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北京DAMA证书培训班(2024年1月25-27)


DAMA证书介绍】

DAMA 中国以DAMA 国际的数据管理知识体系为基础,结合国内对数据治理的实际需求,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、证书类型等进行了本地化重构。重构后认证考试分为两个级别,“数据治理工程师(简称:CDGA)”和“数据治理专家(简称:CDGP)”。


 

CDGA证书


 

CDGP证书


 

CDMP证书


授权机构】中培IT学院

授课形式】线下面授、企业内训、线上直播、录播回放

配套服务】班主任督学促学、一站式报考服务、提供精准题库、专家团队在线答疑等

【支持城市】

北京 上海 广州 深圳 成都 重庆 天津 沈阳 济南 西安 郑州 武汉 苏州 杭州 昆明

长春 大连 青岛 厦门 宁波 西宁 徐州 东莞 佛山 合肥 嘉兴 无锡 长沙 乌鲁木齐......


培训优势

1.中培IT学院是DAMA第一批授权的数据治理人才培养基地,符合市场需求。

2.DAMA师资团队成员具有多年数据规划、数据治理及行业落地经验。

3.中培17年IT培训经验,先后获得16项国内外IT培训认证资质。


培训特色

1.理论与实践相结合、案例分析与理论穿插进行;

2.专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究;

3.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。


【近期开班】

北京  11月28-30日 | 2024年1月25-27日

上海  2024年4月23-25日

DAMA认证培训常年巡回开班,另有直播课、录播课随报随学,详情咨询中培客服v:zpitxy


【培训对象】

数据相关工作的管理层领导;

数据管理团队及专、兼职数据管理人员、数据相关项目的解决方案提供者;

业务部门数据分析和报表统计人员;

信息科技部门数据平台开发、运维及安全管理人员;

会计事务师所、律师事务所在风险、合规、管理、数据治理领域的从业人员;

政府领域数据管理领域的研究人员;

负责开发和提供数据管理课程的教育工作者等。


【培训大纲】3天,每天6-7小时)


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   数据集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

掌握大数据指导原则、大数据与数据科学关键驱动因素、大数据与数据科学的主要组成内容、大数据关键指标、大数据关键输入和输出、大数据的主要工具、大数据与数据科学应用中的策略、大数据评价理论、大数据与数据科学最佳实践。

14.1 简介

14.2 大数据与数据科学基本活动

14.3 大数据与数据科学工具和技术

14.4 大数据与数据科学实施指南

14.5 大数据与数据科学关键指标

14.6 大数据与数据科学最佳实践

14.7 总结

第十五章 数据管理能力成熟度

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认证价值】

▶个人价值

对于数据从业者个人而言,通过专业认证,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。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。

▶组织价值

对于组织而言,通过DAMA国际数据管理认证统一组织数字化转型实践基准,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,进而促进组织整体数据管理能力提升。改善组织内部沟通方式,唤醒组织全员的数字化意识和提升组织数据管理能力,选拔数字化转型专业人才,进一步推动数字化转型人才梯队建设。


DAMA认证考试报名】


 

CDGA

CDGP

CDMP

报考条件

专科及以上学历获得者;在校大学生;致力于数据治理相关行业(无学历要求);没有工作经验方面的要求。

条件一:已经取得CDGA认证证书人员

条件二:学历以及工作经历要求(满足其一即可)

博士学位获得者,无需工作经验;

硕士学位获得者,要求从事相关工作1年以上;

本科毕业者,要求从事相关工作3年以上;

专科毕业者,要求从事相关工作5年以上。

基础级(A):6个月-5年相关工作经验;

实践级(P):2-10年相关工作经验;专家级(M):最少10年相关工作经验;

大师级(F):超过25年相关工作经验;

先决条件

需先取得CDGA认证

考试范围

以《DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版)》为基础,并结合相关实践。

考试时长

100分钟

130分钟

90+20(英语非母语的可额外加20分钟)

考试题型

100道单选题

10道单选题,15道多选题,6道杂项

100道单选题

考试语言

中文

英文

考试日期、

考试地点

考试一年四次,通常安排在3、6、9、12月份的周末。考试一般在全国各大省会城市及直辖市均有考点。

随约随考,不受时间地点限制

考试费

1000元(可免费重考一次)

2000元(可免费重考一次)

每门311美元

如重考每门211美元

通过条件

满分100分,60分及以上视为通过,且每部分考试成绩不得低于40%

满分100分,607080以上可申请不同级别证书

证书形式

电子证书+纸质证书

电子证书

发证机构

DAMA中国

DAMA国际

证书有效期

三年

重认证

一般可以采取学习培训、知识分享、应用实践或是志愿服务的方式获取积分,并支付续证费用。

通过继续专业活动/教育3年时间内达到120小时的学习时间。续证费用100美金。


 

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