"Kiberxavfsizlik" kursi haqida batafsil ma'lumot

Kurs haqida: Kursimizda Python dasturlash tilini noldan, bir vaqtning o'zida hakerlikga oid mavzular bilan o'rganasiz. Kurs oxirida siz o'zingiz yozgan bir nechta hakerlik dasturlariga ega bo'lasiz. Ya'ni bunga: Backdoor, keylogger, ma'lumotlarni yig'uvchi dastur, tarmoqni buzish vositalari va veb-saytlarni buzish vositalari kiradi.

Kurs davomiyligi: Kurs davomiyligi 6oy. Darslarimiz haftasıga 3 kun 3soatdan bo'ladı. Bu kursimiz gibrid ta'lim shaklida tashkil qilingan bo'lib, online o'qish imkoniyati ham bor.

Darslar qanday tartıbda bo'lib o'tadi? Darslar online yoki offline bo'lgan holarda ham o'qituvchilardan doim savollariga javob olish imkoniyati bo'ladi.

Yopiq guruh

Telegramdagi yopiq guruhda o'quvchilar istalgan vaqt o'qituvchilar va mentorlardan o'zlarini qiziqtirgan savollarga javob topishi mumkin. Ular har doim yordamga tayyor turishadi.

Oylik onlayn uchrashuvlar Har oy kurs o'qituvchilari bilan Zoom uchrashuvlari bo'lib o'tadi. Suhbat davomida o'zingizni qiynayotgan muammo va savollarga javob topishingiz mumkin.

Videodarslar

Darslar video shaklda platformaga joylangan bo'lib, ularni xohlagan payt, istalgan joyda ko'rishingiz mumkin. Videodarslar yangilanib boriladi.

Vazifalar

Modul oxirida test topshiriqlari berilgan. Testdan muvaffaqiyatli o'tgan o'quvchilargina keyingi moduldagi darslarga kirish imkoniga ega bo'ladi.

Kurs kimlar uchun?

1. Bo’lajak Pentesterlar

Ushbu kurs: 14 yoshdan katta birinchi navbatda noldan Pentester bo'lib ishlashni xohlovchilar uchun.

2. Tajribaga ega mutaxassislar

O'z bilimlarini keyingi bosqichga olib chiqishni xohlagan Kiberxavfsizlik bo'yicha asosiy bilimlarga ega mutaxassislar uchun.

3. Biznes egalari

Shaxsiy Veb-saytini yoki mobil ilovasini himoya qilishni xohlovchilar uchun.

Nega aynan bu kurs?

Python asoslari bilan Pentesting

Bir vaqtning o'zida Python dasturlash tilini asoslarini hamda Pentester uchun kerakli vositalarni tayyorlashni o'rganasiz. Eng asosiysi bu kursda o'qish uchun boshlang'ich bilim shart emas. O'quvchilar Python yoki Pentesting haqida oldindan bilimga ega bo'lishlari shart emas.

Kurs oxirida qanday natijaga erishaman:

Kurs oxirida o'quvchilar qora shlyapali xakerlar kabi kompyuter tizimlariga buzib kirish uchun olingan ko'nikmalarni hozir ishlab kelayotgan yoki kelgusida ishlamoqchi bo'lgan kompaniyalari uchun foydali ya'ni qonuniy yo'lda, tajribali mutaxassis sifatida ishlatishlari mumkin.

Kurs o'qituvchisi kim? Video darsliklar muallifi kurs o'qituvchisi: Ulug'bek Muminov

KIBERXAVFSIZLIK MUTAXASSISI

Kiberxavfsizlik bo'yicha 4 yillik tajribaga ega mutaxassis. Rossiyaning Alfa-Bank, Tinkoff banklarida frontend va backend dasturchi sifatida va hozirda hammaga ma'lum va mashxur Yandex kompaniyasida Pentester sifatida faoliyat yuritib kelmoqda.

o'quvchilarga o'rgangan bilimlarini amaliyotda qo'llashga hamda boshqa savollarga javob berish uchun yana bir mentorimiz: Jaloladdin Yusupov.

Oliy maʼlumotli. Tizim administratorligi bo‘yicha 3 yillik tajribaga ega. Xorazm viloyati Yer tuzish kadastri Urganch tuman filialida ishlagan. Hozirda “DATA” ta’lim stansiyasida tizim administratori bo‘lib faoliyat yuritadi. Kompyuterning ko‘plab dasturlarida professional darajada ishlay oladi.

Kursni tugatgandan so'ng video darsliklarni qayta ko'ra olamanmi?
Ha, albatta. Kursni sotib olganingizdan so’ng undan foydalanish vaqt cheklanmagan.

Kursni tugatgandan song qanday darajaga chiqaman?

Kursni muvaffaqiyatli tugatsangiz, soha bo’yicha junior dasturchiga kerakli ko’nikmalarga ega bo’lasiz.

Kursni tugatgandan so'ng sertifikat beriladimi?

Albatta, yakuniy imtihondan o'tgan o'quvchilarga shu soha bo'yicha bilimga ega ekanlikini bildiruvchi sertifikat beriladi.

Ders reja: 1. Python asoslari

2. Python tilini o'rnatamiz

3. Brauzerda kod yozish (Repl.it)

4. Hello, World!

5. print(), Arifmetik amallar va Sinteks

6. O'zgaruvchilar (Variables)

7. Matn bilan ishlash (Strings)

8. Sonlar bilan ishlash

9. Lists (Ro'yxatlar)

10. Ro'yxat bilan ishlash. O'zgarmas ro'yxatlar (Tuples)for tsikli bilan tanishamiz

11. if-else shartlari va tarmoqlanish

12. if-elif-else

13. Lug'at (Dictionary)

14. Lug'at bilan ishlaymiz

15. Nesting

15. While tsikli

16. While, Ro'yxatlar va Lug'atlar

17. Funksiya

18. Funksiyadan qiymat qaytarish

19. Funksiyaga ro'yxat uzatish

20. Moslashuvchan funksiyalar

21. Modullar

22. Funksiya. So'ngso'z.

23. Klass va Obyekt

24. GitHub Portfolio

25. Ko'p uchraydigan xatolar

25. Xatolar bilan ishlash

26. Python standart kutubxonasi

27. Python tashqi kutubxonasi. PyPi.org

28. Obyektga yo'naltirilgan dasturlash nima?

29. Metodologiya nima?

30. CRISP-DM

31. Faoliyatni o'rganish

32. Ma'lumotlarni o'rganish

33. Ma'lumotlarni tayyorlash

34. Model yaratish va baholash

35. Loyiha taqdimoti

36. TEST. Metodologiya

37. NumPy bilan tanishamiz

38. List va Array

39. NumPy Array

40. TEST.Numpyda massivlar yaratish

41. AMALIYOT-1. Arrays

42. Ma'lumotlar turi

43. TEST. Ma'lumot turlariga doir test

44. Indekslash va Kesish

45. Boolean Indekslash

46. AMALIYOT-2. Arraylar ustida amallar

47. Array o'qlarini almashtirish

48. Universal funksiyalar

49. TEST. Universal funksiyalar

50. Mantiqiy shart operatori

51. Arifmetik amallar

52. Matematik va Statistik amallar

53. Tartiblash (Sorting)

54. Takrorlanmas va boshqa amallar

55. Fayllar bilan ishlash

56. Chiziqli Algebra

57. TEST. NumPy kutubxonasi: Umumiy test

58. AMALIYOT Yakuniy

59. Bo'lim bo'yicha nazariy test

60. Bo'lim bo'yicha amaliy test

61. Bo'lim bo'yicha amaliy vazifa

62. Data analysis. Pandas kutubxonasi

63. Series ma'lumotlar tuzilmasi

64. Lug'atdan Series yaratish

65. Series metodlari

66. TEST. Pandas Series

67. DataFrame ma'lumotlar tuzilmasi

68. DataFrame ustunlari

69. Lug'atdan DataFrame yaratish

70. TEST. Pandas DataFrame

71. Indekslar

72. Indeks metodlar

73. Qayta indekslash

74. Qator va ustunlarni tashlab yuborish

75. Elementlarni tanlash. Series

76. Elementlarni tanlash. Dataframe

77. .loc/iloc va .at/.iat
78. AMALIYOT. Series va Index

79. AMALIYOT. DataFrame

80. Arifmetik amallar

81. Funksiyalarni qo'llash

82. Tartiblash

83. Reytinglash

84. Dataset statistikasi: min, max, o'rta qiymat va summa

85. Dataset statistikasi: umumlashtiruvchi ma'lumotlar

86. Dataset statistikasi: Korrelyasiya

87. Ma'lumotlarni filtrlash

88. AMALIYOT. Dataset haqida ma'lumotlar

89. PANDAS. Yakuniy test. 1-QISM

90. PANDAS. Yakuniy test. 2-QISM

91. PANDAS. Yakuniy test. 1-QISM (test)

92. PANDAS. Yakuniy test. 2-QISM (test)

93. Pandas kutubxonasi bo'yicha test

94. Ma'lumotlarga ishlov berish. Fayllar va ma'lumotlar ombori

95. Fayldan o'qish

96. Faylga yozish

97. HDF5 formati

98. Jupyter Notebook. Fayllar.

99. Web sahifalardan o'qish

100. JSON va API dan o'qish

101. API nima?

102. JSON nima?

103. Jupyter Notebook. Web, JSON

104. Ma'lumotlar ombori. Kirish

105. SQL. Kirish

106. SQL Ma'lumotlari ombori darsiga link

107. SQLite omboriga ulanish

108. Jadvalni ni DFga o'qish

109. Tartiblash (ORDER BY) va Saralash (DISTINCT)

110. Filtrlash (WHERE)

111. Jupyter Notebook. SQLite

112. DataFrame ni SQL jadvaliga o'tkazish

113. SQL jadval yaratish, ma'lumotlar qo'shish

114. SQL jadvalni yangilash va o'chirish

115. SQL buyruqlarini f-string yordamida yozish
116. Jupyter Notebook. SQLite.
117. 2-qism Foydali buyruqlar
118.BETWEEN, IN va LIKE

119.Jupyter Notebook. SQLite.
120. 3-qism.dropna() - NaN qiymatlarni tashlab yuborish

121. Jupyter Notebook. df.dropna().fillna() - NaN qiymatlarni to'ldirish

122. Jupyter Notebook. df.fillna()

123. Takroriy qiymatlarni o'chirish

124. .map() - qiymatlarni moslash (almashtirish)

125. .replace() va .rename() - qiymatlarni almashtirish

126. Jupyter Notebook. drop_duplicates(), map(), replace(), rename()

127. .cut() va .qcut() yordamida guruhlash

128. Jupyter Notebook. Guruhlash. cut() va qcut()

129. .groupby() yordamida guruhlash

130. Jupyter Notebook. Guruhlash. df.groupby()

131. G'ayritabiiy qiymatlar bilan ishlash

132. Jadvaldan tasodifiy qiymatlarni olish

133. Jupyter Notebook. Foydali funksiyalar

134. Kaggle bilan tanishuv

135. Python datetime

136. Matnni datetime formatiga o'tkazish

137. datetime bilan ishlash

138. Kaggle. datetime

139. Jupyter Notebook. datetime

140. TEST 1. dropna()

141. TEST 2. fillna()

142. AMALIYOT. Ma'lumotlarni tayyorlash.

143. TEST 1. dropna() (test)

144. TEST 2. fillna() (test)

145. Vizualizatsiya. Grafiklar

146. matplotlib kutubxonasi bilan tanishuv

147. Jupyter Notebook. matplotlib

148. AMALIYOT. matplotlib

149. seaborn kutubxonasi. Chiziqli grafik.

150. Jupyter Notebook. seaborn lineplot

151. Ustunli grafik. sns.barplot()

152. Heatmap

153. Jupyter Notebook. barplot va heatmap

154. AMALIYOT. lineplot, barplot, heatmap.

155. Tarqoqlik grafigi (scatterplot)

156. Tarqoqlik grafigi (scatterplot). 2-qism

157. Jupyter Notebook. scatterplot

158. AMALIYOT. scatterplot

159. Taqsimot. Distribution.

160. Taqsimot. KDE

161. Taqsimot. CDE

162. Jupyter Notebook. Distribution

163. AMALIYOT. Taqsimot grafigi.

164. Subplot

165. Jupyter Notebook. subplot

166. AMALIYOT. subplot

167. BONUS. Lux

168. Jupyter Notebook. Lux

169. Erkin amaliyot

170. Yakuniy amaliyot

171. Qaysi grafikdan foydalanay?

172. Machine Learning

173. Classificatorni baholash. Jaccard index

174. Classificatorni baholash. Confusion matrix (Precision, Recall)

175. k-NN. scikit-learn

176. k-NN. Eng yaxshi k tanlash

177. Jupyter Notebook. k-NN
178. Portfolio uchun amaliyot. Diabet kasalligiga tashxis qo'yish.

179. Decision Tree Algoritmi

180. Decision Tree. Scikit-learn

181. Decision Tree. Grafik

182. Decision Tree. Hyperparameters

183. Random Forest

184. Jupyter Notebook. Decision Tree

185. Logistic Regression

186. Customer churn nima?

187. Customer churn. Ma'lumotlar tahlili

188. Logistic regression, SVM. ROC curve

189. Decision Tree, Random Forest, XGBoost

190. Jupyter Notebook. Customer churn

191. Klasterlash (Clustering) nima?

192. k-means algoritmi

193. Amaliyot. k-means

194. Amaliyot. Mijozlarni klasterlash

195. Ierarxik algoritm

196. Amaliyot. Ierarxik algoritm

197. DBSCAN

198. Deep Learning. Kirish

199. Tayyorgarlik ko'rish

200. Birinchi modelimizni quramiz (rasm klassifikatsiyasi)

201. Klassik dastur, ML va DL misollarini tahlil qilish

202. Test. DL haqida boshlang'ich test

203. Transfer Learning

204. TEST. Transfer Learning & Over/UnderFitting

205. Jupyter Notebook - DL#1

206. LOYIHA - 1 qism

207. LOYIHA - 2 qism

208. LOYIHA - 3 qism

209. Semantic Segmentation

210. Natural Language Processing (NLP)

211. Tabular

212. Jupyter Notebook - DL#3

213. LoanDecision

214. UnderHood. 1

215. UnderHood.2

216. UnderHood.3

217. UnderHood-4(ML steps)

218. UnderHood-4(GD SGD MiniBatch)

219. Amaliyot | Tasvirlarda obyektni aniqlash (CIFAR-10 - Object Recognition in Images)

220. Sertifikat uchun topshiriqlar

221. Bepul serverdan foydalanish

222. BONUS: Audio module(NLP)

223. BONUS: SQL ma'lumotlar ombori

Kurs so'ngida qanday ko'nikmalarga ega bo'laman?

Python da dasturlash
Python modullari va kutubxonalari bilan ishlash
Kodni tuzatish, test qilish, qayta ishlash
Muammoni tahlil qilish va hal qilish
Himoya tizimlarini chetlab o'tish va zaifliklardan foydalanish

Qanday texnologiyalar o'rgatiladi?

Kurs davomida quyidagi texnologiyalarni mukammal darajada o'zlashtirasiz:

HTTP, DNS, TCP/IP

Tarmoq protokollari bilan o'zaro aloqa qilish va tarmoq bilan o'zaro ta'sir qilish operatsiyalarini bajarish imkoniyatlarini beradi.

SMTP

Elektron pochta bilan ishlash (SMTP) - SMTP protokoli yordamida elektron pochta xabarlarini yuborish va qabul qilish imkoniyatlarini beradi.

Requests, BeautifulSoup

HTTP bilan ishlash va veb-sahifalarni tahlil qilish uchun kutubxonalar.

Scapy

Tarmoq paketlari bilan ishlash uchun kutubxona, tarmoq paketlarini yaratish, yuborish va tahlil qilish imkonini beradi.

Kursda o'qishni qanday boshlashim mumkin?

Ro'yxatdan o'tish

☎️ Tel: +99862-227-72-22 🚩 Moʻljal: Urganch, Darital, 2-qavat