#1434594
#1434594: Стейкхолдерами в работе психолога могут быть не только клиенты, но и другие профессионалы – психотерапевты, социальные работники, а также организации, в которых работает психолог, такие как клиники и образовательные учреждения. В число стейкхолдеров входят и заинтересованные лица – родственники клиентов, руководители, HR-специалисты. Управление стейкхолдерами включает несколько важных шагов. В ходе одного из этих шагов регулярное общение с клиентами и другими стейкхолдерами помогает обмениваться важной информацией, уточнять ожидания и достигать взаимопонимания. На каком этапе управления стейкхолдерами это происходит?
Стейкхолдерами в работе психолога могут быть не только клиенты, но и другие профессионалы – психотерапевты, социальные работники, а также организации, в которых работает психолог, такие как клиники и образовательные учреждения. В число стейкхолдеров входят и заинтересованные лица – родственники клиентов, руководители, HR-специалисты. Управление стейкхолдерами включает несколько важных шагов. В ходе одного из этих шагов регулярное общение с клиентами и другими стейкхолдерами помогает обмениваться важной информацией, уточнять ожидания и достигать взаимопонимания. На каком этапе управления стейкхолдерами это происходит?
Варианты ответа:
- На этапе идентификации стейкхолдеров.
- На этапе коммуникации.
- На этапе оценки влияния.
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Студенты освоят современные инструменты и алгоритмы, применяемые в машинном обучении и статистике. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки работы с реальными наборами данных. Программа также охватывает основы программирования для автоматизации аналитических процессов и интерпретации результатов. Подходит для начинающих специалистов, желающих углубить понимание data science.
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Студенты освоят современные инструменты и алгоритмы, применяемые в машинном обучении и статистике. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки работы с реальными наборами данных. Программа также охватывает основы программирования для автоматизации аналитических процессов и интерпретации результатов. Подходит для начинающих специалистов, желающих углубить понимание data science.