Avec notre formation e-learning sur la CRQ :
Exploitez la puissance de la gestion des cyber risques basée sur les données avec C-Risk Education.
Apprenez à quantifier et à hiérarchiser les cyber risques à l'aide du framework FAIR™.
Écoutez les experts en cyber risques dans leurs propres termes.
Développez les compétences nécessaires pour raconter une histoire captivante sur les cyber risques afin de communiquer avec les parties prenantes, de prendre des décisions éclairées et d'allouer des ressources.
Notre plateforme d'apprentissage en ligne interactive, développée en collaboration avec les principaux experts en risques cyber et en pédagogie, dotera votre équipe de gestion des risques des compétences essentielles et des connaissances pratiques nécessaires pour mettre en œuvre des méthodes basées sur les données à l'aide de FAIR™ et CRQ dans votre organisation.
En tant que client d'entreprise, vous bénéficierez des avantages suivants :
Accès à une assistance personnalisée de la part de nos experts en formation pour améliorer l'expérience d'apprentissage en ligne de votre équipe
Notre expert en formation organisera une session en direct pour répondre aux besoins ou aux défis de votre équipe en matière de gestion des risques
Bénéficiez de tarifs spéciaux lorsque vous achetez plusieurs licences pour votre équipe
Notre formation e-learning destiné aux praticiens explore en profondeur les méthodes de gestion des cyber risques fondées sur les données. Elle complète la gestion qualitative des risques traditionnelle en introduisant une approche et un cadre quantitatifs qui réduisent les biais cognitifs, optimisent l'allocation des ressources et soutiennent la prise de décisions défendables.
Développé par des experts en gestion des risques pilotés par les données en collaboration avec des experts pédagogiques pour une expérience d'apprentissage augmentée.
Des experts en cyberrisques d'Europe et du monde entier partagent ce qu'ils ont appris en travaillant dans le domaine de la gestion des risques axée sur les données en tant que consultants, analystes et chefs d'entreprise.
Travaillez à votre propre rythme. Passez à l'étape suivante si vous connaissez déjà un sujet ou revoyez des leçons difficiles autant de fois que nécessaire pour le maîtriser.
La gestion des cyberrisques axée sur les données pour les praticiens prépare les apprenants à l'examen Open FAIR™ 2 Foundation dans le cadre des objectifs du cours.
Le matériel de cours a été développé en partenariat avec des professionnels de la cybersécurité et de la gestion des risques et des experts pédagogiques pour améliorer les résultats d'apprentissage
Des sessions thématiques sur la gestion des cyberrisques axée sur les données, y compris des séances de questions-réponses, sont incluses
Des experts en cybersécurité et des professionnels du risque discutent de leur expérience professionnelle en matière de mise en œuvre de cadres et de résolution des problèmes avec les clients
Les objectifs du cours sont clairement définis au début de chaque chapitre et les leçons interactives sont présentées en parties faciles à digérer afin d'accélérer l'acquisition de compétences
La certification de qualité a été délivrée pour la catégorie d'action suivante : ACTIONS DE FORMATION.
Maîtrisez les techniques avancées d'analyse des risques basées sur les données et développez les compétences recherchées dont vous avez besoin pour garder une longueur d'avance.
La plateforme d'e-learning de C-Risk Education donne aux professionnels du risque les moyens d'améliorer les méthodes et les connaissances en matière de cyberrisques fondées sur les données.
Apprenez des techniques efficaces pour identifier les biais cognitifs et le bruit qui ont un impact sur la collecte et l'analyse des données, en utilisant des méthodes statistiques pour minimiser leur influence et améliorer les résultats.
Les méthodes d'analyse qualitative des risques, bien que largement utilisées, manquent souvent de précision et d'objectivité. Ces lacunes peuvent être corrigées efficacement au moyen d'une approche quantitative et basée sur les risques.
Utilisez le seul modèle quantitatif standard international pour la sécurité de l'information et le risque opérationnel pour définir les scénarios de risque, modéliser les scénarios de risque dans FAIR, réaliser des estimations probabilistes à des fins de quantification financière et interpréter vos résultats.
Inscrivez-vous dès aujourd'hui pour Gestion des cyber risques axée sur les données pour les praticiens cours en e-learning. Bénéficiez des conseils d'experts en gestion des risques et en cybersécurité, apprenez des techniques quantitatives et remettez en question les conceptions conventionnelles du risque.
Le Gestion des cyber risques axée sur les données pour les praticiens Le cours d'apprentissage en ligne fournit une couverture complète du corpus de connaissances Open FAIR™, y compris sa taxonomie et sa méthodologie. À la fin du cours, vous serez bien préparé pour réussir l'examen de certification associé. Veuillez noter que l'examen est proposé moyennant des frais supplémentaires et qu'il est administré par un centre de test agréé.
L'e-learning est un format d'apprentissage autoguidé et à votre rythme auquel vous pouvez accéder via une plateforme d'apprentissage. Les cours de formation en ligne sont souvent soumis à des contraintes de temps, notamment des délais pour terminer les leçons et les travaux et rendre compte à un instructeur. La plateforme e-learning de C-Risk Education est conçue pour permettre aux professionnels de la gestion des risques très occupés de suivre leur propre cours et à leur propre rythme.
Le module de cours e-learning comprend trois sessions en direct. Les trois sessions en direct couvrent les aspects pratiques de la gestion des cyberrisques axée sur les données et comprennent un temps à la fin de chaque session pour les questions et réponses avec un instructeur.
C-Risk est un expert reconnu dans la quantification des risques cyber selon la méthodologie FAIR™. Nous proposons des solutions de CRQ, des services de conseil et des formations à la quantification des risques.
