Sicurezza dei dati e gestione dei rischi.

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La figura del ”data scientist” è un professionista che analizza e interpreta grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili e supportare decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I data scientist utilizzano strumenti avanzati, come machine learning e intelligenza artificiale, per costruire modelli predittivi e risolvere problemi complessi. La loro attività può spaziare dall'analisi dei dati aziendali per migliorare l'efficienza operativa, alla creazione di algoritmi per migliorare i prodotti o i servizi offerti da un'azienda

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Opinioni

Successi del Centro

2023
2022
2020

Tutti i corsi devono essere aggiornati

La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7

Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi

6 anni del centro in Emagister.

Materie

  • Privacy
  • Sicurezza della rete
  • Reti
  • Protezione dati
  • Firewall

Programma

Modulo 1: la Sicurezza dei Dati Definizione di sicurezza dei dati e importanza per le organizzazioni Rischi legati alla sicurezza dei dati e conseguenze di violazioni Evoluzione delle normative sulla privacy e sicurezza dei dati Modulo 2: Le Minacce alla Sicurezza dei Dati Tipologie di minacce (virus, malware, ransomware, attacchi DDoS) Come le minacce evolvono nel tempo I rischi associati all'accesso non autorizzato e alla perdita di dati Modulo 3: Fondamenti di Criptografia Cos'è la criptografia e perché è importante Principali tecniche di criptografia (simmetrica, asimmetrica, hashing) Come applicare la criptografia per proteggere i dati sensibili Modulo 4: Autenticazione e Controllo degli Accessi Principi di autenticazione (password, biometria, autenticazione a due fattori) Sistemi di controllo accessi basati su ruolo Best practices per la gestione delle credenziali Modulo 5: Gestione dei Rischi: Concetti Fondamentali la gestione del rischio Ciclo di vita del rischio: identificazione, valutazione, gestione Rischi accettabili vs. rischi inaccettabili Modulo 6: Identificazione e Valutazione dei Rischi Tecniche per identificare i rischi (analisi SWOT, brainstorming) Metodi di valutazione dei rischi (probabilità, impatto, rischio residuo) Creazione di una matrice del rischio Modulo 7: Strategie di Mitigazione dei Rischi Strategie di riduzione del rischio (controlli tecnici, formazione, policy) Controlli fisici e logici Pianificazione per la gestione delle crisi Modulo 8: Gestione delle Vulnerabilità Identificazione delle vulnerabilità nei sistemi e nelle applicazioni Tecniche di scansione e monitoraggio delle vulnerabilità Patching e aggiornamenti per ridurre il rischio di sfruttamento delle vulnerabilità Modulo 9: Gestione dei Dati Sensibili Tipologie di dati sensibili (personali, finanziari, sanitari) Normative e regolamenti (GDPR, HIPAA, ecc.) Politiche aziendali per la gestione dei dati sensibili Modulo 10: Monitoraggio e Rilevamento delle Minacce Tecniche di monitoraggio dei sistemi Sistemi di rilevamento delle intrusioni (IDS) e prevenzione delle intrusioni (IPS) Analisi dei log per identificare attività sospette Modulo 11: Business Continuity e Disaster Recovery Principi di continuità operativa Pianificazione del disaster recovery: fasi e componenti chiave Test e manutenzione del piano di continuità aziendale Modulo 12: Privacy e Protezione dei Dati Personali Leggi e regolamenti sulla protezione dei dati (GDPR, CCPA, ecc.) Principi fondamentali della privacy dei dati Come gestire il consenso e i diritti degli interessati Modulo 13: Sicurezza delle Reti e Comunicazioni Fondamenti di sicurezza delle reti (firewall, VPN, segmentazione della rete) Protezione delle comunicazioni tramite crittografia Gestione dei rischi legati alle reti wireless Modulo 14: Formazione e Consapevolezza sulla Sicurezza L'importanza della formazione continua per dipendenti e collaboratori Tecniche per sensibilizzare il personale ai rischi di sicurezza Promozione di una cultura aziendale orientata alla sicurezza Modulo 15: Riflessioni Finali e Trend Futuri nella Sicurezza dei Dati Le sfide future nella sicurezza dei dati (AI, IoT, blockchain) L'evoluzione delle minacce e le soluzioni emergenti Conclusioni e suggerimenti per un'implementazione sicura e una gestione proattiva dei rischi

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