Runet Профиль пользователя

Runet ID
Женина Любовь
149489

Любовь
Женина

День рождения 11 февраля, Москва
RTA

Коммерческий директор

RTA

Коммерческий директор

спикер

Коммерческий директор

RTA

Коммерческий директор

8 лет 3 месяца

2012 — н.в.
Сайт:
rta-moscow.com
Facebook:
liubov.zhenina

Участие в профильных мероприятиях

Участие в мероприятиях за

Social Media Moscow 2019

Организатор

23-й Российский Интернет Форум «РИФ+КИБ 2019»
RIW 2018 – Russian Internet Week
22-й Российский Интернет Форум «РИФ 2018»
RIW 2017 – Russian Internet Week

Докладчик

21-й Российский Интернет Форум «РИФ+КИБ 2017»
RIW 2016 – Russian Interactive Week
Российский Интернет Форум «РИФ+КИБ 2016»
Performance Marketing 2015

Участник

Hybrid Conf

СМИ

Российский Интернет Форум «РИФ+КИБ 2015»
i-COMference 2015
XI Торжественная Церемония вручения «Премии Рунета – 2014»

Участник

Неделя  Российского Интернета 2014
Закрытая вечеринка для маркетинг директо...

Участник

Performance Marketing

Участник

Российский Интернет Форум «РИФ+КИБ 2014»
Осенняя сессия по контекстной рекламе 20...

Участник

Неделя  Российского Интернета 2013

Участник проф. программы

Российский  Интернет Форум «РИФ+КИБ 2013»

Участник

i-COMference 2013

Участник

RIW-2012: Неделя Российского Интернета

Участник проф. программы

Примите участие

7 декабря 2020

Другие мероприятия

Практический курс интернет-маркетолога

Научитесь эффективно управлять интернет-маркетингом. Погрузитесь в особенности каналов, чтобы получить максимум продаж.

7 декабря 2020

Вебинар

Вебинар: Как монетизировать соцсети?

Вебинар по этой теме будет интересен предпринимателям и экспертам, которые хотят монетизировать свои соцсети и видят возможности на этом рынке.

7 декабря 2020

Другие мероприятия

Практический курс интернет-маркетолога

Научитесь эффективно управлять интернет-маркетингом. Погрузитесь в особенности каналов, чтобы получить максимум продаж.

7-9 декабря 2020

Другие мероприятия

Вебинар PYML: ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ НА PYTHON

з-дневный практический курс по основам машинного обучения для специалистов по аналитике данных, разработчиков и руководителей, которые хотят освоить базовые понятия Machine Lerning.