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数据治理工程师 CDGA

课程介绍

DAMA 数据管理专业认证  ( CDMP)  是 DAMA 国际推出的一些国际专业认证。为了便于国内广大 数据从业者学习相关认证, DAMA 中国以国际数据管理协会(简称“DAMA 国际”) DAMA 数据管理知 识体系为基础 ,结合国内实际需求 ,对 DAMA 国际数据管理专业人员认证 ( CDMP )的考试语言、考试 形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。重构后认证考试分为数据治理工程师 ( Certified Data Governance Associate, CDGA )和数据治理专家 ( Certified Data Governance Professional,    CDGP )。  DAMA 中国承担认证考试命题工作 ,并定期组织中文考试 ,对考试通过者由 DAMA 中国颁发 认证证书。证书有效期为三年,获得 CDGA 认证才能申请 CDGP 认证考试。

DAMA 认证为数据管理专业人士提供职业目标晋升规划 ,彰显了职业发展里程碑及发展阶梯定义, 帮助数据管理从业人士获得企业数字化转型战略下的必备职业能力 ,促进开展工作实践应用及实际问题 解决 ,形成企业所需的新数字经济下的核心职业竞争能力。

培训对象

组织数字化转型推动者及参与者

政府及事业单位数据管理人员

数据管理从业人员

考试介绍

认证名称

报考条件

考考试说明

CDGA

 专科及以上学历获得者, 致力于从事大数据相关行业

1. 考试费2000元(推广期1000元),可免费补考一次

2. 100道单选题。满分 100 分,  60 分及格, 各个知识领域不低于 40%

3. 三年60学分+200元续证费

 

 

CDGP

 博士学位获得者;

 硕士学位获得后, 从事  IT 相关工作  1 年以上者;

 本科毕业后, 从事 IT 相关工作 3 年以上者;

 专科毕业后, 从事 IT 相关工作 5 年以上者;

1. 考试费4000元(推广期2000元),可免费补考一次

2. 单选题10分,多选题30分,杂项题60分(包括场景题,论述题,设计题,选择题),满分 100 分, 75 分及格 , 各个知识领域不低于 40%

3. 三年60学分+200元续证费

 

 

 CDMP

  0-5 年工作经验

 

1. 考试费100美金+11美金监考费

2. 100道单选题, 60 分及格

3. 考试时间:90+20 分钟(英语非第一语言区域获得20分额外时间)

4. 考试语言:英语,PROCTORU远程监考

5. 要保持CDMP资格要求3年内必须获得120小时获得认可的在教育时间

考试时间:

1.CDGA\CDGP由DAMA中国组织考试,每年3月、6月、9月、12月(以官方发布公告为准)通过DC授权的培训机构统一报名提交资料,并交纳考试费用

2.CDMP由DAMA国际组织考试,机考,在线预约考试

 

认证机构

DAMA International 成立于 1980 年是一个由技术和业务专业人员组成的全球领域的非营利的独立于厂商的数据管理专业协会,旨在世界范围内推广并促进信息和数据管理领域的概念和最佳实践的发展。

DAMA China (国际数据管理协会中国分会) 是个非营利性、专注数据管理的专业组织。旨在交流国际、国内在数据管理领域中的最新进展 ,共享业界的实践、经验和成果 ,促进我国数字化水平的不断提高和创新。为了更好地推动国内数据治 理知识体系的不断完善、理论与实战的结合、细分行业的发展、人才的培养 ,特设数据治理专业人才资质 认证考试 ,通过以考试为依据的专家资质认证 ,以便为个人在数据治理方面取得成就提供资质证明 ,为企业选拔人才提供标准 ,为数据治理从业者提供学习指引和职业发展方向。

DAMA 推出 CDMP ( Certified Data Management Professional,数据管理专业人士认证) 考试, 全球唯一数据管理方面权威性认证 ,帮助数据从业者提升数据管理能力。DAMA 每年举办全球数据管理大 会汇集全球顶级专家、相关厂商、  甲方专家等集中进行演讲和讨论 ,探讨发展存在的问题、发展的趋势和相互分享成功经验。

课程特色

理论与实践相结合、案例分析与理论穿插进行

专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究

通过全面知识理解、专题技能掌握和安全实践增强的授课方式

课程收益

对于数据从业者个人而言:

通过 CDGA/CDGP 专业认证 ,可以得到持续不断的专业发展,获得更高的市场信誉和认可,是数 据管理从业者职业生涯的里程碑。

对于企业而言:

CDGA/CDGP 专业认证是评估企业数据管理实践的基准 ,一方面能提高员工的数据管理素质和技 能,另一方面,能够提升全员的数据管理意识,进而促进公司整体数据管理能力提升,积极有效推 进企业数字化转型。

课程大纲

章节

模块

培训内容

第一章

数据管理

掌握数据、数据与信息、数据作为组织资产、数据管理原则、数据管理挑战、数据战略基本概念;掌握数据管理框架基本内容包括:战略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK 框架、DMBOK 金字塔。

1.1 简介

1.2 什么是数据?

1.3 数据与信息

1.4 数据作为组织资产

1.5 数据管理原则

1.6 数据管理面临的挑战

1.7 数据战略

1.8 数据管理框架

1.9 DAMA 与 DMBOK

1.10 总结

第二章

数据道德

了解数据道德、数据隐私背后的原则、数字化环境下的道德、不道德的数据处理和风险实践、建立数据道德文化、数据道德与数据治理

2.1 简介

2.2 业务驱动因素

2.3 什么是数据道德

2.4 数据隐私背后的原则

2.5 数字化环境下的道德

2.6 不道德的数据处理和风险实践

2.7 建立数据道德文化

2.8 数据道德与数据治理

2.9 总结

第三章

数据治理

掌握数据治理指导原则、数据治理关键驱动因素、数据治理的主要组成内容、数据治理关键指标、数据治理关键输入和输出、数据治理的主要工具、数据治理应用中的策略、数据治理评价理论、数据治理最佳实践

3.1 简介

3.2 数据治理基本活动

3.3 数据治理工具和技术

3.4 数据治理实施指南

3.5 数据治理关键指标

3.6 数据治理最佳实践

3.7 总结

第四章

数据架构

掌握数据架构指导原则、数据架构关键驱动因素、数据架构的主要组成内容、数据架构关键指标、数据架构关键输入和输出、数据架构的主要工具、数据架构应用中的策略、数据架构评价理论、数据架构最佳实践。

4.1 简介

4.2 数据架构基本活动

4.3 数据架构工具和技术

4.4 数据架构实施指南

4.5 数据架构关键指标

4.6 数据架构最佳实践

4.7 总结

第五章

数据建模与设计

掌握数据模型指导原则、数据模型关键驱动因素、数据模型的主要组成内容、数据模型关键指标、数据模型关键输入和输出、数据建模的主要工具、数据模型应用中的策略、数据建模评价理论、数据建模最佳实践

5.1 简介

5.2 数据模型基本活动

5.3 数据建模工具和技术

5.4 数据建模实施指南

5.5 数据模型关键指标

5.6 数据建模最佳实践

5.7 总结

第六章

数据存储与操作

掌握数据数据库设计指导原则、数据存储与操作驱动因素、数据库的主要组成内容、数据库管理关键指标、数据库管理关键输入和输出、数据库管理的主要工具、数据库设计应用中的策略、数据存储与操作评价理论、数据库管理最佳实践。

6.1 简介

6.2 数据库管理基本活动

6.3 数据库工具和技术

6.4 数据库实施指南

6.5 数据库管理关键指标

6.6 数据库管理最佳实践

6.7 总结

第七章

数据安全

掌握数据安全指导原则、数据安全关键驱动因素、数据安全的主要组成内容、数据安全关键指标、数据安全关键输入和输出、数据安全的主要工具、数据安全技术、数据安全实施指南、数据治理最佳实践。

7.1 简介

7.2 数据安全基本活动

7.3 数据安全工具和技术

7.4 数据安全实施指南

7.5 数据安全关键指标

7.6 数据安全管理评价

7.7 数据安全最佳实践

7.8 总结

第八章

数据集成与互操作性

掌握数据集成与互操作性指导原则、数据集成与互操作性关键驱动因素、数据集成与互操作性的主要组成内容、数据集成与互操作性关键指标、数据集成与互操作性关键输入和输出、数据集成与互操作性的主要工具、数据集成与互操作性实施指南、数据集成与互操作性评价理论、数据集成与互操作性最佳实践

8.1 简介

8.2 数据成与互操作性基本活动

8.3 数据集成与互操作性工具和技术

8.4 数据集成与互操作性实施指南

8.5 数据集成与互操作性关键指标

8.6 数据集成与互操作性最佳实践

8.7 总结

第九章

文档和内容管理

掌握内容管理指导原则、内容管理关键驱动因素、内容管理的主要组成内容、内容管理关键指标、内容管理关键输入和输出、内容管理的主要工具、内容管理实施指南、内容管理评价理论、内容管理最佳实践

9.1 简介

9.2 文档和内容管理基本活动

9.3 内容管理工具和技术

9.4 内容管理实施指南

9.5 内容管理关键指标

9.6 内容管理最佳实践

9.7 总结

第十章

参考数据和主数据

掌握参考数据和主数据指导原则、参考数据和主数据关键驱动因素、参考数据和主数据主要组成内容、参考数据和主数据关键指标、参考数据和主数据关键输入和输出、参考数据和主数据的主要工具、参考数据和主数据实施指南、参考数据和主数据评价理论、参考数据和主数据最佳实践。

10.1 简介

10.2 参考数据和主数据基本活动

10.3 参考数据和主数据工具和技术

10.4 参考数据和主数据实施指南

10.5 参考数据和主数据关键指标

10.6 参考数据和主数据最佳实践

10.7 总结

第十一章

数据仓库与商务智能

掌握数据数据仓库与商务智能指导原则、数据仓库与商务智能关键驱动因素、数据仓库与商务智能的主要组成内容、数据仓库与商务智能关键指标、数据仓库与商务智能关键输入和输出、数据仓库与商务智能的主要工具、数据仓库与商务智能应用中的策略、数据仓库与商务智能评价理论、数据仓库与商务最佳实践

11.1 简介

11.2 数据仓库与商务智能基本活动

11.3 数据仓库与商务智能工具和技术

11.4 数据仓库与商务智能实施指南

11.5 数据仓库与商务智能关键指标

11.6 数据仓库与商务智能最佳实践

11.7 总结

第十二章

元数据管理

掌握元数据指导原则、元数据关键驱动因素、元数据的主要组成内容、元数据关键指标、元数据关键输入和输出、元数据的主要工具、元数据应用中的策略、元数据评价理论、元数据最佳实践。

12.1 简介

12.2 元数据管理基本活动

12.3 元数据管理工具和技术

12.4 元数据实施指南

12.5 元数据管理关键指标

12.6 元数据最佳实践

12.7 总结

第十三章

数据质量

掌握数据质量指导原则、数据质量关键驱动因素、数据质量的主要组成内容、数据质量关键指标、数据质量关键输入和输出、数据质量的主要工具、数据质量应用中的策略、数据质量评价理论、数据质量最佳实践。

13.1 简介

13.2 数据质量基本活动

13.3 数据质量工具和技术

13.4 数据质量实施指南

13.5 数据质量关键指标

13.6 数据质量最佳实践

13.7 总结

第十四章

大数据与数据科学

掌握数据管理能力指导原则、数据管理能力成熟度评估关键驱动因素、数据管理能力成熟度的主要组成内容、数据管理能力成熟度关键指标、数据管理能力成熟度关键输入和输出、数据管理能力成熟度的主要工具、数据管理能力成熟度应用策略、数据管理能力成熟度评价理论、数据管理能力成熟度最佳实践。

15.1 简介

15.2 数据管理能力成熟度基本活动

15.3 数据管理能力成熟度工具和技术

15.4 数据管理能力成熟度实施指南

15.5 数据管理能力成熟度关键指标

15.6 数据管理能力成熟度最佳实践

15.7 总结

第十六章

数据管理组织及角色

掌握数据管理组织模式、数据管理成功关键要素、建立数据管理组织、数据管理组织与其他组织间关系、数据管理组织中的角色、数据管理组织最佳实践。

16.1 简介

16.2 数据管理组织模式

16.3 数据管理成功关键要素

16.4 建立数据管理组织

16.5 数据管理组织与其他组织间关系

16.6 数据管理组织中的角色

16.7 总结

第十七章

数字化转型

下组织变革管理

掌握数字化转型下组织变革管理原则、组织变革管理的八个误区、组织变革管理的八个阶段、组织变革的可持续发展、组织持续获得数据管理价值

17.1 简介

17.2 数字化转型下的组织变革管理原则

17.3 数字化转型下组织变革管理的八个误区

17.4 数字化转型下组织变革管理的八个阶段

17.5 数字化转型下组织变革的可持续发展

17.6 数字化转型下组织持续获得数据管理价值

17.7 数字化转型组织数据管理文化最佳实践

17.8 总结

 

 

DAMA 数据管理知识体系车轮图

2023年开班计划

CDGA 1月考试班

看录播视频

CDGA 3月考试班 (录播+直播)

课程时间:2月12日、2月19日、2月26日

报考条件

CDGA报名条件:专科及以上学历获得者,致力于从事大数据相关行业

培训资料

① DAMA数据管理知识体系指南

② 培训讲义

③ 习题集

培训费用

远程直播班:4800元/人

考试费用:

2000元(限时推广价1000) 考试不通过可免费补考—次 三年60学分+200元续证

银行汇款:

账户名称:上海欣旋企业管理咨询有限公司

开户行名称:中国工商银行上海华山路支行

账号:1001271509068090603

师资介绍

讲师:王老师

沈阳工业大学经管学院 MEM 信息工程硕士;

ACCENTURE 埃森哲 RES 首席数据架构师;

前新奥集团 IT 赋能群 数据中台数据治理专家;

前中国石油天然气管道局 信息管理部 高级主管;

DAMA CDMP 国际数据管理大师级认证;

DAMA 国际数据治理协会中国分会 2020 十大数据治理专家之一;

中国软件评测中心 数据治理中心 高级咨询专家;

天津市大数据协会 数据治理专家;

拥有 IT 行业 20 年以上、数据治理与管理领域 10 年从业经验,在央企信息化领域、大型集团企业具有丰富的数字化顶层设计、数据治理及标准化经验,长期致力于能源、石油、电网、军工等行业数字化转型顶层设计和蓝图规划、企业架构、数据治理等工作,在本领域拥有扎实的理论和实践经验,是能源行业企业架构及数据治理资深专家。

报名联系

地址:上海市静安区天目西路218号嘉里不夜城第1座810室

交通:地铁一号线到上海火车站5号出口

电话:021-63811169,15202141943

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