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DAMA数据管理专业人士认证
协会情况：
DAMA是一个全球性的非营利性机构，由数据管理和相关的专业人士组成，厂商中立。 协会自1980年成立以来，一直致力于数据管理和数字化的研究、实践及相关知识体系的建设，先后发行了《DAMA 数据管理字典》和《DAMA 数据管理的知识体系》等。该知识体系目前已被广泛使用，并已成为业界的标杆和权威。DAMA开发的“数据管理专业人士认证”，该证书国际通用，行业认可，是数据管理领域最专业的职业认证之一。
证书价值： 数据治理师以《DAMA-数据管理知识体系指南》为主要认证内容，辅助个人提交其他工作经验及资料证明，比较客观的评价了认证人对数据管理知识体系的掌握情况。 企业雇佣具有相关认证的员工，对提升企业自身的数据管理成熟度和数字转型具有很大的帮助，目前上海已经有企业提出政策要求，对持有数据治理师认证的个人优先录用。 国际上数据管理领域的认证体系多为具体技术领域的专业认证，如各类数据库产品的 DBA 认证，数据分析师认证，各类大数据技术认证等。以数据管理知识体系为核心的认证只有DAMA国际的 CDMP 认证。国内以数据管理知识体系为核心的认证只有DAMA中国推出的数据治理师认证（助理数据治理师CDGA和高级数据治理师CDGP）。
为参课人员推荐的2个DAMA认证： ​DAMA的认证体系非常复杂，为避免需要认证的人员一头雾水，本次挑选了2个初次接触DAMA认证可以选择的考试推给大家。考虑到CDMP认证考试全部为英文，对国内数据管理人员来说可能存在语言难度，DAMA中国结合国内实际需求对CDMP的考试语言、考试形式、证书名称、证书类型等进行了适当的本地化重构。重构后认证考试分为助理数据治理师 CDGA和高级数据治理师CDGP（报考CDGP的必要条件是持有CDGA认证）。
1、CDMP（Certified Data Management Professional）：由DAMA国际统一命题，全英文考试。
2、CDGA（Certified Data Governance Associate）：由DAMA中国统一命题，中文考试。
两个证书均为数据治理师认证，无论考生是参加CDMP的考试还是CDGA的考试，培训都为由DAMA提供的《DAMA-DMBOK数据管理知识体系指南》为内容。培训结束后由考生自行决定是参加英文考试还是中文考试。这两个证书为平级关系，如后续需要其他认证，需持有这两个证书中的其中之一。
1，CDMP考试信息 机考 考试费￥2500（含中国增值税发票） 考试题目数量：100道选择题，100分，60分通过。 考试时间：90+20 Min（英语非第一语言区域可获得20分钟额外时间） 考试语言：英语 监考形式：ProctorU远程监考。 2，CDGA考试信息 笔试 考试费￥2000（含中国增值税发票） 考试题目数量：100道选择题，100分，60分通过。 考试时间：100Min 考试语言：中文 监考形式：DAMA中国组织考试，每年3月、6月、10月、12月安排考试时间，具体时间报名后由DAMA中国通知，主要考场在北京、上海、深圳。
培训费用： 培训费9800元/人（含培训费、场地费、资料费）； 上课时间：10月16～19日 远程交付 （报名即可赠送红帽精美礼品） （前十名报名者可赠送PMP精品课程 仅限本期）
请参加培训学员带身份证复印件一张。培训结束后由DAMA国际管理协会颁发培训证书。并由DAMA中国协会汪主席签名。培训结束后的每个学员都会获得培训证书，如需获得认证证书，请报名参加DAMA的考试，考试情况见上文“为参课人员推荐的2个DAMA 认证”
培训背景： 本课程为《DAMA-DMBOK数据管理知识体系指南》，全面深入讲解了数据管理知识体系的专业基础理论。课程中每一个知识点都由老师结合企业数据管理最佳实践经验，精心打造而成，力求让学习者全面的掌握数据管理全面知识，是企业数字化转型下培养和提升数据团队能力，打造企业“CDO首席数据官”为核心团队的必修基础课程，是帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，提升数据管理专业能力。
培训收益： 通过学习本课程，您将获得如下收益： 1，掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容； 2，对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解； 3，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。
培训对象：
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。
讲师介绍： 我们有一支16人的讲师培训团队，按照行业和客户的要求，我们会适配最佳师资。 部分师资有： 1）汪广盛教授：国际数据管理协会中国分会（DAMA China）现任主席，美国区块链技术应用研究院院长，国务院国资委数据要素和数字化转型百问专家数据战略组组长。一直从事大数据、人工智能和区块链等相关的咨询、研发、实施和培训。同时还先后兼任北京/上海交通大学教授等。2017年回国后，曾先后参与了多个国家部委关于数据标准、数据治理指导意见、数据隐私保护等相关条文的讨论和编写。组织编著、翻译和出版了《大数据理论和工程实践》（人民邮电出版社，2018年12月）、《穿越数据管理的迷宫-数据管理执行指南》（机械工业出版社，2020年5月）、《DAMA数据管理知识体系2》（机械工业出版社，2020年6月）、《区块链改变规则》（清华大学出版社，预计2021年5月）等，并为多个部委、省级机关、和企业提供数据管理和数字化转型的培训。。 2）郑保卫博士：DAMA中国理事会员，工学博士学位， 清华大学未来科技EMBA 在读，2012年毕业回国创办恩核（北京）信息技术有限公司。致力于数据架构、数据建模及数据治理技术方面的研究与实践，曾出版《海量数据库解决方案1》，《区块链开发与实例》，后者被清华计算机学院列为指定教材，参与翻译《数据管理知识体系-DMBOK2.0》，组织翻译《区块链重构游戏规则》。
知识体系 无论是 CDMP 考试还是 CDGA考试，都以 DMBOK 内容为主 1数据管理基础
讨论数据管理作为一种职业的出现 讨论数据和信息的联系与区别
讨论数据作为组织资产
讨论数据管理的指导目标
讨论数据管理的指导原则
讨论数据管理的挑战
讨论数据管理的战
了解数据管理的常见框架
描述数据管理的DAMA框架
讨论数据管理DAMA框架的进化
了解DAMA和DMBOK
2数据治理 讨论数据治理的描导原则 了解数据治理的关键驱动因素
确定数据治理的主要组成部分
理解关键数据管理术语和定义
分析数据治理的关键指标
描述数据治理的关键输出
讨论数据治理中的基本角色职责和责任
确定数据治理的关键工具
应用数据治理的策略
评估数据治理理论
将理论应用于现实场景
3数据架构 了解数据粥构管理中的关键术语和定义 讨论数据架构管理的指导原则
了解数据体系结构管理的关键驱动因素
确定数据架构的主要组成部分
分析数据架构的关键指标
述数据构的关键输出
讨论数据架构中的基本角色职责
确定数据限构中的关键工具
应用数据架构的策略
评估数据架构理论
将理论应用于现实场景
数据架构管理的治
4数据建模和设计 理解数据建模和设计中的关键术语和定义 讨论数据建模和设计的指导原则
确定数据建模和设计的主要组成部分
分析数据建模和设计的关键指标
描述数据建模和设计的关键输出
讨论数据建模和设计中的基本角色职麦和责任
确定数据建模和设计中的关键工具
数据建和设计的应用策略
评估数据建模和设计的理论
将数据建模和设计理论应用于现实场景
数据建模和设计中的治理
5数据存储和操作 理解数据存储和操作中的关键术语和定义 讨论数据存储和操作的指导原则
了解数据存储和操作的关键驱动因素
确定数据存储和操作的主要组成部分
分析数据存储和操作的关键指标
描述数据存储和操作的关键输出
讨论数据存储和操作中的基本职责和责任
确定数据存储和操作的关键工具
数据存储和操作的应用策略
评估数据存储和操作理论
将数据存储和操作理论应用于现实场景
数据存储和操作中的管理
6数据安全 了解数据安全管理的关键术语和定义 讨论数据安全管理的指导原则
了解数据安全管理的关键驱动因素
确定数据安全管理的主要组成部分
分析数据安全管理的关键指标
描述数据安全管理的关键输出
讨论数据安全管理中的重要角色职责
识别数据安全管理的关键工具
数据安全管理中应用策略
评估数据安全管理理论
将数据安全理论应用于现实场景
数据安全管理中的治理
7数据集成和互操作 了解数据集成和互操作性的关键术语和定义 讨论数据集成和互操作性的指导原则
了解数据集成和互操作性的关键驱动因素
确定数据焦成和互操作性的主要组成部分
分析数据集成和互操作性的关键指标
描述数据集成和互操作性的关键输出
讨论数据集成和互操作性中的基本角色职责和责任
确定数据集成和互操作性的关键工具
数据集成和互操作性的应用策略
评估数据集成和互操作性理论
将数据集成和互操作理论应用于现实场景
数据集成和互操作性中的治理
8参考数据和主数据管理 了解参考数据和主数据管理中的关键术语和定义 讨论参考数据和主数据管理的指导原则
了解参考数据和主数据管理的关健驱动因素
确定参考数据和主数据管理功能的主要组成部分
分析参考数据和主数据管理的关键指标
描述参考数据和主数据管理的关键输出
讨论参考数据和主数据管理中的基本职责和责任
确定参考数据和主数据管理的关键工具
应用参考数据和主数据管理的策略
评估参考数据和主数据管理理论
将参考数据和主数据管理理论应用于现实场景
主数据管理中的治理
9数据仓库和商务智能 理解数据仓库和商务智能中的关键术语和定义 讨论数据仓库和商务智能的指导原则
了解数据仓库和商务智能的关键驱动因素
识别数据仓库和商务智能功能中的主要组件
分析数据仓库和商务智的关销指标
描述数据仓库和商务智能的关键输出
讨论数据仓库和商务智能中的重要角色职责
识别数据仓库和商务暂能的关键工具
应用数据仓库和商务智能管理中的策略
将数据仓库和商务智能理论应用于现实场景
数据仓库和商务智能中的治理
10文件和内容管理 理解文件和内容管理中的关键术语和定义 讨论文件和内容管理的指导原则
了解文件和内容管理的关健驱动因素
确定文件和内容管理功能中的主要组件
分析文件和内容管理功能的关键指标
描述文件和内容管理的关键输出
讨论文件和内容管理的基本角色职责和责任
确定文件和内容管理的关键工具
应用文件和内容管理中的策略
将文件和内容管理理论应用于现实场景
文件和内容管理的治理
11元数据管理 了解元数据管理的关键术语和定义 讨论元数据管理的指导原则
了解元数据管理的关键驱动因素
确定元数据管理功能的主要组成部分
分析元数据管理的关键指标
描述元数据管理的关键输出
讨论元数据管理中的基本角色职责
确定元数据管理的关键工具
应用元数据管理中的策略
将元数据管理理论应用于现实场景
元数据管理中的治理
12数据质量管理 理解关键数据质量术语和定义 讨论数据质量的指导原则
了解数据质量的关键驱动因素
确定数据质量功能的主要组成部分
分析数据质量的关键指标
描述数据质量功能的关输出
讨论数据质量职能的基本职责和责任
确定数据质量的关键工具
应用数据质量管理的策略
将数据质量理论应用于现实场景
数据质量管理中的治理
13数据伦理 讨论数据管理的驱动因素 讨论数据伦理准则
了解数据伦理中的关键术语
讨论数据伦理文化的建立
数据伦理中的治理
关于诺普 诺普（深圳）咨询服务有限公司（简称ROPU）是专注于IT运维的最佳实践与传播，提供领先于业界的“IT运维技能及厂商认证培训”，“企业IT定制化内训，以及”高校IT基础性人才的培养，与全球著名授权机构、IT厂商建立长期合作伙伴关系，旨在为企业及运维人员提升IT自动化技能，为员工的技能转型及企业数字化转型提供最具价值的培训服务
联系方式： 电话：0755-82558629；13411099057； QQ：657680025；3202130039 地址：深圳市福田区车公庙苍松大厦南座1115
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发表于 2021-9-5 12:04:39
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