 |
ГиперМетод – один из лучших в России производителей систем дистанционного обучения
Компания «ГиперМетод» входит в тройку лидеров Всероссийского потребительского рейтинга провайдеров корпоративного обучения в номинации «Производители систем дистанционного обучения и электронных курсов». Всероссийский потребительский рейтинг провайдеров корпоративного обучения проводится с 2013 года компанией «ОБРАЗ». Ежегодно в рейтинге участвуют все компании, предоставляющие образовательные услуги на рынке корпоративного обучения России. Ценность рейтинга в том, что его жюри – не несколько приглашенных экспертов, не организаторы рейтинга, а многочисленные заказчики обучения, которые пользуются услугами провайдеров. Для определения победителей рейтинга независимые специалисты компании «ОБРАЗ» обзванивают и опрашивают заказчиков. Лучшими становятся только те компании, образовательные услуги которых больше всего понравились клиентам. Рейтинг самих потребителей, возможно, единственный в России объективный метод анализа покупательского мнения о работе бизнес-тренеров и поставщиков услуг для обучения и развития персонала. Третий год подряд компания «ГиперМетод» занимает место в тройке лидеров в номинации «Производители систем дистанционного обучения и электронных курсов». Система дистанционного обучения eLearning Server 4G успешно работает в таких крупных компаниях как Газпром нефть, IBS, STADA, Maykor и многих других. А с помощью электронных курсов, разработанных специалистами ГиперМетода, обучаются сотрудники ВымпелКом, DHL Express, Северсталь, Адамас. Подводя итоги, учредители рейтинга на церемонии вручения подчеркнули: «Если компания побеждает несколько лет подряд, это означает стабильность ее качественной работы на рынке из года в год». Спрашивайте о наших решениях для корпоративного обучения и развития по телефону +7-812-380-88-77 или по почте hyper@learnware.ru.
Контактное лицо: Беседина Наталия
Компания: ГиперМетод
Добавлен: 11:46, 31.03.2015
Количество просмотров: 690
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия609 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия600 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия679 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |