II SPOTKANIE PRAKTYKÓW DATA SCIENCE ZAAWANSOWANA ANALITYKA W SŁUŻBIE ORGANIZACJI 21-22 LISTOPADA 2017 R., CENTRUM KONFERENCYJNE ZIELNA, WARSZAWA HOT TOPICS CITIZEN DATA SCIENTIST, CZYLI ANALITYKA VS. BIZNES DATA SCIENCE W CHMURZE PRAKTYCZNY DEEP LEARNING ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI ANALITYCZNYMI AUTOMATYZACJA PROCESÓW Z MACHINE LEARNING RÓŻNE TECHNIKI TEXT MININGU MODELE PREDYKCYJNE W PRAKTYCE PRELEGENCI Krzysztof Ławecki Tomasz Stachlewski Artur Grządziel Bartosz Kowalski Michał Wojtasiewicz Travel Labs Poland, A Ryanair Company Amazon Web Services GE Healthcare Medtronic Ericsson WWW.TRIOCONFERENCES.PL
II SPOTKANIE PRAKTYKÓW DATA SCIENCE ZAAWANSOWANA ANALITYKA W SŁUŻBIE ORGANIZACJI Dostępność technologii dla biznesu jest łatwa jak nigdy dotąd. Wybór wśród rozwiązań oferowanych przez dostawców komercyjnych, jak również na rynku open-source rośnie z miesiąca na miesiąc. Jak efektywnie wykorzystać te technologie do optymalizacji kluczowych dla organizacji procesów? Jak zorganizować proces analityczny w firmie? Jak sprawdzają się rozwiązania chmurowe? To tylko nieliczne z tematów, które zostaną omówione przez ekspertów reprezentujących m.in: Travel Labs Poland, A Ryanair Company, Amazon Web Services, Allegro, BEST, Ericsson, Credit Agricole, GE Healthcare, Crestt, Medtronic, Grupa Pracuj.pl i inni. WŚRÓD KLUCZOWYCH ZAGADNIEŃ W PROGRAMIE Wymagania biznesowe w projektach analitycznych Citizen Data Scientist vs Expert Scientist Rozwiązania cloudowe i ich funkcjonalności Text mining w różnych odsłonach biznesowych Deep learning w praktyce Wartościowe modele predykcyjne dla Twojego biznesu Machine learning i automatyzacja procesów To tylko niektóre z przykładów projektów, które nasi eksperci zaprezentują Państwu podczas II Spotkania Praktyków Data Science w biznesie, na które już teraz Państwa serdecznie zapraszam. WERONIKA KUCHTA MARKETING MANAGER +48 519 407 684 w.kuchta@trioconferences.pl MARTA PAWLIKOWSKA PROJECT DIRECTOR kom. +48 519 047 625 m.pawlikowska@trioconferences.pl
DATA SCIENCE Program spotkania Wtorek/21/11/2017 9:30 Poranna kawa i rejestracja 9:55 Przywitanie uczestników i rozpoczęcie spotkania 10:00 CITIZEN DATA SCIENTIST CZYLI O PUNKCIE STYKU ANALITYKI I BIZNESU Organizacja procesu analitycznego w firmie (case study) Analityka dla wszystkich czy analityka w rękach profesjonalistów? Szanse i zagrożenia Jak skutecznie wdrażać projekty analityczne uwzględniając znane i nieznane wymagania biznesowe? Jakub Jurdziak,Data Mining and CRM Support Director, Credit Agricole 10:45 TEXT MINING W R (CASE STUDY) Przygotowanie tekstu do analizy Metody eksprolacji danych i ich praktyczne wykorzystanie Wizualizacja wyników analizy danych tekstowych w pakiecie R Jak prawidłowo interpretować dane W trakcie swojej prezentacji pokażę podstawowe techniki text miningu przy użyciu pakietu R - trochę teorii, trochę kodu - dużo praktyki. Krzysztof Ławecki, Digital Experience Insight Analyst, Travel Labs Poland, A Ryanair Company 11:30 Przerwa na kawę 11:45 ANALITYKA DANYCH PRZY UŻYCIU CHMURY OBLICZENIOWEJ (AWS) Czy rzeczywiście chmura to tylko serwerownia obsługiwana przez kogoś innego, zlokalizowana w obcym nam miejscu? Podczas tej prezentacji postaramy się udowodnić, że chmura to nie tylko serwery wirtualne, ale również dedykowane funkcjonalności/usługi, których zadaniem jest wspomaganie użytkowników przy analizie danych. Wśród omawianych zagadnień poruszymy takie jak analiza danych przy użyciu ekosystemu Hadoop, analiza danych za pomocą podejścia serverless, hurtownie danych w chmurze, BI, sztuczna inteligencja. Prelekcja będzie kombinacją części teoretycznej jak i wprowadzenia praktycznego, podczas której uruchomimy usługi chmurowe (Amazon Web Service AWS) i przekonamy się jak wygląda ich użycie w realnych zastosowaniach Tomasz Stachlewski, Senior Solution Architect, Amazon Web Services
12:30 DEEP LEARNING W SIECIACH SPOŁECZNOŚCIOWYCH Jak znaleźć w danych relacje łączące ludzi, by na tej podstawie stworzyć model, który powie kim jesteśmy. Na podstawie analizy milionów danych postaram się przedstawić jak stworzyć model do analizy sieci społecznościowych oraz metody służące do oceny kto jaką pełni w nich rolę, nie dotykając żadnych portali społecznościowych itp. Łukasz Ryniewicz, Ekspert, Bank Zachodni WBK 13:15 Lunch 14:00 MACHINE LEARNING W R PRZY UŻYCIU H2O Wprowadzenie do H2O: architektura i algorytmy Funkcje pakietu H2O Michał Wojtasiewicz, Data scientist, Ericsson 14:45 10:40 AUTOMATYZACJA PROCESÓW Z MACHINE LEARNING NA PRZYKŁADZIE WYKRYWANIA NADUŻYĆ Scenariusze nadużyć, dotychczasowe podejście wykorzystywane do ich detekcji oraz wiążące się z nimi wyzwania oraz problemy Reguły i wagi, czyli jak wpaść w pułapkę statycznych rozwiązań Automatyzacja procesów jako kierunek rozwoju korzyści oraz przeszkody Machine Learning gdzie jest dla niego miejsce w procesach biznesowych Izabela Mikuła, Data Scientist, Crestt 15:30 Zakończenie I dnia spotkania DATA SCIENCE Środa/22/11/2017 9:30 Poranna kawa i rejestracja 10:00 DEEP LEARNING W PRAKTYCE Klastrowanie ofert z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych - praktyczne zastosowanie algorytmów GloVe i modułu Tensorflow Mikołaj Sędek, Data Scientist, Allegro Rafał Wojdan, Data Scientist, Allegro
10:45 EFEKTYWNE PLANOWANIE GRAFIKÓW MODELOWANIE PREDYKCYJNE W PRAKTYCE (CASE STUDY) Konsolidacja informacji pochodzących z różnych źródeł i budowa modelu danych przy użyciu Microsoft Power BI. Prognozowanie zapotrzebowania grafikowego (staffingu) Bartosz Kowalski, Business Performance & Analytics Analyst, Medtronic 11:45 TEXT MINING W R I TABLEAU 11:30 Przerwa na kawę Czy masz w swojej firmie tysiące/miliony infomacji, których nikt do tej pory nie analizował ponieważ są przechowywane w postaci tekstu. A może jeszcze nie są w postaci cyfrowej i trzeba je zdigitalizować...? Co dalej, jeśli już twoje morze dokumentów już jest w komputerze w postaci tekstu... a może masz miliony logów lub zgłoszeń awarii w postaci tekstu i nie wiesz jaka wiedza w nich drzemie... Text to ogromna kopalnia wiedzy, trzeba tylko wiedzieć jak sięgnąć po te informacje... Podczas warsztatu zostanie przedstawiony przykład do czego może służyć i jak w praktyce zaimplementować rozwiązanie text miningowe oparte na R ('back-end' analityczny) oraz Tableau ('front-end' - warstwa prezentacji). Artur Grządziel, Big Data Solution Architect, Data Scientist, GE Healthcare 12:30 BŁĘDY W PROJEKTACH DATA SCIENCE: JAKIE SĄ I W JAKI SPOSÓB ICH UNIKNĄĆ? 13:15 Lunch Prawdziwe projekty data science to zupełnie inna dyscyplina niż konkursy Kaggle -- co innego decyduje o sukcesie. Na podstawie wieloletniego doświadczenia opowiem o częstych błędach w takich projektach oraz we wdrażaniu w firmach zaawansowanej analityki. Opowiem też o tym, jak według mnie zrobić to dobrze. dr inż. Artur Suchwałko, Data Scientist QuantUp.pl 14:00 ANALITYKA PREDYKCYJNA 14:45 ŚRODOWISKO DS W CHMURZE/ DATA SCIENCE IN CLOUD (CASE STUDY) Jak stworzyć wartościowy model predykcyjny dla Twojego biznesu Ewaluacja modeli predykcyjnych Modele predykcyjne w R/Phyton Prognozowanie z wykorzystaniem data mining Marcin Wilczewski, Kierownik Działu Analityki Biznesowej, BEST S.A. Wybór dostawcy Jak zorganizować ekosystem w chmurze Przykładowy projekt oparty o Big Data i Machine Learning Ile to kosztuje Zalety i wady rozwiązania Kamila Szumilak,Data Scientist, Grupa Pracuj.pl 15:30 Zakończenie spotkania i wręczenie certyfikatów Maciej Gidlewicz, Starszy Programista Big Data, Grupa Pracuj.pl
DATA SCIENCE Prelegenci Maciej Gidlewicz/Starszy Programista Big Data/Grupa Pracuj.pl Inżynier big data z kilkuletnim stażem. Wcześniej pracował także jako analityk danych. Doświadczenie zdobywał w różnej wielkości organizacjach od berlińskich start-upów po bank inwestycyjny Barclays. Swoją wiedzę inżynierską (m.in. hadoop, scala, solr) oraz z zakresu technik analizy danych wykorzystywał przy rozwoju systemów detekcji anomalii, rekomendacji behawioralnych oraz systemów wyszukiwawczych. W pracuj.pl zajmuje się tworzeniem produktów opartych o Big Data i Machine Learning. Ostatnio żywo zainteresowany możliwościami jakie przynosi AI oraz Deep Learning. Entuzjasta otwartego oprogramowania. Absolwent Politechniki Poznańskiej oraz SGH. Artur Grządziel/Big Data Solution Architect, Data Scientist/GE Healthcare Praktyk z ponad dziesięcioletnim doświadczeniem w branży IT. Architekt Rozwiązań BigData oraz Data Scientist w GE Healthcare (IT Centre of Excellence Krakow). Wcześniej zdobywał doświadczenie pracując dla największych firm IT oraz klientów z branży FMCG, telekomunikacyjnej oraz bankowej. Stypendysta Prezesa Rady Ministrów. Absolwent Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (Informatyka) oraz studiów w Szkole Głównej Handlowej (Zarządzanie Projektami, Zarządzanie Wiedzą). Doktorant Instytutu Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk. Jakub Jurdziak/Data Mining and CRM Support Director/Credit Agricole Doświadczenie w bankowości zdobywał w różnych instytucjach finansowych (BZ WBK, Getin Noble, Credit Agricole) pracując w jednostkach odpowiedzialnych za zarządzanie ryzykiem kredytowym, tworzenie i rozwój produktów, data mining oraz w obszarze IT. W ciągu 12 lat pracy zawodowej realizował przede wszystkim zadania związane z gromadzeniem, przetwarzaniem i wykorzystaniem informacji do wsparcia i optymalizacji działalności biznesowej banku. Analizę danych wykorzystywał m.in. do tworzenia kampanii sprzedażowych i pomiaru ich skuteczności, w badaniu zachowań klientów i wzorców wykorzystania produktów, do zarządzania ceną i kształtowania procesów sprzedażowych/posprzedażowych oraz tworząc różnego rodzaju wskaźniki pomiarowe. Absolwent (rocznik 2006) matematyki finansowej i ubezpieczeniowej na Politechnice Wrocławskiej. Bartosz Kowalczyk/Business Performance & Analytics Analyst/Medtronic Entuzjasta technologii z zakresu BI i Data Warehouse. W swojej karierze zajmował się m. in. tworzeniem nowych i automatyzacją istniejących narzędzi wspomagających pracę firm i działów z obszaru obsługi klienta, planowania zasobów ludzkich, księgowości, łańcucha dostaw oraz zamówień. Do tworzenia rozwiązań używa głównie zaawansowanych opcji arkusza kalkulacyjnego. Jego ostatnią fascynacją są produkty firmy Microsoft Power Pivot, Power Query i PowerBI, ich możliwości w zakresie łączenia danych z różnych źródeł oraz ich wizualizacji. Krzysztof Ławecki/Digital Experience Insight Analyst/Travel Labs Poland/ A Ryanair Company Entuzjasta pakietu R i Tableau, absolwent matematyki na Politechnice Wrocławskiej. Swoją wiedzę ze statystki matematycznej wykorzystywał już w projektach z branży medycznej, spożywczej, przemysłowej. Aktualnie Digital Experience Insight Analyst w Travel Labs Poland - analizuje dane dotyczące zachowań zakupowych klientów Ryanair z nastawieniem na analizę zachowania użytkowników na stronie internetowej i w aplikacjach mobilnych. Nie istnieje dla niego zadanie niemożliwe do wykonania. Analizuje, wizualizuje i automatyzuje wyniki swojej pracy - na codzień wykorzystuje możliwości pakietu R, tworzy interaktywne dashboardy w Tableau i blisko współpracuje z działem Digital Experience - marketingowcami, grafikami, product ownerami. Izabela Mikuła/Data Scientist/Crestt Absolwentka fizyki biomedycznej na Uniwersytecie Warszawskim. Po studiach, rozwijała zamiłowanie do analizy danych jako doktorantka w Instytucie Maxa Plancka specjalizująca się w analizie pola elektromagnetycznego wytwarzanego przez mózg pracując nad interfejsami Mózg-Komputer. Wiedzę zdobytą podczas pracy naukowej wykorzystuje przy różnych projektach z branży konsultingowej. Zdobyła doświadczenie korporacyjne w Accenture, a obecnie pracuje w CRESTT start-upie zajmującym się nowoczesnym Business Intelligence gdzie jest odpowiedzialna za wykorzystanie zaawansowanej analityki, zarówno na etapie planowania, jak i wdrażania nowych rozwiązań. Uwielbia się uczyć nie tylko nowych metod, ale też narzędzi wykorzystywanych w data science. Nie przepada za buzzwordami uważa, że kluczem do sukcesu jest dogłębne zrozumienie podstawowych założeń problemów biznesowych oraz metod wykorzystywanych do ich rozwiązania.
DATA SCIENCE Tomasz Stachlewski/Senior Solutions Architect/Amazon Web Services Architekt systemów IT na Polskę dla Amazon Web Services. Na co dzień doradza klientom w tworzeniu architektur systemów, które mają zostać zmigrowane lub utworzone w chmurze AWS i w pełni wykorzystywać możliwości jakie niesie ze sobą chmura. Doradza wielu wiodącym firmom (począwszy od startupów po korporacje) z różnych branż tj. IT, telekomunikacja, finanse i inne. Prowadzi szkolenia dla polskich i zagranicznych partnerów podczas których przekazuje w jaki sposób firmy powinny korzystać z chmury, jak powinna wyglądać ich droga z tradycyjnej infrastruktury do infrastruktury chmurowej, aby zmaksymalizować korzyści z tego płynące. Absolwent informatyki na Politechnice Łódzkiej oraz studiów podyplomowych z zarządzania projektami na SGH. Mikołaj Sędek/Data Scientist/Allegro W Allegro od 2017. Wcześniej przez ponad 3 lat w Grupie Pracuj zajmował się analizą danych behawioralnych związanych z ruchem na stronie Pracuj.pl. Pracował nad rozwojem systemów predykcyjnych (Python / R / h2o), wspierał analitycznie zespoły developerskie i pomagał przy rozwoju nowych produktów opartych o dane. Prywatnie fan muzyki rockowej i fantastyki. Kamila Szumilak/Data Scientist/Grupa Pracuj.pl Absolwentka Matematyki Teoretycznej na Uniwersytecie Wrocławskim. Od 6 lat pracuje z danymi. Jako Analityk Biznesowy i Analityk sprzedaży w Groupon opracowywała modele predykcyjne. W Hcore tworzyła i automatyzowała raporty na Big Data. W ITF pracowała nad modelami rozpoznawania obrazu. Aktualnie jako DataScientist w Grupie Pracuj rozwija modele predykcyjne. dr inż. Artur Suchwałko/Data Scientist/QuantUp.pl Ma dwudziestoletnie doświadczenie w projektach analitycznych. Pracował dla różnych firm, od start-upów po międzynarodowe korporacje i w różnych rolach, od pracownika, przez konsultanta, po właściciela. Jest doświadczonym programistą oraz menedżerem projektów. Przez kilkanaście lat pracy statystyka w banku zajmował się głównie budową modeli predykcyjnych i tworzeniem oprogramowania do ich budowy. W tym samym czasie został doktorem matematyki i napisał kilkanaście prac naukowych. Od sześciu lat rozwija z sukcesem swoją firmę QuantUp, zajmującą się analizą danych, modelowaniem statystycznym i tworzeniem oprogramowania oraz szkoleniami z tych dziedzin. Przeprowadził przynajmniej kilkadziesiąt projektów i kilka tysięcy godzin komercyjnych szkoleń z głębszej analityki biznesowej. Jest współwłaścicielem, Vice CEO i CSO szwedzkiej firmy bioinformatycznej MedicWave. Od kilkunastu lat wykorzystuje w biznesie darmowe oprogramowanie (głównie R) i promuje jego używanie. Jest fanem R i współautorem wydanej w PWN książki o prognozowaniu w R. Marcin Wilczewski/Kierownik Działu Analityki Biznesowej/BEST SA Kieruje Działem Analityki Biznesowej w BEST SA, gdzie odpowiada za analityczne wspieranie działań biznesowych, w tym budowę i rozwijanie modeli optymalizujących strategie windykacyjne. Interesują go nie tylko szczegółowe analizy, ale również analityka w wymiarze globalnym, na poziomie całej organizacji. Bierze udział w projektach wdrażania i rozwijania systemów business intelligence. Brał udział we wdrożeniu hurtowni danych oraz był współodpowiedzialny za koncepcję i wdrożenie platformy raportowej opartej na QlikView. Naukowo związany z Politechniką Gdańską, gdzie zajmuje się zagadnieniami analizy danych, w szczególności kontekstowego wyszukiwania obrazów w bazach danych. Absolwent wydziałów Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej oraz Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej. Posiada doktorat w dziedzinie fizyki teoretycznej. Pasjonat data mining i wszystkiego co związane z analizą danych. Wierzy w statystykę i to, że pozwala ona lepiej zrozumieć otaczające procesy i zjawiska. Prywatnie dumny tata dwóch wspaniałych córek. Rafał Wojdan/Data Scientist/Allegro Obecnie jako Data Scientist w Grupie Allegro zajmuje się zagadnieniami dotyczącymi systemów rekomendacji, wektoryzacji języka czy machine learningu. Poprzednio pracował w SAS Institute i odpowiadał za realizację projektów analitycznych i BI, szczególnie dotyczących zagadnień Customer Intelligence oraz Text Analytics. Jeszcze wcześniej był związany z firmą Groupon, a jego obowiązki dotyczyły szeroko rozumianego Business Intelligence dla regionu EMEA. Prywatnie jego największą obecnie pasją jest taniec: bachata, salsa i kizomba. Michał Wojtasiewicz/Data Scientist/Ericsson Data scientist w Ericssonie od 2015 roku. Uprzednio zajmował się budową rozwiązań uczenia maszynowego w: bankowości modele default oraz cure dle różnych segmentów portfela kredytowego, branży telco modele predykcyjne oraz analiza bez nadzoru oparate o dane aktywacyjne i behawioralne. Obecnie zajmuje się tworzeniem zautomatyzowanych rozwiązań problemów technologii telekomunikacyjnej na każdym etapie projektu. Na co dzień dokotorant w Instytucie Podstaw Informatyki PAN oraz pasjonata matematyki, nowoczesnych technologii oraz analizy danych. www.trioconferences.pl
PIERWSZA OSOBA Imię i nazwisko... Stanowisko... Departament... DRUGA OSOBA Imię i nazwisko... Stanowisko... Departament... TRZECIA OSOBA Imię i nazwisko... Stanowisko... Departament... Firma... Ulica... Kod pocztowy TAK NIE Wyślij DZIŚ ZGŁOSZENIE NA NUMER FAKSU 22 444 78 34 LUB ZAREJESTRUJ SIĘ na www.trioconferences.pl.pl Miasto... Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych przez, Trio Conferences Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością s. k. z siedzibą w Warsza- Telefon lub fax E - mail... wie ul. Wołoska9 (02-583), w celach marketingu bezpośredniego wykonywanego na podstawie art. 172 ust. 1 ustawy z dnia 16 lipca 2004 r. Prawo Telekomunikacyjne (t.j. Dz. U. z 2014 poz. 243) i w tym celu udostępniam mój numer telefonu oraz Dane nabywcy (do faktury VAT) adres e-mail. Nazwa Firmy.... TAK Adres... Wyrażam zgodę na udostępnianie moich danych osobowych (numer telefonu i adres NIP... e-mail) przez Trio Conferences Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością s. k. z Osoba kontaktowa: tel. siedzibą w Warszawie ul. Wołoska 9 (02-583), na rzecz podmiotów (których lista KOGO JESZCZE MOŻEMY POINFORMOWAĆ znajduje się na stronie wydarzenia w zakładce Partnerzy oraz spółce Trio O TYM WYDARZENIU? Management Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością s.k. z siedzibą w Warszawie (02-583) ul. Wołoska 9,współpracujących w celach marketingu bezpośredniego Imię i nazwisko... wykonywanego przez te podmioty w rozumieniu art. 172 ust. 1 ustawy z dnia 16 lipca Departament... 2004 r. Prawo Telekomunikacyjne (t.j. Dz. U. z 2014 poz. 243). Telefon lub fax... E- mail... NIE TAK, zgłaszam uczestnictwo w warsztatach 2595 PLN + 23% VAT do 31.10.2017 r. 2795 PLN + 23% VAT od 1.11.2017 r. 21-22 listopada, Centrum Konferencyjne Zielna, ul. Zielna 17, Warszawa Regulamin udziału w wydarzeniu: 1. Koszt udziału 1 osoby w wydarzeniu wynosi: 2595 PLN netto do 31.10.2017 r. 2795 PLN netto od 1.11.2017 r. (ceny netto należy powiększyć o należny podatek VAT 23%) Cena uczestnictwa obejmuje prelekcje, materiały, lunch oraz przerwy kawowe oraz koktajl. 2. Wypełnienie formularza on-line, przesłanie wypełnionego i podpisanego zgłoszenia faksem, pocztą tradycyjną lub elektroniczną, stanowi zawarcie wiążącej umowy pomiędzy osobą zgłaszającą a Trio Conferences Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością S.K. Elektroniczna wersja faktury pro forma jest wystawiana standardowo i wysyłana automatycznie na adres mailowy zgłaszającego po wypełnieniu formularza zgłoszeniowego. 3. Osoba podpisująca formularz zgłoszeniowy w imieniu zgłaszającego oświadcza, iż posiada stosowne uprawnienia do działania w imieniu i na rzecz zgłaszającego. 4. Wpłaty za udział prosimy wnosić w ciągu 14 dni od daty rejestracji uczestnictwa, nie później niż w dniu wydarzenia. Wpłaty należy dokonać na konto: Trio Conferences Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością S.K. ul. Wołoska 9, 02-583 Warszawa. ING Bank Śląski S.A. 63 1050 1025 1000 0023 6361 0177. W tytule przelewu prosimy zamieścić tytuł wydarzenia. 5. W przypadku rezygnacji z udziału w terminie nie późniejszym niż 21 dni przed datą rozpoczęcia wydarzenia obciążamy Państwa opłatą administracyjną w wysokości 400 zł + 23% VAT (za każdą zgłoszoną osobę) W przypadku rezygnacji po tym terminie, zgłaszający zobowiązany jest do zapłaty pełnych kosztów uczestnictwa wynikających z zawartej umowy. 6. Informacje o rezygnacji z udziału w wydarzeniu należy dokonać w formie pisemnej i przesłać listem poleconym na adres: Trio Conferenes Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością S.K., ul. Wołoska 9, 02-583 Warszawa. 7. W przypadku nieodwołania zgłoszenia uczestnictwa oraz niewzięcia udziału w wydarzeniu, zgłaszający zobowiązany jest do zapłaty pełnych kosztów uczestnictwa wynikających z umowy. 8. Brak wpłaty za udział nie jest jednoznaczny z rezygnacją. 9. W miejsce zgłoszonej osoby, może wziąć udział inny pracownik firmy, po uprzednim poinformowaniu organizatora o zmianie. 10. Organizator zastrzega sobie prawo do wprowadzania zmian dot. programu, prelegentów, miejsca, w którym odbywa się wydarzenie oraz do odwołania samego wydarzenia. Pełny tekst regulaminu jest dostępny na stronie internetowej wydarzenia. Wysyłając formularz zgłoszeniowy jednocześnie oświadczają Państwo, że akceptują jego postanowienia. Trio Conferences Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością S.K. ul. Wołoska 9, Budynek Platinium, 02-583 Warszawa, Tel. 22 45 25 100, Faks: 22 444 78 34 pieczątka i podpis