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Fase 1 — Fundamentos | Pré-requisitos: Aulas 0 a 3 | Duração estimada: 90 minutos
O que esse código faz, o que roubou, como removê-lo. Disciplina predominantemente defensiva, com uma regra inegociável: ambiente isolado e descartável.
R visto de fora: o vetor como cidadão de primeira classe, a indexação a partir de 1, o índice negativo que remove, e o NA que se propaga.
O mapa do zoológico começa pela propagação: o vírus precisa de hospedeiro e de ação humana; o worm se espalha sozinho pela rede.
Series e DataFrames: carregar, inspecionar, indexar e selecionar os dados tabulares que chegam de CSV, Excel, banco e API.
Revisão cirúrgica do Python que aparece em modelagem avançada: vetorização com NumPy, Pandas e o padrão fit/transform/predict do scikit-learn.
A inversão ética mais importante do curso: para o atacante, ocultar rastro é escapar; para o hacker ético, é documentar o que a defesa registrou.
Acesso conquistado é frágil: um reinício e você recomeça. A persistência abusa dos mesmos recursos legítimos que mantêm uma APT dentro por meses.
Se o pivoting é a estrada, a movimentação lateral é a conquista: máquina após máquina, com credencial legítima já coletada — pass-the-hash e reuso.
Arrays, operações vetorizadas e broadcasting — a camada numérica sobre a qual pandas, scikit-learn e PyTorch são construídos.