3分钟:一文看懂DAMA国内认证(CDGA/CDGP)

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3分钟:一文看懂DAMA国内认证(CDGA/CDGP) 置顶 数据治理圈 已于2022-08-29 10:38:37修改 11448 收藏 38 分类专栏: DAMA认证 文章标签: 数据挖掘 大数据 database 程序人生 职场和发展 于2022-04-26 10:02:00首次发布 DAMA认证 专栏收录该内容 2 篇文章 5 订阅 订阅专栏

最近数据圈内火起来了一阵风,那就是DAMA认证,好多小伙伴都咨询我。想了想,就索性将国内体系的CDGA和CDGP的考试信息全部整理出来了,供大家了解参考哈~~

如果有考过的小伙伴也欢迎分享一下备考经验哈~~

关于DAMA

DAMA International(国际数据管理协会)成立于1988年,是一个全球性数据管理和业务专业志愿人士组成的非营利协会,在世界范围内拥有40 多个分会,7500 余数据管理专业人士会员。多年致力于数据管理的研究、实践及相关知识体系的建设,在数据管理领域累积了极为深厚的知识沉淀和丰富经验。先后出版的“DAMA 数据管理字典”和“DAMA数据管理的知识体系和指南”已成为从事数据管理工作的经典参考和指南,在全球范围内广受好评。在专业认证方面DAMA国际还开发了“数据管理专业人士认证” (Certified Data Management Professional - CDMP)。

国际版:数据管理专业人士认证 (CDMP),由国际数据管理协会(DAMA国际)建立 ,是目前全球唯一数据管理方面权威性认证。

中文版:为了便于国内广大数据从业者学习相关认证,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。

*中文版的CDGA、CDGP和英文版的CDMP证书国际通用,行业认可。

为什么要考取CDGA/CDGP/CDMP认证(含金量如何)?

目前,越来越多的企业已开始把DAMA证书作为数据治理岗位招聘优先录取的一项内容,也有很大一部分企业鼓励在职的数据治理人员去考取DAMA证书,从中可以看出企业对数据治理岗位的要求越来越高,越来越规范化,国内多个知名互联网企业更是高薪大量聘请数据治理岗位,静等有能力居之,当然有DAMA证书是一个莫大的优势。

DAMA认证为数据管理专业人士提供职业目标晋升规划,彰显了职业发展里程碑及发展阶梯定义,帮助数据管理从业人士获得企业数字化转型战略下的必备职业能力,促进开展工作实践应用及实际问题解决,形成企业所需的新数字经济下的核心职业竞争能力。

对个人而言:

CDGA/CDGP/CDMP认证是目前全球唯一数据治理权威认证,是数据从业者的“敲门砖”、“专业能力认证”。

通过对数据治理方向实操技能的系统学习和掌握,从而实现理论+实践融会贯通,全面提高自己在日常工作中的实战水平。不仅为个人在数据治理方面取得的成就提供资质证明,也让数据人“持证上岗,先人一步”,使数据领域人才在未来激烈的市场竞争下占据“先机”;同时作为升职加薪的参考,更能获得更高的市场信誉和专业能力认可。

对企业而言:

CDGA/CDGP/CDMP 认证能够提高员工的数据管理素质和技能,帮助企业培养和提升数据团队的能力;拓展企业数字化转型的视野,帮助企业全面推动数字化转型;帮助企业充分有效地发挥数据的作用,促进公司整体数据管理能力提升,形成企业所需的新数字经济下的核心竞争能力。

DAMA数据管理专业人士认证,是数据从业者的“黄金证书”。

适合报考人群

所有大数据相关从业者,包括但不限于:

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;

业务部门数据专责;

计划从事数据管理领域的应届毕业生;

有数据管理领域行业经验的人员;

有数据管理知识体系学习需求的企业;

报考条件

符合在教育、工作经验和培训方面的以下相关要求,方可获得考试资格:

*需通过CDGA才能报考CDGP

考试范围及教材

以《DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版)》为基础,并结合相关实践。

考试时间

每季度安排一次,每年3、6、9、10(在上海加考一次)、12月,共5次。

考试一般安排在周末下午

CDGA:14:00-15:40

CDGP:14:00-16:10

考试地点

北京、上海、广州、深圳等,考试地点根据考生报名情况确定。

(其他城市人数达到25人即可新增临时考点。往期新增考点:西安、成都、武汉、厦门、南京等。)

考试时长

数据治理工程师(CDGA)考试时间为100分钟,平均每道题且答题时间为1分钟。

数据治理专家(CDGP)考试时间为130分钟,单选题为10道每道1分,多选题为15题每道2分,杂项题60分,共5道。

考试题型

CDGA 单选题100题,60分及格

CDGP:第一类 单选题(10分,10道题)

             第二类 多选题(30分,15道题)

             第三类 论述题(60分,五/六大题)

考试合格标准

①认证考试满分为100分,60分及格,且每部分成绩不得低于40%。

②考试合格且提交的资料通过审查者,颁发数据治理工程师或数据治理专家证书。

③考试完成后,15个工作日内以邮件的方式公布考试成绩,后继续提供线上查询服务。

④自成绩公布之日起15个工作日内核查相关证件,制作证书,备案及颁发证书。

考试报名费

目前推广期认证费用减半,现价:CDGA ¥ 1000元/人,CDGP  ¥ 2000元/人。缴费成功后方可参加考试,未通过此次考试,费用不退还,可免费参加下一次认证考试。

报考流程

报名申请→资格审核→缴费约考→参与培训(可选)→参加考试→领取证书

(*CDGA/CDGP满分100分,60分及格,且每部分成绩不得低于40%,15个工作日内公布成绩)

证书样图

(CDGA证书-样图)

(CDGP证书-样图)

(CDMP证书-样图)

此外,DAMA证书已开通了区块链证书查询服务,能保障证书身份唯一、不可篡改、可溯源,实现基于区块链技术的证书存证确权、防伪鉴真。

考试大纲

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

最后,推荐两种学习模式,各位小伙伴视自身情况进行选择:

1、自学成才。建议熟读教材+刷题。适合学习能力强的伙伴,但切记:一定要给自己制定学习计划!!!免得拖延症

2、报培训课跟班学。跟着老师进度学,一般老师都会给大家讲考试重点知识点,比较省时省力。适合想系统学习的小伙伴,或者企业组织团体培训。

以上,就是DAMA认证考试的全部信息,如果还有不清楚的地方,大家可在评论区留言或私信我,进一步咨询了解哈~~

想报名的小伙伴,加我微信,我会建立备考交流群,拉你入群交流学习、认识新朋友哈~

最后,欢迎考过的小伙伴在评论区集合,给大家分享一下备考经验哈~~期待的搓手手~~

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