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培训服务一览表
培训地点	北京	上海	广州	北京	成都	杭州	北京
培训时间	1月 25-27	4月 23-25	5月 23-25	7月	9月	10月	12月
培训方式	· 现场面授 · 线上授课 · 录播回放
专家授课	· 3天集中培训学习：每天6课时，实战专家授课 · 理论梳理 · 案例分享 · 实战演练
纸质资料	《DAMA数据管理知识体系指南》原书第二版本课程讲义
考试系统	针对DAMA CDMP-A考试提供500多道模拟题覆盖率达85%以上针对中国DAMA-CDGA考试提供600多道模拟题覆盖知识点80%以上
学习平台	PC端：http://it.zpedu.com/ 移动端APP：IT云课
社群服务	· 学员在线交流 · 专家在线答疑 · 班主任教学管理
此课程可根据具体需求定制企业内训解决方案

一、培训背景

中培伟业以《DAMA数据管理知识体系指南》原书第二版为基础，结合DAMA国际数据管理专业人士CDMP及DAMA中国数据治理工程师CDGA的考试特点及知识点，立足企业数据治理现状，解决企业的人才培养和数据治理问题，结合多位数据治理领域权威专家研究成果，特开设此课程。

二、 DAMA国际CDMP认证考试

国际数据管理协会认证CDMP

数据管理专业人士认证 (CDMP) 证书授予那些具备以下综合条件资格的人员，这些条件包括教育程度、技能经验和基于测试的专业知识考试。证书分为基础级Associate、专家级Practitioner、大师级Master和院士级Fellow。为了维护认证状态并持续使用证书，需缴纳年度认证费用，加3年的继续教育和专业活动要求。

数据管理专业人士认证 CDMP：只要有 ICCP 批准的代理人核查物理身份，并监考考试过程，ICCP 的考试可以在世界上任何地方举行。

CDMP考试认证分为四个等级，分别是Associate（基础级）、Practitioner（专家级）、Master（大师级）和Fellow（院士级）。四个等级将分别从教育学历、工作经验、专业知识以及对DAMA的贡献等角度进行认证考核，具体如下：

	基础级（A） Associate	专家级（P） Practitioner	大师级（M） Master	院士级（F） Fellow
职业经验	6个月>2年	2年-10年	至少10年	超过25年
考试	DM Fundamentals 基础级	3 DM Fundamentals + 2 specialist 基础级+2门选修（7门中任选2门）	3 DM Fundamentals + 2 specialist 基础级+2门选修（7门中任选2门）	• 全球公认的尊重的思想者、引领者。 • 对数据管理领域有重大的、持续性的贡献 • 为CDMP和 DMBOK做出巨大贡献，通过提名 • 通过大师级成员的审查和认可
合格标准	60%	70%	80%
认证路径	注册 & 考试	注册 & 考试	注册 & 考试通过案例经验提交经验证据	通过大师级成员的审查和认可

考试信息：

1. 机考

2. 考试题目数量：100道选择题，100分

3. 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）

4. 考试语言：英语

5. 监考形式：ProctorU远程监考

三、 DAMA中国CDGA认证考试

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。

报考条件

CDGA：数据管理从业人员、在校大学生、专科及以上学历获得者。

CDGP：需通过CDGA考试并持有有效CDGA证书，且满5年相关专业工作经验者。

注意事项

1.考生需携带本人身份证原件，核对报名预留考生信息无误后方可参加考试。

2.考试为笔试，CDGA题型为单项选择题，CDGP题型为单项选择题、多项选择题和论述题。请自带签字笔在答题卡上圈选或涂满选择题答案。

3.考试为闭卷考试，开考前手机等通讯工具需全部上交。开考信号发出后方可开始答题，CDGA考试答题时间为100分钟，CDGP考试答题时间为130分钟，考试全程须保持安静，不可互相交流，不可将试卷、答题卡、草稿纸带出考场。考试期间有问题，可举手询问监考员。考试结束信号发出后，须立即停止答题。

4.CDGA考试和CDGP考试满分均为100分，60分及格，成绩合格者由DAMA中国颁发证书。

5.考生需到指定考场进行考试。

四、培训对象

Ø 企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导；

Ø 数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员；

Ø 企业数据管理专家/专家委员会专员;

Ø 数据管理团队及专兼职人员;

Ø 业务部门信息化领导/经理/专员；

Ø IT 部门总监/经理；

Ø IT 项目管理办公室（PMO）总监/经理/数据管理专员/技术经理。

六、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。

七、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

八、培训费用

A、DAMA 国际数据管理专业人士CDMP-A 基础级认证：培训费4800元/人；

本课程培训结束后我司可协助参考数据管理专业人士认证CDMP认证考试的学员报名考试，考试费用为每门311美金（无发票），基础级（A级）1门，代报名费用为2500元人民币（可开发票），随约随考考试需要VPN软件；补考费211美金（无发票）。

B、DAMA中国CDGA 数据治理工程师：培训费4800 元/人；

课程培训结束后可由我部统一协助报名考试，考试认证费1000元。学员未通过首次考试，一年内可申请一次认证考试费减免的机会。

考试时间：每年的3月、6月、9月、12月，一般提前2个月注册申请报名。

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本课程的其它开课计划:

课程编号	城市	培训讲师	上课时间	价格	点击报名
423125	北京市	待定	2024-07-29 15:34	￥0元	点击报名
423985	成都市	待定	2024-09-27 09:00	￥0元	点击报名
423986	杭州市	待定	2024-10-28 09:00	￥0元	点击报名
423987	北京市	待定	2024-12-24 09:00	￥0元	点击报名
423121	广州市	待定	2025-05-23 09:00	￥0元	点击报名

培训受众:

Ø 企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导；

Ø 数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员；

Ø 企业数据管理专家/专家委员会专员;

Ø 数据管理团队及专兼职人员;

Ø 业务部门信息化领导/经理/专员；

Ø IT 部门总监/经理；

Ø IT 项目管理办公室（PMO）总监/经理/数据管理专员/技术经理。

课程收益:

通过学习本课程，您将获得如下收益：

l 掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容；

l 对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解；

l 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。

培训颁发证书:

通过学习本课程，您将获得如下收益：

l 掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容；

l 对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解；

l 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。

l 学员可以自行选择中国DAMA的CDGA认证考试或国际DAMA的CDMP认证考试。

课程大纲:

培训服务一览表
培训地点	北京	上海	广州	北京	成都	杭州	北京
培训时间	1月 25-27	4月 23-25	5月 23-25	7月	9月	10月	12月
培训方式	· 现场面授 · 线上授课 · 录播回放
专家授课	· 3天集中培训学习：每天6课时，实战专家授课 · 理论梳理 · 案例分享 · 实战演练
纸质资料	《DAMA数据管理知识体系指南》原书第二版本课程讲义
考试系统	针对DAMA CDMP-A考试提供500多道模拟题覆盖率达85%以上针对中国DAMA-CDGA考试提供600多道模拟题覆盖知识点80%以上
学习平台	PC端：http://it.zpedu.com/ 移动端APP：IT云课
社群服务	· 学员在线交流 · 专家在线答疑 · 班主任教学管理
此课程可根据具体需求定制企业内训解决方案

	基础级（A） Associate	专家级（P） Practitioner	大师级（M） Master	院士级（F） Fellow
职业经验	6个月>2年	2年-10年	至少10年	超过25年
考试	DM Fundamentals 基础级	3 DM Fundamentals + 2 specialist 基础级+2门选修（7门中任选2门）	3 DM Fundamentals + 2 specialist 基础级+2门选修（7门中任选2门）	• 全球公认的尊重的思想者、引领者。 • 对数据管理领域有重大的、持续性的贡献 • 为CDMP和 DMBOK做出巨大贡献，通过提名 • 通过大师级成员的审查和认可
合格标准	60%	70%	80%
认证路径	注册 & 考试	注册 & 考试	注册 & 考试通过案例经验提交经验证据	通过大师级成员的审查和认可

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

培训师介绍：

商老师北京工业大学计算机科学与技术专业硕士，22年IT职业培训生涯，20000+学时授课经历，国内IT培训金牌讲师。拥有CISSP、CISP、ISO27001 Practitioner、PMP、ITIL、CDGA、CCNA、CCNP、MCSE、MCDBA、信息系统项目管理师等国际国内IT领域专业证书。授课过程理论与实践并重，深入浅出，讲课诙谐幽默、气氛活跃，深受广大学员好评。

王老师（TOGAF9.2 鉴定级、CDMP、PMP、高级信息系统项目管理师、ITIL V3）数据治理及数据标准化专家，信息工程硕士。参与过大量关于数据治理、数据能力成熟度评估、数据架构、企业级数据模型、数据标准化和数据质量提升项目，长期致力于数据治理、数据架构及数据标准化方面的研究和实践

王老师现任某上市公司软件产品部副总兼大数据产品线总经理，国际信息和数据质量协会（IAIDQ）会员，ITSS数据治理标准工作组成员。曾获得数据管理专业认证（CDMP）、数据治理专业认证（DGP）、信息质量专业认证（IQCP）三项国际认证。2010年加入普元，全面主持普元大数据产品的研发、拓展及团队管理工作。十年大型企业信息化架构设计与建设经验，曾任中国人民银行核心平台架构师。主持参与了国家开发银行大数据治理项目、中国人民银行软件开发平台、国家电网云计算平台等大型项目建设。对大数据行业有着深入的研究和洞察，并对企业信息化平台建设，企业云计算及大数据平台建设有着丰富经验。

本课程名称： DAMA 国际数据管理专业人士CDMP认证 DAMA中国数据治理工程师CDGA认证

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