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CDGA认证线下培训班(北京,广州,上海,深圳......)
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CDGA数据治理工程师认证培训班(全国常年开班)
立足企业数据治理现状,解决企业人才培养和数据治理问题
【CDGA证书介绍】
CDGA,英文全称:Certified Data Governance Associate,中文名称:数据治理工程师。是DAMA中国以国际数据管理协会(简称“DAMA 国际”)的DAMA数据管理知识体系为基础,结合国内数据治理方向的实际需求,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、证书类型等进行了适当本地化重构。认证依然面向数据管理的研究、实践及相关知识体系建设等内容。
【发证机构】数据据管理国际协会中国分会(DAMA中国)
【授权机构】中培IT学院
【授课形式】线下面授班(公开课、企业内训均可)
【配套服务】官方教材/专家讲义/视频回放/线上题库/在线答疑服务,报名-培训-考试-取证-续证一站式服务。
【开班城市】
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.中培成立于2006年,专业从事IT认证,IT管理与技术实践培训服务;
2.中培是通过DAMA中国授权的第一批合作单位,教学质量有保障;
3.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;
4.中培学员考试通过率优势明显,CDGA经过培训可有效提分20+;
【培训特色】
1.专家指路:专家讲师均来自大厂,授课经验丰富,让您学得更精准,记得更牢靠、掌握得更透彻。
2.助教护航:全方位、多时段的课后服务,帮助您消除一切知识盲区和疑惑难点。
3.售后支援:贴心管家般的优质服务,让您轻松学习、无忧备考、顺利拿证。
【近期开班】
上海10月16-18日 | 成都10月24-26日 | 北京12月17-19日
......常年巡回开班,另有直播课、录播课随报随学
【培训对象】
【培训大纲】
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 |
【CDGA认证价值】
【CDGA认证考试报名】
报考条件:在校大学生,或专科及以上学历获得者均可。
报名方式: MyDAMA公众号 / 授权机构代报名,一般提前2个月注册申请报名。
考试时间: 每年4次,一般为3,6,9,12月份(以官方发布公告为准)。
考试地点: 北京、上海、广州、深圳、南京、成都,各城市满25人均可开考。
考试教材:《DAMA数据管理体系知识指南第二版》
考试形式:CDGA证书考试采取的是线下笔试的方式,为中文考试,共有100道单项选择题,60分及以上视为合格(注意:每个章节成绩不得低于40%)。考试时间为100分钟。
【CDGA证书有效期】
CDGA证书有效期为三年,到期后需要付费续证维持
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200元人民币。
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在付费报名之前请仔细甄别主办方的资质及服务能力。部分主办方会私下与报名者沟通承诺参与活动后的权益,并夸大参与后的收益效果等,以此来收取高额的报名费。这类活动通常有基于抖音、淘宝等平台的推广、代理加盟、引流变现等相关内容。
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