DAMA中国数据治理专家CDGP认证

详情描述：

一、培训背景
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（CDGA）”和“数据治理专家（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。
二、培训收益
通过学习本课程，您将获得如下收益：
掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容；  
对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解；  
系统化、体系化、结构化的数据管理问题辨析、思考和分析能力，及数据管理解决方案设计、执行能力。
三、培训对象
企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导；
数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员；
企业数据管理专家/专家委员会专员;
数据管理团队及专兼职人员;
业务部门信息化领导/经理/专员；
IT 部门总监/经理；
IT 项目管理办公室（PMO）总监/经理/数据管理专员/技术经理。
四、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。
五、课程大纲
章节 模块 培训内容
首章 数据管理 1、数据管理基本概念2、数据管理框架
第二章 数据治理 1、数据治理业务驱动因素、目标和原则2、数据治理组织和管理职责3、数据治理活动4、数据治理实施指南、组织和文化
第三章 数据架构 1、数据架构的业务驱动、成果和实施2、数据架构的基本概念3、数据架构活动4、数据架构管理工具5、数据架构实施，评估和风险、组织和文化6、数据架构评估指标
第四章 数据建模与设计1、数据模型设计概念及目标2、数据建模方法3、数据模型治理4、数据模型评估指标
第五章 数据安全 1、数据安全业务驱动因素、目标和原则2、数据安全基本概念3、数据安全活动4、数据安全评估指标5、数据安全治理
第六章 主数据与参考数据1、主数据业务驱动因素、目标和原则2、主数据的基本概念3、主数据管理活动4、主数据实施5、主数据组织和文化变革6、参考数据和主数据治理
第七章 数据仓库与商业智能 1、业务驱动因素、目标和原则2、基本概念3、实施活动4、技术和工具
第八章 元数据管理1、元数据管理业务驱动，目标和原则2、基本概念3、元数据管理活动4、元数据工具和技术5、元数据治理6、元数据评估指标
第九章 数据质量 1、数据质量业务驱动因素、目标和原则2、数据质量基本概念3、数据质量活动4、数据质量技术5、数据质量评估指标
第十章 大数据和数据科学1、业务驱动和原则2、基本概念3、活动4、工具和技术
第十一章 数据管理成熟度评估 1、业务驱动因素、目标和原则2、活动3、指南4、实施
总结：考试注意事项讲解
 
CDGP考试大纲分值表：
章序/章节 分值分布及考试重点                    分数              题型及题目数量         考试重点
首章 数据管理 5 单选（3）、多选（1） 1、数据管理基本概念2、数据管理框架
第三章 数据治理 10 单选（2）、多选（4） 1、数据治理业务驱动因素、目标和原则2、数据治理组织和管理职责3、数据治理活动4、数据治理实施指南、组织和文化
第四章 数据架构 10 单选（2）、多选（4） 1、数据架构的业务驱动、成果和实施2、数据架构的基本概念3、数据架构活动4、数据架构管理工具5、数据架构实施，评估和风险、组织和文化6、数据架构评估指标
第五章 数据建模与设计 10            设计题（1）                 1、数据模型设计概念及目标3、数据建模方法4、数据模型治理5、数据模型评估指标
第七章 数据安全 10 论述题（1）                 1、数据安全业务驱动因素、目标和原则2、数据安全基本概念3、数据安全活动4、数据安全评估指标5、数据安全治理
第十章 主数据与参考数据 10 论述题（1）                 1、主数据业务驱动因素、目标和原则2、主数据的基本概念3、主数据管理活动4、主数据实施5、主数据组织和文化变革6、参考数据和主数据治理
第十一章 数据仓库与商业智能 10 设计题（1）                 1、业务驱动因素、目标和原则2、基本概念3、实施活动4、技术和工具
第十二章 元数据管理 10 论述题（1）                 1、元数据管理业务驱动，目标和原则2、基本概念3、元数据管理活动4、元数据工具和技术5、元数据治理6、元数据评估指标
第十三章数据质量 10 论述题（1）                 1、数据质量业务驱动因素、目标和原则2、数据质量基本概念3、数据质量活动4、数据质量技术5、数据质量评估指标
第十四章大数据和数据科学 10 单选（2）、多选（4） 1、业务驱动和原则2、基本概念3、活动4、工具和技术
第十五章数据管理成熟度评估 5 单选（1）、多选（2） 1、业务驱动因素、目标和原则2、活动3、指南4、实施