Семинары и курсы по информационным технологиям

На семинаре слушатели получат практические рекомендации по правилам маркировки интернет-рекламы в 2025 году, защите прав на товарные знаки в сети Интернет и социальных сетях, минимизации рисков и защите от штрафов участников рекламного рынка.

В отношении документов и договоров в электронном виде, а также электронной подписи (ЭП) иногда встречаются существенные заблуждения даже в судах. Некоторые их вопросы по-разному регулируются законодательством и судебной практикой. В ходе семинара будет обсуждена практика и юридические формулировки в отношении различных видов ЭП, цифровых документов и электронной переписки.

Интенсивный курс «Бизнес-аналитик» — это мощный практикум для тех, кто готов выйти на новый профессиональный уровень и стать востребованным экспертом в бизнес-анализе, создавая эффективные решения. Слушатели курса смогут систематизировать свои знания, освоят международные стандарты (IIBA BABOK) и научатся решать реальные бизнес-задачи.

C 30 мая 2025 г. значительно ужесточена административная ответственность, включая оборотные штрафы, за утечки персональных данных, с 11 декабря 2024 г. введена уголовная ответственность за незаконное использование неправомерно полученных персональных данных. На семинаре слушатели рассмотрят основные нововведения, особенности получения согласия на обработку персональных данных, новые правила трансграничной передачи данных и биометрической идентификации/аутентификации, вопросы договорного оформления поручения на обработку персональных данных, предотвращение утечек данных, основные нарушения и меры ответственности.

За три дня в доступной форме опытные эксперты-практики донесут до участников практические рекомендации по ведению аудита IT. На курсе будут рассмотрены вопросы аудита компонентов управления IT-структуры, а также контрольных мер на этапе жизненного цикла информационных систем.

Курс предназначен для подготовки специалистов по автоматизации управления производством.

В рамках практикума разбираются особенности и возможности применения разных видов машинного обучения для анализа данных и прогнозирования, с учетом потенциальных угроз и возможностей. Слушатели отработают на практике этапы построения модели машинного обучения от подготовки данных для обучения моделей до оценки результатов.