0 added
0 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-02-21
1
<p>В ближайшее время менеджер Центра свяжется с вами для уточнения деталей и оплаты заказа.</p>
1
<p>В ближайшее время менеджер Центра свяжется с вами для уточнения деталей и оплаты заказа.</p>
2
<p>На ваш e-mail<a>xxx@mail.ru</a>мы отправили письмо с информацией о заказе.</p>
2
<p>На ваш e-mail<a>xxx@mail.ru</a>мы отправили письмо с информацией о заказе.</p>
3
<h2>Описание курса</h2>
3
<h2>Описание курса</h2>
4
<p><b>Обучение проходит на последней версии Excel 2024, офис 365</b></p>
4
<p><b>Обучение проходит на последней версии Excel 2024, офис 365</b></p>
5
<p>В процессе деятельности любая компания постоянно ищет новые способы развития: оптимизирует производство, улучшает бизнес-процессы, увеличивает вложения в рекламу и маркетинг, повышает уровень сервиса. Но если успехи компании сходят на нет, зачастую сложно понять, что именно идет не так и почему.</p>
5
<p>В процессе деятельности любая компания постоянно ищет новые способы развития: оптимизирует производство, улучшает бизнес-процессы, увеличивает вложения в рекламу и маркетинг, повышает уровень сервиса. Но если успехи компании сходят на нет, зачастую сложно понять, что именно идет не так и почему.</p>
6
<p>Есть область, ресурсы которой еще не исчерпаны - это Data Science. Накопленные в компании данные, полученные из разных источников, таят в себе огромный потенциал. Грамотный анализ больших объемов разнородных данных (Big Data), выведение скрытых закономерностей приводят аналитиков порой к неожиданным открытиям и выводам. Оперируя этими сведениями, можно вывести свою компанию в лидеры рынка.</p>
6
<p>Есть область, ресурсы которой еще не исчерпаны - это Data Science. Накопленные в компании данные, полученные из разных источников, таят в себе огромный потенциал. Грамотный анализ больших объемов разнородных данных (Big Data), выведение скрытых закономерностей приводят аналитиков порой к неожиданным открытиям и выводам. Оперируя этими сведениями, можно вывести свою компанию в лидеры рынка.</p>
7
<p>Сегодня существуют две относительно хорошо изученные концепции<b>Data Lake (озеро данных)</b>и<b>Data Warehouse</b>(хранилище данных), и одна относительно новая -<b>Data Lakehouse</b>(озеро-хранилище данных), которая объединяет две первые концепции.</p>
7
<p>Сегодня существуют две относительно хорошо изученные концепции<b>Data Lake (озеро данных)</b>и<b>Data Warehouse</b>(хранилище данных), и одна относительно новая -<b>Data Lakehouse</b>(озеро-хранилище данных), которая объединяет две первые концепции.</p>
8
<p>Этот курс - введение в сложную и многогранную область науки по работе с большими данными - Data Science.</p>
8
<p>Этот курс - введение в сложную и многогранную область науки по работе с большими данными - Data Science.</p>
9
<p><b>Вопросы, на которые вы получите ответы:</b></p>
9
<p><b>Вопросы, на которые вы получите ответы:</b></p>
10
<ul><li>Что представляет собой Data Science и как она связана с большими данными (Big Data)?</li>
10
<ul><li>Что представляет собой Data Science и как она связана с большими данными (Big Data)?</li>
11
<li>Как "приложить" Data Science к вашему бизнесу и нужно ли?</li>
11
<li>Как "приложить" Data Science к вашему бизнесу и нужно ли?</li>
12
<li>Какие данные можно использовать для анализа?</li>
12
<li>Какие данные можно использовать для анализа?</li>
13
<li>Где именно искать и какие результаты ожидать?</li>
13
<li>Где именно искать и какие результаты ожидать?</li>
14
</ul><p><b>Для кого этот курс?</b></p>
14
</ul><p><b>Для кого этот курс?</b></p>
15
<ul><li>Руководители компаний и подразделений</li>
15
<ul><li>Руководители компаний и подразделений</li>
16
<li>Линейные менеджеры</li>
16
<li>Линейные менеджеры</li>
17
<li>Бизнес-аналитики</li>
17
<li>Бизнес-аналитики</li>
18
<li>Разработчики</li>
18
<li>Разработчики</li>
19
<li>Другие сотрудники, вовлеченные в аналитическую деятельность компании</li>
19
<li>Другие сотрудники, вовлеченные в аналитическую деятельность компании</li>
20
</ul><p><b>Что даст вам прохождение курса?</b></p>
20
</ul><p><b>Что даст вам прохождение курса?</b></p>
21
<ul><li>Вы поймете, как подготовить компанию и сотрудников к практическому применению больших данных (Big Data) и ИИ инструментов (помощников) в работе.</li>
21
<ul><li>Вы поймете, как подготовить компанию и сотрудников к практическому применению больших данных (Big Data) и ИИ инструментов (помощников) в работе.</li>
22
<li>Вы сможете повысить эффективность принятия решений за счет грамотного сбора, структурирования и применения современных техник анализа больших данных (Big Data), применения фокусированного промптинга. от данных к мудрости в принятии решений!</li>
22
<li>Вы сможете повысить эффективность принятия решений за счет грамотного сбора, структурирования и применения современных техник анализа больших данных (Big Data), применения фокусированного промптинга. от данных к мудрости в принятии решений!</li>
23
<li>Вы получите представление о классах задач и применимых методах, и выберете Ваш путь в мире ИИ помощников и средств машинного обучения и анализа больших данных!</li>
23
<li>Вы получите представление о классах задач и применимых методах, и выберете Ваш путь в мире ИИ помощников и средств машинного обучения и анализа больших данных!</li>
24
</ul><p><b>В курсе рассматриваются вопросы:</b></p>
24
</ul><p><b>В курсе рассматриваются вопросы:</b></p>
25
<ul><li>источники информации: структурированные и неструктурированные;</li>
25
<ul><li>источники информации: структурированные и неструктурированные;</li>
26
<li>стандартный межотраслевой процесс анализа данных CRISP-DM;</li>
26
<li>стандартный межотраслевой процесс анализа данных CRISP-DM;</li>
27
<li>основные характеристики больших данных и способы их анализа;</li>
27
<li>основные характеристики больших данных и способы их анализа;</li>
28
<li>Понятие "озер данных" (data lake) и обзор инструментария</li>
28
<li>Понятие "озер данных" (data lake) и обзор инструментария</li>
29
<li>элементы классификации данных и машинного обучения;</li>
29
<li>элементы классификации данных и машинного обучения;</li>
30
<li>основы статистического анализа, построение регрессионных зависимостей;</li>
30
<li>основы статистического анализа, построение регрессионных зависимостей;</li>
31
<li>визуализация "больших данных";</li>
31
<li>визуализация "больших данных";</li>
32
<li>обзор классов задач, решаемых инструментами машинного обучения и ИИ: распознавание образов, звуков, текста, прогностика, анализ соцсетей;</li>
32
<li>обзор классов задач, решаемых инструментами машинного обучения и ИИ: распознавание образов, звуков, текста, прогностика, анализ соцсетей;</li>
33
<li>Понятия больших, малых и микро-языковых моделей (LLM,SLM,MLM);</li>
33
<li>Понятия больших, малых и микро-языковых моделей (LLM,SLM,MLM);</li>
34
<li>обзор математических инструментов решения: нейронные сети, графы, нечеткие и К-значные логики; GPT (генеративные) системы;</li>
34
<li>обзор математических инструментов решения: нейронные сети, графы, нечеткие и К-значные логики; GPT (генеративные) системы;</li>
35
<li>обзор прикладных инструментов, включая ИИ помощники;</li>
35
<li>обзор прикладных инструментов, включая ИИ помощники;</li>
36
<li>Обзор инструментов разработки "без кода" (nocode)</li>
36
<li>Обзор инструментов разработки "без кода" (nocode)</li>
37
<li>специальности в области "больших данных" и формирование команд: аналитики данных, "ученые по данным", программисты по "большим данным", менеджеры по "большим данным" (CDO);</li>
37
<li>специальности в области "больших данных" и формирование команд: аналитики данных, "ученые по данным", программисты по "большим данным", менеджеры по "большим данным" (CDO);</li>
38
<li>>методы реорганизации работы компании при применении анализа "больших данных".</li>
38
<li>>методы реорганизации работы компании при применении анализа "больших данных".</li>
39
</ul><p>Спешите записаться на наш курс<b>"Основы работы с большими данными (Data Science)"</b>, чтобы освоить Big Data и вывести свою компанию в лидеры!</p>
39
</ul><p>Спешите записаться на наш курс<b>"Основы работы с большими данными (Data Science)"</b>, чтобы освоить Big Data и вывести свою компанию в лидеры!</p>
40
<p>Обучение проходит на основе национальных стандартов: ГОСТ Р 59276-2020 "Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения" и ГОСТ Р 59277-2020 "Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта".</p>
40
<p>Обучение проходит на основе национальных стандартов: ГОСТ Р 59276-2020 "Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения" и ГОСТ Р 59277-2020 "Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта".</p>
41
<p>Полезная информация. Регрессия</p>
41
<p>Полезная информация. Регрессия</p>
42
<p><a>Узнать больше</a></p>
42
<p><a>Узнать больше</a></p>
43
<h2>Вы научитесь</h2>
43
<h2>Вы научитесь</h2>
44
<ul><li>определять источники сбора информации и формировать требования к ним;</li>
44
<ul><li>определять источники сбора информации и формировать требования к ним;</li>
45
<li>применять стандартный CRISP-DM процесс для Вашей организации;</li>
45
<li>применять стандартный CRISP-DM процесс для Вашей организации;</li>
46
<li>подбирать команду для работы с большими данными (Big Data);</li>
46
<li>подбирать команду для работы с большими данными (Big Data);</li>
47
<li>выбирать инструментарий для практической работы;</li>
47
<li>выбирать инструментарий для практической работы;</li>
48
<li>применять специализированные инструмент "Пакет анализа данных";</li>
48
<li>применять специализированные инструмент "Пакет анализа данных";</li>
49
<li>применять "дерево решений";</li>
49
<li>применять "дерево решений";</li>
50
<li>определять подходящие инструменты и методы для решения основных классов задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками;</li>
50
<li>определять подходящие инструменты и методы для решения основных классов задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками;</li>
51
<li>использовать методы классификации данных для машинного обучения;</li>
51
<li>использовать методы классификации данных для машинного обучения;</li>
52
<li>подбирать выборки разработки, тестовую и обучающую для достижения наилучших результатов анализа информации;</li>
52
<li>подбирать выборки разработки, тестовую и обучающую для достижения наилучших результатов анализа информации;</li>
53
<li>работать с nocode инструментом (на примере одного инструмента);</li>
53
<li>работать с nocode инструментом (на примере одного инструмента);</li>
54
<li>вырабатывать требования, подбирать и использовать ИИ помощников (ассистентов).</li>
54
<li>вырабатывать требования, подбирать и использовать ИИ помощников (ассистентов).</li>
55
</ul><h2>Вы будете знать</h2>
55
</ul><h2>Вы будете знать</h2>
56
<ul><li>концепцию больших данных (Big Data);</li>
56
<ul><li>концепцию больших данных (Big Data);</li>
57
<li>типовые задачи, для решения которых применяется машинное обучение: анализ трендов, социальных сетей; распознавание графических, видео- и аудио-образов, текста; прогностика действий (на примере покупок);</li>
57
<li>типовые задачи, для решения которых применяется машинное обучение: анализ трендов, социальных сетей; распознавание графических, видео- и аудио-образов, текста; прогностика действий (на примере покупок);</li>
58
<li>базовые математическими понятиями;</li>
58
<li>базовые математическими понятиями;</li>
59
<li>основные методы обработки и анализа данных: регрессия, нейронные сети; графы, К-значные логики;</li>
59
<li>основные методы обработки и анализа данных: регрессия, нейронные сети; графы, К-значные логики;</li>
60
<li>основные современные инструменты анализа данных, включая data lake, no code (GPT помощники и агенты и другие);</li>
60
<li>основные современные инструменты анализа данных, включая data lake, no code (GPT помощники и агенты и другие);</li>
61
<li>принципы организации и структуру команд при решении задач на основе системам больших данных, машинного обучения и ИИ.</li>
61
<li>принципы организации и структуру команд при решении задач на основе системам больших данных, машинного обучения и ИИ.</li>
62
</ul><p>Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.</p>
62
</ul><p>Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.</p>
63
<p>Обучение по мировым стандартам позволяет нашим выпускникам работать в ведущих компаниях России и других стран. Они делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.</p>
63
<p>Обучение по мировым стандартам позволяет нашим выпускникам работать в ведущих компаниях России и других стран. Они делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.</p>
64
<p><a>Узнать больше</a></p>
64
<p><a>Узнать больше</a></p>
65
<h2>Предварительная подготовка</h2>
65
<h2>Предварительная подготовка</h2>
66
<p><a>Узнать больше</a></p>
66
<p><a>Узнать больше</a></p>
67
<h2>Тестирование по курсу</h2>
67
<h2>Тестирование по курсу</h2>
68
<ul><li><a>Основы науки о больших данных</a></li>
68
<ul><li><a>Основы науки о больших данных</a></li>
69
</ul><h2>Программа курса</h2>
69
</ul><h2>Программа курса</h2>
70
<p><strong>Модуль 1. Область применения больших данных. Типовые задачи (1 ак. ч.)</strong><a></a></p>
70
<p><strong>Модуль 1. Область применения больших данных. Типовые задачи (1 ак. ч.)</strong><a></a></p>
71
<p><strong>Модуль 2. Сбор и подготовка исходных данных. Методика CRISP-DM (2 ак. ч.)</strong><a></a></p>
71
<p><strong>Модуль 2. Сбор и подготовка исходных данных. Методика CRISP-DM (2 ак. ч.)</strong><a></a></p>
72
<p><strong>Модуль 3. Задачи численного прогнозирования. Понятие машинного обучения. Корреляция. Регрессионный анализ. (2 ак. ч.)</strong><a></a></p>
72
<p><strong>Модуль 3. Задачи численного прогнозирования. Понятие машинного обучения. Корреляция. Регрессионный анализ. (2 ак. ч.)</strong><a></a></p>
73
<p><strong>Модуль 4. Задачи классификации и распознавания образов, видео, речи, текста. Понятие нейронных сетей. Примеры применения (3 ак. ч.)</strong><a></a></p>
73
<p><strong>Модуль 4. Задачи классификации и распознавания образов, видео, речи, текста. Понятие нейронных сетей. Примеры применения (3 ак. ч.)</strong><a></a></p>
74
<p><strong>Модуль 5. GPT нейросети. глубокое машинное обучение, искусственный интеллект. Помощники и агенты (3 ак. ч.)</strong><a></a></p>
74
<p><strong>Модуль 5. GPT нейросети. глубокое машинное обучение, искусственный интеллект. Помощники и агенты (3 ак. ч.)</strong><a></a></p>
75
<p><strong>Модуль 6. Задачи построения маршрутов (логистика, соцсети, телеком). Задача прогнозирования поведения пользователя. Понятие графов (3 ак. ч.)</strong><a></a></p>
75
<p><strong>Модуль 6. Задачи построения маршрутов (логистика, соцсети, телеком). Задача прогнозирования поведения пользователя. Понятие графов (3 ак. ч.)</strong><a></a></p>
76
<p><strong>Модуль 7. Обработка естественного языка. Нечеткие множества (1 ак. ч.)</strong><a></a></p>
76
<p><strong>Модуль 7. Обработка естественного языка. Нечеткие множества (1 ак. ч.)</strong><a></a></p>
77
<p><strong>Модуль 8. Профориентация по специальностям и в Data Science (1 ак. ч.)</strong><a></a></p>
77
<p><strong>Модуль 8. Профориентация по специальностям и в Data Science (1 ак. ч.)</strong><a></a></p>
78
<p>Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем<strong>16 ак. ч.</strong><strong>+ 16 ак. ч. бесплатно*</strong></p>
78
<p>Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем<strong>16 ак. ч.</strong><strong>+ 16 ак. ч. бесплатно*</strong></p>
79
<p>* Для слушателей курса предусмотрено<strong>время для самостоятельной практической отработки и проработки материала</strong>в компьютерных классах Центра.</p>
79
<p>* Для слушателей курса предусмотрено<strong>время для самостоятельной практической отработки и проработки материала</strong>в компьютерных классах Центра.</p>
80
<p>Вы можете использовать его для закрепления знаний, выполнения домашних заданий и консультаций со специалистами.</p>
80
<p>Вы можете использовать его для закрепления знаний, выполнения домашних заданий и консультаций со специалистами.</p>
81
<p>Время предоставляется<strong>бесплатно</strong>по предварительному согласованию с администратором комплекса:</p>
81
<p>Время предоставляется<strong>бесплатно</strong>по предварительному согласованию с администратором комплекса:</p>
82
<ul><li>для занятий<strong>с 10:00 до 17:10:</strong>дополнительное время<strong>с 9:00 до 10:00.</strong></li>
82
<ul><li>для занятий<strong>с 10:00 до 17:10:</strong>дополнительное время<strong>с 9:00 до 10:00.</strong></li>
83
<li>для занятий<strong>с 14:00 до 17:10:</strong>дополнительное время<strong>с 13:15 до 14:00.</strong></li>
83
<li>для занятий<strong>с 14:00 до 17:10:</strong>дополнительное время<strong>с 13:15 до 14:00.</strong></li>
84
<li>для занятий<strong>с 18:30 до 21:30:</strong>дополнительное время<strong>с 17:10 до 17:55.</strong></li>
84
<li>для занятий<strong>с 18:30 до 21:30:</strong>дополнительное время<strong>с 17:10 до 17:55.</strong></li>
85
</ul><p>По завершении обучения проводится<strong>итоговая аттестация.</strong>Она может проходить в виде теста на последнем занятии или основываться на результатах выполнения практических заданий в ходе курса.</p>
85
</ul><p>По завершении обучения проводится<strong>итоговая аттестация.</strong>Она может проходить в виде теста на последнем занятии или основываться на результатах выполнения практических заданий в ходе курса.</p>
86
<p><a>Узнать больше</a></p>
86
<p><a>Узнать больше</a></p>
87
<p>Данный курс вы можете пройти как в очном формате, так и дистанционно в режиме<a>онлайн</a>. Чтобы записаться на онлайн-обучение, в корзине измените тип обучения на "онлайн" и выберите удобную для вас группу.</p>
87
<p>Данный курс вы можете пройти как в очном формате, так и дистанционно в режиме<a>онлайн</a>. Чтобы записаться на онлайн-обучение, в корзине измените тип обучения на "онлайн" и выберите удобную для вас группу.</p>
88
<p><a>Чем онлайн-обучение отличается от других видов обучения?</a></p>
88
<p><a>Чем онлайн-обучение отличается от других видов обучения?</a></p>
89
<p>Слушатели групп, которые проходят только онлайн, могут подключиться к занятиям из аудитории УЦ Специалист. Чтобы забронировать место, свяжитесь с менеджером заранее. Не позднее чем за 3 дня до начала занятий.</p>
89
<p>Слушатели групп, которые проходят только онлайн, могут подключиться к занятиям из аудитории УЦ Специалист. Чтобы забронировать место, свяжитесь с менеджером заранее. Не позднее чем за 3 дня до начала занятий.</p>
90
<p><strong>Сортировать:</strong></p>
90
<p><strong>Сортировать:</strong></p>
91
<p>* Данная скидка действительна при заказе и оплате обучения только сегодня. Запишитесь прямо сейчас со скидкой!</p>
91
<p>* Данная скидка действительна при заказе и оплате обучения только сегодня. Запишитесь прямо сейчас со скидкой!</p>
92
<p>Стоимость не облагается НДС</p>
92
<p>Стоимость не облагается НДС</p>
93
<h2>Стоимость обучения</h2>
93
<h2>Стоимость обучения</h2>
94
<h6>Частным лицам</h6>
94
<h6>Частным лицам</h6>
95
<p>Индивидуальное обучение</p>
95
<p>Индивидуальное обучение</p>
96
<p><strong>36 000 ₽ *</strong></p>
96
<p><strong>36 000 ₽ *</strong></p>
97
<p>Обучение в кредит</p>
97
<p>Обучение в кредит</p>
98
<p><strong>От 1 067 руб./месяц</strong></p>
98
<p><strong>От 1 067 руб./месяц</strong></p>
99
<h6>Организациям</h6>
99
<h6>Организациям</h6>
100
<p>Указана минимальная цена за<a>индивидуальное обучение</a>. Число часов работы с преподавателем в 2 раза меньше, чем при обучении в группе. Если Вам для полного усвоения материала курса потребуется больше часов работы с преподавателем, то они оплачиваются дополнительно. В случае занятий по индивидуальной программе расчёт стоимости обучения и количества необходимых часов производится отдельно.</p>
100
<p>Указана минимальная цена за<a>индивидуальное обучение</a>. Число часов работы с преподавателем в 2 раза меньше, чем при обучении в группе. Если Вам для полного усвоения материала курса потребуется больше часов работы с преподавателем, то они оплачиваются дополнительно. В случае занятий по индивидуальной программе расчёт стоимости обучения и количества необходимых часов производится отдельно.</p>
101
<p>Длительность индивидуального обучения - минимум 4 академических часа. Стоимость обучения в Москве уточняйте у менеджера. При выездном индивидуальном обучении устанавливается надбавка: +40% от стоимости заказанных часов при выезде в пределах МКАД, +40% от стоимости заказанных часов и + 1% от стоимости заказанных часов за каждый километр удаления от МКАД при выезде в пределах Московской области. Стоимость выезда за пределы Московской области рассчитывается индивидуально менеджерами по работе с корпоративными клиентами.</p>
101
<p>Длительность индивидуального обучения - минимум 4 академических часа. Стоимость обучения в Москве уточняйте у менеджера. При выездном индивидуальном обучении устанавливается надбавка: +40% от стоимости заказанных часов при выезде в пределах МКАД, +40% от стоимости заказанных часов и + 1% от стоимости заказанных часов за каждый километр удаления от МКАД при выезде в пределах Московской области. Стоимость выезда за пределы Московской области рассчитывается индивидуально менеджерами по работе с корпоративными клиентами.</p>
102
<p>Для юридических лиц (организаций) указана цена, действующая при полной предоплате.</p>
102
<p>Для юридических лиц (организаций) указана цена, действующая при полной предоплате.</p>
103
<p><a>Узнать больше</a></p>
103
<p><a>Узнать больше</a></p>
104
<h2>Документы об окончании</h2>
104
<h2>Документы об окончании</h2>
105
<p>В зависимости от программы обучения выдаются следующие документы:</p>
105
<p>В зависимости от программы обучения выдаются следующие документы:</p>
106
<p><strong>Свидетельство выпускника</strong></p>
106
<p><strong>Свидетельство выпускника</strong></p>
107
<p><strong>Cертификат международного образца</strong></p>
107
<p><strong>Cертификат международного образца</strong></p>
108
<p><strong>Удостоверение о повышении квалификации</strong></p>
108
<p><strong>Удостоверение о повышении квалификации</strong></p>
109
<p>* Для получения удостоверения вам необходимо предоставить копию диплома о высшем или среднем профессиональном образовании.</p>
109
<p>* Для получения удостоверения вам необходимо предоставить копию диплома о высшем или среднем профессиональном образовании.</p>
110
<p>Сертификаты международного образца выводятся после окончания курса в личном кабинете слушателя.</p>
110
<p>Сертификаты международного образца выводятся после окончания курса в личном кабинете слушателя.</p>
111
<h6>Больше знаний - меньше стоимость!</h6>
111
<h6>Больше знаний - меньше стоимость!</h6>
112
<p>Этот курс обойдётся до 30% дешевле, если изучать его в составе дипломных программ. Пройдя обучение, Вы получите современную профессию и диплом о переподготовке.</p>
112
<p>Этот курс обойдётся до 30% дешевле, если изучать его в составе дипломных программ. Пройдя обучение, Вы получите современную профессию и диплом о переподготовке.</p>
113
<p><a>Посмотреть программы со скидкой</a></p>
113
<p><a>Посмотреть программы со скидкой</a></p>
114
<p>Данное предложение действует только для частных лиц.</p>
114
<p>Данное предложение действует только для частных лиц.</p>
115
115