятельности Проверять корректность построенной модели Выбирать правильный инструмент для работы с данными, передающимися по сети, исходя из особенностей поставленной задачи обеспечения информационной безопасности. Использовать инструменты идентификации и аутинетификации Кастомизировать настраиваемые параметры инструмента для улучшения качества анализа данных при обеспечении кибербезопасности. Выбирать и использовать правильный инструмент для работы с системами идентификации и аутинетификации, исходя из особенностей предметной области Кастомизировать настраиваемые параметры инструмента для улучшения качества анализа данных в области кибербезопасности