Присоединяйтесь к новому курсу
от Arenadata и IM-CENTER – станьте лидером в управлении данными
Специальный проект IM Center и Arenadata, созданный на основе программы "Data Steward" для подготовки высококвалифицированных специалистов в области управления данными.
Этот курс обучает эффективному внедрению и сопровождению управления данными (Data Governance) с помощью Arenadata Catalog. Вы освоите все этапы процесса, упростив внедрение инструмента и повысив востребованность продукта в вашей компании
Этот курс обучает эффективному внедрению и сопровождению управления данными (Data Governance) с помощью Arenadata Catalog. Вы освоите все этапы процесса, упростив внедрение инструмента и повысив востребованность продукта в вашей компании
от 59 000₽
стоимость
О КУРСЕ "СТЮАРД ДАННЫХ
ARENADATA CATALOG"
ARENADATA CATALOG"
Регистрационный номер лицензии на образовательную деятельность: № Л035-01298-77/02251133 от 28.04.2025
Программа "Стюард данных" (Менеджер по данным)
Единственная комплексная программа подготовки Стюардов данных в России
Лабиринт с драконами
Игровой сеттинг программы "Стюард данных"
Единый каталог данных и бизнес-глоссарий
Arenadata Catalog (ADС) — система управления корпоративными данными, которая помогает организациям внедрять процессы Data Governance
Ценность КУРСА
Для клиентов (ИТ-директоров, Data Officers, команд)
Курс предлагает комплексный план по внедрению продукта Arenadata Catalog, ориентированный на достижение ключевых показателей эффективности:
- Подготовка Стюарда данных: обязательной роли при внедрении Каталога данных
- Игровой сеттинг: подготовка будет проходить увлекально и интересно (подробнее здесь)
- Повышение качества данных: устранение ошибок, дубликатов и неполных записей.
- Сокращение времени на анализ данных: ускорение доступа к достоверной информации.
- Соблюдение законодательства: обеспечение соответствия требованиям защиты данных.
- Оптимизация бизнес-процессов: повышение эффективности за счет точных данных.
Для партнеров
- Продвижение и брендинг: Станьте партнером курса, укрепляя свой имидж как лидера в IT-сфере и привлекая новых клиентов
- TTM (Time to Market): Ускорьте время на внедрение каталога данных у ваших клиентов
- CSI (Customer Satisfaction Index): Повысьте удовлетворенности клиентов за счет качественного сервиса при внедрении продукта
- LTV (Lifetime Value): Увеличьте свою долгосрочную ценность у клиента предлагая ему комплексный поход
Что вы получите?
слушателИ (клиенты)
партнеры (ARENADATA)
Ключевая метрика:
Количество информационных активов с определенными владельцами данных – показатель, который измеряет, какая доля ваших данных имеет назначенных ответственных (Data Owners)
Количество информационных активов с определенными владельцами данных – показатель, который измеряет, какая доля ваших данных имеет назначенных ответственных (Data Owners)
Основные метрики:
- Процент данных с высоким качеством (Data Quality Score)
- Полнота терминов бизнес-глоссария
- Доля терминов с привязкой к данным
- Скорость внедрения (Time-to-Market)
- Полнота метаданных
- Время поиска данных
- Экономическая эффективность (ROI от внедрения)
МЕНТОРСКАЯ поддержка
Персональное сопровождение от экспертов IM Center и Arenadata от первого шага до обоснования результата
ОСНОВНЫЕ преимущества
Полный процесс внедрения каталога данных в организации на основе метрик DG
Готовые инструменты
Практические навыки интеграции и управления, проработанный бизнес-кейс, набор готовых регламентов и политик Data Governance для внедрения каталога данных
СЕРТИФИКАТ
"СТЮАРДА ДАННЫХ"
"СТЮАРДА ДАННЫХ"
Документ государственного образца, подтверждающий вашу квалификацию
Коммерческие выгоды
Рост конверсии в продажи до 30% и повышение LTV клиента и его зрелости для повторных предложений
Масштабирование
Форматы курса позволяют запускать проекты по внедрению продукта в нескольких заказчиках обеспечивая высокий уровень поддержки
Видимость бренда
Логотип и материалы партнера будут представлены на всех этапах мероприятия (сайт, презентации, церемония награждения).
Как это работает?
Структура курса (4 раздела)
БИЗНЕС-АНАЛИЗ
- Идентификация бизнес-проблемы и связанного с ней информационного актива с помощью Каталога данных
МОДЕЛИРОВАНИЕ
- Использование Каталога данных для разработки модели данных информационного актива
правила
- Внедрение, мониоринг и развитие правил качества и безопасности данных с помощью Каталога данных
развитие
- Оценка зрелости и внедрение постояннного процесса поддержки данных с использованием Каталога данных
1
2
3
4
Бизнес-анализ
Формируем потребность в данных
Содержание:
Формируем видение проблем с данными
1. Лекция:
Формируем видение проблем с данными
1. Лекция:
- Невидимое пространство данных.
- Формула плохих результатов как драйвер внедрения Обслуживания данных.
- Компетенции и функции стюарда данных.
- Видение данных как базовая способность.
- Выработка видения данных.
- Разработка правил именования файлов.
- Шаблон «Соглашение об именовании файлов».
- Шаблон «Журнал видения данных».
Содержание:
Вас назначили ответственным за данные – что делать?
Описываем бизнес-проблему, ее метрики и делаем анализ стейкхолдеров
1. Лекция:
Доступ к ArenadataCatalog
Вас назначили ответственным за данные – что делать?
Описываем бизнес-проблему, ее метрики и делаем анализ стейкхолдеров
1. Лекция:
- Предмет деятельности «Обслуживание данных».
- Как справляться с неопределённостью, которая порождает начальное сопротивление.
- Контекст обслуживания данных.
- Роль стюарда данных и ролевая модель обслуживания данных.
- Поиск бизнес-проблемы, идентификация и анализ стейкхолдеров.
- Формулирование задач по работе с данными.
- Формулирование бизнес-проблемы.
- Анализ стейкхолдеров.
- Шаблон «Анализ стейкхолдеров».
- Шаблон плана проекта по постановке информационного актива на учёт.
Доступ к ArenadataCatalog
Содержание:
Почему данные важны и для кого они важны?
1. Лекция:
Обзор платформы ArenadataCatalog
(Введение в платформу и её возможности)
Почему данные важны и для кого они важны?
1. Лекция:
- Проблема отсутствия приоритизации в работе с данными.
- Как справляться с невежеством, чтобы избежать недооценки необходимых усилий.
- Понятия актива и информационного актива.
- Преимущества от работы с информационным активом.
- Жизненный цикл управления активами.
- Методы оценки активов.
- Приоритизация в работе с данными (цикл PMCI).
- Определение быстрых побед.
- Идентификация информационных активов.
- Формулирование подхода к идентификация информационного актива.
- Подготовка диаграммы связей по идентифицированному активу.
- Составление списка информационных объектов, входящих в информационный актив.
- Шаблон «Диаграмма связей/диаграмма окружения».
- Шаблон «Реестр учёта информационных активов».
Обзор платформы ArenadataCatalog
(Введение в платформу и её возможности)
Содержание:
Как проанализировать и обосновать необходимость наведения порядка в данных?
1. Лекция:
Как проанализировать и обосновать необходимость наведения порядка в данных?
1. Лекция:
- Проблема отсутствия обоснования запуска инициатив по работе с данными.
- Как справляться со скупостью, чтобы избежать дефицита необходимых ресурсов.
- Что такое бизнес-кейс и для чего он нужен.
- Анализ согласованности с планами организации.
- Разработка вариантов решения бизнес-проблем с помощью данных.
- Типовое обоснование дата-инициатив с помощью Квадранта ценности информации Черкавского-Марчанда.
- Формулирование подхода к получению преимуществ при решении вашей бизнес-проблемы.
- Разработка вариантов решения бизнес-проблем с помощью данных.
- Выполнение расчёта ценности для хорошего варианта решения бизнес-задачи.
- Шаблон «Бизнес-кейс».
- Шаблон «Варианты решения бизнес-проблемы».
- Интеграция ArenadataCatalog с внешними системами (Автоматизация загрузки и интеграция с другими приложениями)
- Загрузка метаданных в Arenadata Catalog
Моделирование
Описываем данные для реализации потребности
Содержание:
Как собрать требования к данным? Каких требований будет достаточно для Data Governance?
1. Лекция:
Создание и управление корпоративным бизнес-глоссарием ArenadataCatalog
Как собрать требования к данным? Каких требований будет достаточно для Data Governance?
1. Лекция:
- Проблема «единого языка» в организации при работе с данными.
- Как справляться с гордыней, чтобы избежать разрозненности при организации работ с привлечением бизнес-подразделений.
- Понятия информационных и организационных колодцев.
- Как снижать издержки на взаимодействие в деятельности организации.
- Виды информационного обеспечения бизнес-процессов.
- Назначение, состав и разработка бизнес-глоссария.
- Сбор общих требований к данным.
- Идентификация бизнес-терминов и разработка определений.
- Сбор требований к данным.
- Шаблон «Регламент процесса управления бизнес-глоссарием».
- Опросник для сбора общих требований к данным.
Создание и управление корпоративным бизнес-глоссарием ArenadataCatalog
Содержание:
Как группировать данные для упрощения работы с ними и взятия их под контроль?
1. Лекция:
Базовое тегирование и классификация метаданных в ArenadataCatalog
(Классификация и тегирование загруженных данных и терминов глоссария)
Как группировать данные для упрощения работы с ними и взятия их под контроль?
1. Лекция:
- Проблема «лабиринта данных» в организации.
- Домены данных.
- Как справиться с леностью в организации, чтобы избежать беспорядка в данных.
- Преимущества повышения управляемости данных.
- Таксономия и классификация: разница, архитектурное назначение и специфика.
- Выделение доменов и создание модели метаданных.
- Стандарт «Дублинское ядро».
- Разработка схемы доменов и поддоменов данных в связи с бизнес-терминами.
- Разработка моделей метаданных для бизнес-терминов.
- Шаблон «Схема доменов и поддоменов».
- Шаблон «Модель метаданных».
- Каталог данных.
Базовое тегирование и классификация метаданных в ArenadataCatalog
(Классификация и тегирование загруженных данных и терминов глоссария)
Содержание:
1. Лекция:
Возможности моделированияя данных ArenadataCatalog
1. Лекция:
- Проблема согласованности данных и технологий в организации.
- Зачем нужны модели данных.
- Как справиться с тщеславием, чтобы избежать несогласованности при работе с данными.
- Моделирование данных как деятельность.
- Определение сущностей при моделировании данных.
- Преимущества связности данных (интероперабельности).
- Уровни моделирования данных, прямое и обратное моделирование (реинжиниринг).
- Назначение и сравнение нотацийDFD, ERD, диаграмм классов UML.
- Разработка концептуальной диаграммы связи основных бизнес-терминов кейса.
- Разработка диаграммы потоков данных (DFD).
- Разработка диаграммы Crowfoot или ERD.
- Шаблон «Соглашение о моделировании данных (UML)».
- Шаблон «Инструкция по аудиту моделей данных».
- Шаблон «Инструкция по моделированию данных».
- Шаблон «Особенности представления моделей данных».
Возможности моделированияя данных ArenadataCatalog
Содержание:
Как организовать постоянный процесс по упорядочиванию данных?
1. Лекция:
Построение и визуализация data lineage в ArenadataCatalog
Как организовать постоянный процесс по упорядочиванию данных?
1. Лекция:
- Проблема доверия к данным и единого «источника корпоративной правды».
- Зачем нужны модели данных.
- Как справиться с завистью, чтобы избежать безответственности при организации работы с данными.
- Отличия жизненного цикла данных и контента.
- Что даёт ответственность за данные.
- Модель регулирования жизненного цикла информации.
- Прослеживание происхождения данных (data lineage).
- Инструменты стюарда данных: каталог данных и система управления мастерданными (MDM).
- Построение цепочки происхождения данных в виде блок-схемы.
- Подготовка графика сохранения для информационного актива.
- Разработка матрицы ответственности за информационный актив.
- Шаблон «График сохранения (Retention Schedule)».
- Шаблон «Матрица ответственности RACI».
- Шаблон «План обслуживания информационного актива».
Построение и визуализация data lineage в ArenadataCatalog
Правила
Устанавливем правила для описанных данных
Содержание:
Зачем и как обеспечивать качество данных?
1. Лекция:
Зачем и как обеспечивать качество данных?
1. Лекция:
- Проблемы с качеством данных – тормоз любых цифровых инициатив.
- Как справиться с унынием, чтобы избежать неправильных данных.
- Критерии качества данных.
- Как обеспечить снижение затрат за счёт повышения качества данных.
- Сбор и анализ требований к качеству данных с целью определения экономического эффекта.
- Сквозная модель разработки правил обеспечения качества данных, обоснованных с точки зрения бизнеса.
- Настройка проверок качества данных.
- Заполнение опросника по требованиям стейкхолдера к качеству данных.
- Заполнение реестра требований к качеству данных (не от стейкхолдера).
- Разработка бизнес-правил обеспечения качества данных.
- Шаблон «Политика обеспечения качества данных».
- Опросник по требованиям стейкхолдеров к качеству данных.
- Шаблон «Реестр требований и правил обеспечения качества данных».
- Профилирование данных
- Настройка проверки качества данных с помощью ArenadataCatalog
Содержание:
Как проанализировать информационные риски и создать модель доступа к данным?
1. Лекция:
Управление доступом в ArenadataCatalog
Как проанализировать информационные риски и создать модель доступа к данным?
1. Лекция:
- Объекты безопасности данных и три уровня информационных рисков.
- Источники рисков доступа к данным.
- Управление информационной безопасностью есть, а управления информационными рисками нет – почему?
- Как не допустить, чтобы гнев помешал снижать информационные риски.
- Анализ информационных рисков.
- Разработка и применение классификации данных.
- Разработка моделей доступа CRUDE.
- Выполнение анализа информационных рисков.
- Классификация данных, входящих в информационный актив, по их чувствительности.
- Разработка модели доступа к данным информационного актива.
- Шаблон «Стандарт классификации данных».
- Шаблон «Анализ информационных рисков».
- Шаблон «Модель доступа к информационному активу».
- Справочник рисков, связанных с регулирование информации
Управление доступом в ArenadataCatalog
Развитие
Внедряем процесс управления качеством и безопасностью данных
Содержание:
Как планировать дальнейшее развитие управления данными в вашей организации?
1. Лекция:
Модель зрелости обслуживания данных.
Как планировать дальнейшее развитие управления данными в вашей организации?
1. Лекция:
- Проблемы осуществления изменений в организации.
- Как победить отчаяние, чтобы организовать постоянное развитие управления данными.
- Модели зрелости и уровни зрелости.
- Как обеспечить синергетический эффект и преимущества от него.
- Как проводить оценку зрелости управления данными.
- Иерархия документации по управлению данными.
- Выполнение анализа зрелости по Модели зрелости обслуживания данных.
- Подготовьте дорожную карту развития обслуживания данных.
Модель зрелости обслуживания данных.
- Опросники по каждой из 6 областей практик.
- Описание уровней зрелости для сопоставления.
- Excel-файл для построения визуального отчёта по оценке зрелости.
Содержание:
Как связать все активности стюарда данных воедино?
1. Лекция:
Ролевая модель и процессы совместной работы в ArenadataCatalog
Как связать все активности стюарда данных воедино?
1. Лекция:
- Последовательность активностей и процессы обслуживания данных.
- Типовые задачи обслуживания данных.
- 10 препятствий для управления данными в организации.
- Текущие и потенциальные потери от неоптимальной работы с информацией.
- Инструментарий (toolkit) стюарда данных.
- Подход к подготовке отчётных документов.
- Планомерное создание ценности против хаотичных инициатив по цифровизации.
- Подготовка отзыва на программу «Стюард данных».
- Обсуждение результатов прохождения программы «Стюард данных» со своим руководством.
- Запуск инициативы по обслуживанию данных в организации.
- Модель компетенций стюарда данных.
- Бизнес-процесс обслуживания данных (в ARIS).
Ролевая модель и процессы совместной работы в ArenadataCatalog
ОТЗЫВЫ О КУРСЕ
- Программа выравнивает различные знания по управления данными и дает конкретные практические компетенции в части регулирования и обслуживания данных.
Хочу отдельно отметить отличные практические знания и опыт менторов!Виталий СазоновCDO - РАНХиГС - Программа предполагает большой объем решения практических заданий. Очень полезно для тех, кто на практике столкнулся с бизнес-кейсами и каталогом данных, где недооценена важность данных. Эксперты программы обладают большим практическим опытом и всегда готовить ответить на любые вопросы.
Выше моих ожиданий, буду рекомендовать.Александр КычановНачальник отдела управления данными - Сберлизинг - Очень полезная программа для тех, кто хочет понять суть работы с данными (с чего начинать, на чем заострять внимание, какие инструменты использовать и прочее). Программу вели Александр и Станислав. На мой взгляд прекрасные люди и материал преподносили профессионально. На каждом занятии можно было задавать вопросы, даже разбирать «рабочие» кейсы. Было здорово, что вопросы можно было задавать и вне занятий, и менторы всегда охотно взаимодействовали. Выше моих ожиданий, буду рекомендовать.Анна РодионоваРуководитель проектов по управлению данными - Корпоративная Академия Росатома
- Программа была полна открытий для меня. И в первую очередь я понял глубину своего невежества по всем вопросам, даже по тем, где я считал себя знающим. Я слабо представлял что такое Data Governance. Теперь представляю и знаю какими методами можно пользоваться в тех или иных случаях.
Хотелось бы поблагодарить менторов программы за их усилия и время потраченное на нас. Больше спасибо за дополнительные материалы которыми они нас снабжали на протяжении курса. Изучения материалов хватит на ближайшие месяцы и то и на год. Спасибо за шаблоны различных документов, их иногда чертовски не хватает, когда начинаешь что то новое. Спасибо за подробные и профессиональные ответы на вопросыНиколай Новик - Программа «Стюард данных» впечатлила своей глубиной и структурой. Она предлагает развернутую информацию о методологии управления данными и полезные артефакты. Подача материала отлично сбалансирована: короткие видео емко передают необходимую информацию, не перегружая при этом. Интерфейс модулей понятен и удобен. Определенно рекомендую эту программу своим коллегам.Ольга ПеребоеваСтюард данных - Компания НОРБИТ
- Управление данными - новое и неизбежное для отечественных компаний испытание. И чтобы успешно его пройти нужны специалисты, которые будут драйвить этот процесс, доказывать ценность, продвигать культуру.
Курс “Стюард данных» помогает растить таких экспертов. Прекрасно структурированное и очень емкое изложение. За 10 встреч Станислав и Александр вкладывают ценное зерно как построить эффективный процесс управление данными на практическом приеме студента.
Отдельная ценность - шаблоны материалов, которые разработаны центром, комплексное понимание и целостный подход к погружению в Data governance. ✨ И конечно же общение с коллегами ✨ как бесценное дополнение к практическим кейсам.Ольга ПетроваСтюард данных - Совкомбанк - Bootcamp "Стюард данных" — стал для меня настоящим открытием! Это ценный ресурс для всех, кто стремится сразу внедрить новые знания в рабочие процессы. С первых модулей обучение насыщено полезной информацией, которую можно моментально применять для решения реальных бизнес-задач. Программа позволила мне открыть для себя множество новых подходов и инструментов, которые сразу дают понимание, как эффективно решать актуальные задачи и справляться с вызовами внутри организации. Здесь нет сухой теории — каждый шаг сопровождается проработкой конкретных рабочих ситуаций с возможностью обсуждения и получения экспертных советов от профессионалов.
Менторы программы настоящие мастера своего дела! Они сумели так доступно и увлекательно объяснить сложнейшие темы, что материал мгновенно становится понятным, и каждое практическое задание выполняется легко и уверенно. С их лёгкой подачи обучение стало не просто процессом, а захватывающим путешествием, пробуждающим интерес к новым знаниям и вдохновляющим на развитие. Менторы сумели создать атмосферу, где хочется учиться и применять навыки на практике, а оригинальный формат курса — в виде увлекательного фэнтези-приключения — позволил полностью избежать рутины и превратил обучение в настоящее удовольствие.Ольга АндрееваРуководитель ИТ-отдела - MSK-IX - Программа очень гармоничная, построена от простых кейсов к сложным понятиям, постепенно знакомит слушателя со всеми основными понятиями и областями управления данными. Очень много практики, крутые полезные в работе материалы (стандраты, регламенты, планы обслуживания и пр.) и очень много общения с менторами и другими слушателями. Мне понравилось, что обсуждение задач и кейсов было основано как у Сократа на вопросах, отвечая на которые слушатель сам приходит к нужным идеям. Это был бесценный опыт, жалею только о том, что в предновогодней суете не смогла уделить чуть больше времени этому курсу. Тем не менее очень рада, что смогла пройти его до конца, получить сертификат и стать частью сообщества выпускников.
Менторы очень внимательные, всегда готовы помочь, подсказать, поделиться дополнительными материалами по любому заинтересовавшему слушателя вопросу. Настоящие профессионалы, сразу чувствуется опыт и знания в области управления данными.Екатерина СоколоваСтюард данных - ДИТ г. Москва - Программа очень гармоничная, построена от простых кейсов к сложным понятиям, постепенно знакомит слушателя со всеми основными понятиями и областями управления данными. Очень много практики, крутые полезные в работе материалы (стандраты, регламенты, планы обслуживания и пр.) и очень много общения с менторами и другими слушателями. Мне понравилось, что обсуждение задач и кейсов было основано как у Сократа на вопросах, отвечая на которые слушатель сам приходит к нужным идеям. Это был бесценный опыт, жалею только о том, что в предновогодней суете не смогла уделить чуть больше времени этому курсу. Тем не менее очень рада, что смогла пройти его до конца, получить сертификат и стать частью сообщества выпускников.
Менторы очень внимательные, всегда готовы помочь, подсказать, поделиться дополнительными материалами по любому заинтересовавшему слушателя вопросу. Настоящие профессионалы, сразу чувствуется опыт и знания в области управления данными.Владислава МонастырскаяРуководитель направления качества данных - ТМК - Материал изложен очень доступно и структурировано, что позволяет не просто понять технические термины вроде CRUD, MDM и прочих — а начать формировать системное мировоззрение на уровне специалиста по данным. Благодаря такому подходу ты начинаешь думать глубже, видеть взаимосвязи между процессами, понимать, как устроены данные в реальных бизнес-системах, и почему их качество критично для принятия решений.
Одним из самых ценных бонусов в этом обучении стала настоящая менторская поддержка. Менторы всегда были рядом — не с критикой, а с участием и направлением. Особенно важно, что никто никогда не говорил “ты не прав” — вместо этого они задавали правильные вопросы, которые помогали самому увидеть, где недочёт, где логическая ошибка, где пробел в понимании. Такой подход не просто обучает — он формирует самостоятельное мышление, уверенность и культуру анализа, которые особенно важны в работе с данными.Камиля АбдылдаеваСтюард данных - Первый Пивзавод - Программа "Стюард данных" позволила переосмыслить процесс управления данными с практической стороны. В процессе обучения нам были предоставлены, как теоретические основы, так и различные практические инструменты, методические наработки по реализации проектов организации обслуживания данных в компании.
Программа выстроена системно и очень профессионально. Менторы глубоко погружены в предметную область, в дискуссиях охотно делятся информацией и дают практические советы. Выражаю искреннюю благодарность за их труд.Сергей ИвановСоветник генерального директора - Газпром автоматизация - Поражен глубиной и основательностью проработки каждого из аспектов знаний DS. Программа подойдет и для тех кто делает data governance c нуля так и для зрелых команд.
Информация в каждом разделе доносится понятно и доступно - хорошая обратная связь по любому вопросу, чувствуется погруженность менторов в проблему сферыЕвгений ТолпышевCDO - СБЕР
ФОРМАТЫ
ОНЛАЙН-КУРС В TELEGRAM
59 000₽
Для индивидуальной подготовки
Длительность - 60 дней
Учиться без отрыва от работы: гибкий график
Платформа - Telegram
Основной кейс - запуск внедрения Arenadata Catalog
Менторская поддержка - онлайн чат
Длительность - 60 дней
Учиться без отрыва от работы: гибкий график
Платформа - Telegram
Основной кейс - запуск внедрения Arenadata Catalog
Менторская поддержка - онлайн чат
КУПИТЬ
КОРПОРАТИВНЫЙ BOOTCAMP
Уточнить у организатора
Для команд от 5 человек
Длительность - 28 дней
Учиться без отрыва от работы: онлайн, вечерние занятия
Онлайн платформа для совместной работы
Основной кейс - запуск внедрения Arenadata Catalog
Менторская поддержка - 3 раза в неделю онлайн
Длительность - 28 дней
Учиться без отрыва от работы: онлайн, вечерние занятия
Онлайн платформа для совместной работы
Основной кейс - запуск внедрения Arenadata Catalog
Менторская поддержка - 3 раза в неделю онлайн
ЗАПРОСИТЬ
Присоединяйтесь уже сегодня!
Не упустите шанс стать частью экспертного сообщества
"Data Governance" и продемонстрировать свои успехи в управлении данными.
"Data Governance" и продемонстрировать свои успехи в управлении данными.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПАРТНЕРЫ КУРСА
Примите участие в развитие рынка управления данных в России
Информационное партнерство с курсом
Стюард данных - ArenadataCatalog
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Заявка на корпоративный Bootcamp
Стюард данных - ArenadataCatalog
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Вместе с Arenadata и IM-CENTER – к лидерству в управлении данными!
Для получения дополнительной информации свяжитесь с нами:
CONTACT@IM-CENTER.RU
+7 (964) 502-81-11
Контакты
© 2025 Arenadata и IM-CENTER. Все права защищены.