A tréning gyakorlati eszközöket és módszereket kínál a munkavállalók digitális átalakulási folyamatokkal kapcsolatos tudatosságának növelésére.

A résztvevők ismereteinek bővítése a közös értékalkotás témakörében, mely által javíthatják az ügyfélélményt és magasabb minőségű szolgáltatásokat nyújthatnak ügyfeleiknek.

A tananyagegység fő célja a látszólag nem személyes adatok érzékenységnek bemutatása, és azok védelmének ismertetése, továbbá a különböző anonimizálási technikák használatához szükséges alaptudás elsajátítása. A résztvevők megismernek sérülékenységeket látszólag nem személyes adattípusok esetén, értelmezni tudják a különböző anonimizálási technikák közötti különbséget és az álltaluk nyújtott garanciát, elsajátítják a különböző anonimizálási technikák használatához szükséges alaptudás, és szert tesznek egy adatvédelmet szem előtt tartó gondolkodásmódra.

Célja, hogy a résztvevők betekintést nyerjenek - az alapvetően demonstrációs jellegű oktatás során - a háttérszolgáltatásokban felmerülő tipikus konfigurációs hibák és ún. malpractice-ek világába. A megismerendő szolgáltatások körébe tartoznak: tipikus relációs adatbázisszerverek, webszerverek és webalkalmazás-szerverek. Kiemelt figyelmet fordítunk azon szolgáltatásokra melyek elosztott formában működnek. A képzés végére a résztvevők képessé válnak ezek beazonosítására, kiküszöbölésére és elkerülésére.

A kurzus szemelvényezi a különböző finanszírozási formákat a bankhiteltől a pályázati forrásokon és közösségi finanszírozáson át a kockázati tőkebevonásig, az utóbbira koncentrálva az idő jelentős részében. A kockázati tőke logikájának bemutatása után a tőkebevonás folyamatával és sajátosságaival is megismerteti a résztvevőket, illetve a kockázati tőkésekkel való megegyezést formába öntő ún. „term sheet”-ek legfontosabb elemeivel, és praktikus tanácsokat ad a tőkebevonáshoz való felkészüléshez.

A tanfolyam célja a pénzügyi adatelemzés bemutatása valós felhasználási eseteken keresztül, kezdve az adattudomány, az adatelemzés, az üzleti intelligencia és a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás gyakorlati áttekintésével.