数据治理、数据架构设计及数据标准化方法暨工信部教考中心数据管理工程师认证
数据治理、数据架构设计及数据标准化方法暨工信部教考中心数据管理工程师认证详细内容
数据治理、数据架构设计及数据标准化方法
暨工信部教考中心数据管理工程师认证
培训班
培训服务一览表 | |||||
培训地点 | 北京 | 昆明 | 西安 | 成都 | 北京 |
培训时间 | 4月 26-28 | 6月 27-29 | 8月 24-26 | 10月 26-28 | 12月 23-25 |
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 | 数据治理、数据架构设计及数据标准化方法培训讲义 | ||||
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
数据治理、数据架构设计及数据标准化方法培训课程,是由国内资深数据管理专家结合6年来“数据治理、架构最佳实践”经验，精心打造的“CDO首席数据官”的必修课程。目的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，提升数据管理能力，从数据管理专业知识体系，核心数据管理技能和数据管理专业人员职业能力等方面提供训练，帮助数据管理专业人士获得企业数字化转型战略下的必备能力，形成企业所需新数字经济下的核心竞争能力。
二、培训收益
通过学习本课程，您将获得如下收益：
1. 企业数据管理理论：介绍DAMA-DMBOK数据管理知识体系、DGI数据治理理论、数据资产管理2.0白皮书等数据管理理论内容，帮助数据管理从业人员理解国际数据管理理论趋势、国内数据资产管理政策及实施策略等内容；
2. 企业数据管理能力成熟度：介绍国际DMM、国内DCMM、IBM数据治理成熟度模型，结合当前数据监管法案及行业监管指引，提出企业数据管理能力匹配原则，帮助企业获得当前数据管理能力所处的发展阶段，并提出未来发展和提升方向；
3. 数据管理最佳实践：通过介绍数据治理、数据架构、数据标准、数据质量实践案例，帮助企业吸取行业、企业最佳实践经验，促进企业数字化成功转型。
4. 数据治理最佳实践从企业的数据管理组织、制度和流程方面提出要求，构建完整的数据治理管理体系，并阐述行业最佳实践案例；
5. 数据架构最佳实践从企业级数据模型、数据流转、数据分布、元数据管理等方面提出要求，构建完备的企业级数据模型，并阐述行业最佳实践案例；
6. 数据标准最佳实践从企业业务术语、参考数据、主数据、数据元、指标数据标准提出要求，构建全面的数据标准管理体系，并阐述行业最佳实践案例；
7. 数据质量最佳实践从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求，构建持续提升的数据质量最佳实践案例。
三、培训对象
1. CIO企业首席信息官
2. CDO企业首席数据官
3. 企业数据管理专家/专家委员会专员
4. 企业各业务职能数据管理专员
5. 数据管理团队及专兼职人员
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、日程安排
日程 | 培训模块 | 培训内容 |
第一天 上午 | 企业数据管理导论 | 1. DAMA 数据管理知识体系 2. DGI 数据治理 3. 数据资产管理 4. CDO 首席数据官 5. 数据师的职业生涯规划 |
第一天 下午 | 企业数据管理能力成熟度 | 1. DMM 简介、主要内容和评估 2. DCMM 简介、主要内容和评估 3. IBM 数据治理成熟度简介、主要内容和评估 4. 数据监管法案及行业监管指引 |
第二天 上午 | 数据治理最佳实践 | 1. 数据治理概述 2. 数据治理体系 3. 数据治理主要内容及最佳实践 |
第二天 下午 | 数据架构最佳实践 | 1. 企业架构（EA）基本理论 2. 企业架构最佳实践 3. 数据架构概述 4. 数据架构最佳实践 5. 元数据管理及最佳实践 |
第三天 上午 | 数据标准最佳实践 | 1. 数据标准定义规范 2. 数据标准化最佳实践 |
第三天 下午 | 数据质量最佳实践 | 1. 数据质量管理基础 2. 数据质量工程实践 3. 数据质量评估与改进 4. 企业数据质量专项提升最佳实践 |
王老师 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。
常老师 北京大学会计学博士，ThoughtWorks中国首席数据科学家。具有18年数据规划、数据治理、智能算法在金融和电信行业的落地经验。协助企业逐步积累数据资产，运用数据智能工具优化业务流程，取得数字化竞争优势。代表客户有人民银行、国家开发银行、中国建设银行、中国移动、中国银行、中国民生银行。在加入ThoughtWorks之前，曾在毕马威大数据部任总监、在中银消费金融数据部任高级经理、在百度大数据任数据产品经理。兼任北京语言大学金融硕校外导师，同时担任的社会角色和荣誉有中国大数据产业生态联盟专家委员会委员，CDA 数据分析研究院名誉院长，“CDA.F 金融数据分析师”认证标准起草人，教育部 1+X“商业金融数据应用”认证标准起草人，腾讯云最有价值专家（TVP）。著有《金融数据科学手册》系列丛书、《Python 数据科学：技术详解与商业实践》、《用商业案例学R 语言数据挖掘》、《胸有成竹：数据分析的 SASEG 进阶》等多本著作。
蔡老师 某石化集团数据标准化项目大项目经理,某软件公司高级项目总监，数据业务部负责人。同时也是中国电子工业标准化技术协会会员、企业信息标准化委员会常委委员、eCl@ss协会会员（国际产品分类标准化组织）、北京市大数据及其应用专家委员会专家、中国数据工匠俱乐部发起人。
郑老师2011年毕业于韩国国立釜庆大学信息工学系获得工学博士。毕业后曾担任韩国（株）EN-CORE中国区域业务总监兼技术总监。《海量数据库解决方案》的译者。海量数据库解决方案2》及《数据架构师教科书》正在准备中。参与过大量关于数据架构、数据建模、数据治理、系统性能优化等方面的项目，长期致力于数据架构及数据治理技术方面的研究和实践。因公司专业的技术优势及成立以来的出色表现，2013年被评为北京市朝阳区“凤凰计划”海外高层次人才。荣获2015年中国大数据领域领军人物奖，由国家信息公共服务平台及国家软件公共服务平台颁发。
七、培训费用
培训费：7800元/人（含培训费、平台费、资料费以及直播视频回放一年等费用）。
参加培训并通过考试学员，由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发《数据管理工程师》工业和信息化职业能力证书，证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
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