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DAMA International®

CDMP® Certified Data Management Professional

(Profesional Certificado en Gestión de Datos)

Descripción del Curso:

El curso Certified Data Management Professional (CDMP) brinda a los participantes un profundo conocimiento de las mejores prácticas en la Gestión de Datos y la capacidad de desarrollar habilidades críticas para abordar los desafíos actuales en entornos empresariales complejos, cubriendo temas esenciales, desde la planificación estratégica de datos y la Gestión de la Calidad de los mismos hasta la Gobernanza y Seguridad de la Información.

Con CDMP, los profesionales de Gestión de Datos podrán demostrar su capacidad para liderar eficazmente iniciativas de Gestión de Datos en cualquier industria y organización.

Modalidad

  • En línea con Instructor en vivo

Duración

  • 24 horas

  • Normalmente se imparte en 3 sesiones de 8 horas. Agendas personalizadas para grupos empresariales disponibles.

Logo Partner DAMA International Global Lynx
Logo de curso CDMP Certified Data Management Professional Global Lynx

Este Curso Incluye:

Examen de certificación oficial por parte de DAMA International (Disponible sólo en inglés).

Examen de simulación (de práctica).

Material oficial acreditado.

Ejercicios de revisión.

Diploma de finalización de curso.

Insignia digital para compartir en redes.

24 Unidades de Desarrollo Profesional (PDUs de Project Management Institute®).


¡Su aprendizaje es nuestro compromiso!

Si no aprueba su examen en el primer intento, le brindamos la oportunidad de tomar el curso de nuevo sin costo adicional.

Para hacerlo válido es indispensable cumplir con el 100% de su asistencia previamente.

Al finalizar el curso, el participante podrá:


  • Llevar a cabo una correcta Gestión sobre la Información.
  • Aprender los roles importantes dentro de la Gestión de Datos.
  • Dominar los conceptos y terminología importante.
  • Conocer los tipos de Modelos de Datos.
  • Dominar las 11 áreas del conocimiento de la “Rueda de Datos de DAMA”.
  • Aplicar las buenas prácticas que se proponen en diferentes frameworks de Gestión de Datos, tales como DMBoK® 2.ª edición.
  • Manejar datos en una organización, de todos los aspectos involucrados tales como: responsabilidad, seguridad y privacidad, así como la estructura, modelado y arquitectura de los datos.
  • Analistas de Datos.
  • Creadores de Datos.
  • Capturistas de Datos.
  • Administradores de Datos.
  • Propietarios de Datos.
  • Arquitectos de Datos.
  • Administradores de TI.
  • Directores de Datos.
  • Responsables de Datos Maestros.
  • Duración: 90 minutos.
  • Número de preguntas: 100 de opción múltiple.
  • Formato: En línea, supervisado (vía cámara web).
  • Idioma: inglés.

Si no aprueba su examen en el primer intento, le brindamos la oportunidad de tomar el curso de nuevo sin costo adicional.

Para hacerlo válido es indispensable cumplir con el 100% de su asistencia previamente.


¡TENGA EN CUENTA!

Niveles de Certificación y requerimientos

Dependiendo de la calificación en el examen y la cantidad de años de experiencia en la industria un profesional de datos puede alcanzar uno de estos niveles:

Associate: Aprobar con 60% de examen Data Management Fundamentals.

Practitioner: Aprobar con 70% de examen Data Management Fundamentals + 70% en 2 exámenes especializados.

Master: Aprobar con 80% de examen Data Management Fundamentals + 80% en 2 exámenes especializados.

 

Los diferentes exámenes especializados son:

  • Diseño y Modelado de Datos.
  • Metadata.
  • Calidad de los Datos.
  • Gobierno de los Datos.
  • Inteligencia de Negocio y Almacenamiento de Datos.
  • Referencia y Gestión de Datos Master.
  • Interoperabilidad e Integración de los Datos.

Contenido del curso

  • 1.1 Datos, Información y Conocimiento

  • 1.2 Ciclo de Vida de los Datos

  • 1.3 La Guía DMBoK

  • 2.1 Introducción

  • 2.2 Principios

  • 2.3 Funciones

  • 2.4 Roles

  • 2.5 Tecnología

  • 3.1 Introducción

  • 3.2 Conceptos

  • 3.3 Actividades de Gobierno de Datos

  • 3.4 Estrategia de Datos

  • 3.5 Política de Datos

  • 3.6 Arquitectura de Datos

  • 3.7 Datos Estandarizados y Procedimientos

  • 3.8 Cumplimiento Normativo

  • 3.9 Gestión de Problemas

  • 3.10 Valoración de Activos

  • 3.11 Marco de Gobernanza

  • 4.1 Introducción

  • 4.2 Conceptos

  • 4.3 Actividades

  • 4.4 Descripción de la Arquitectura

  • 5.1 Introducción

  • 5.2 Conceptos

  • 5.3 Actividades

  • 5.4 Ciclo de Vida del Desarrollo de Sistemas (SDLC)

  • 5.5 Modelado de Datos

  • 5.6 Diseño de Datos Detallado

  • 5.7 Diseño de Gestión de Calidad

  • 5.8 Implementación de Datos

  • 6.1 Introducción

  • 6.2 Conceptos

  • 6.3 Actividades

  • 6.4 Soporte de Base de Datos

  • 6.5 Gestión de la Tecnología de Datos

  • 7.1 Introducción

  • 7.2 Conceptos

  • 7.3 Actividades

  • 7.4 Política de Seguridad de Datos

  • 7.5 Estándares de Seguridad de Datos

  • 7.6 Controles y Procedimientos de Seguridad de Datos

  • 7.7 Usuarios, Contraseñas y Membresía a grupos

  • 7.8 Acceso de Visitas y Permisos de Datos

  • 7.9 Monitoreo de la Autenticación del Usuario y Comportamiento de Acceso

  • 7.10 Confidencialidad de Información Clasificada

  • 7.11 Seguridad de los Datos de Auditoría

  • 8.1 Introducción

  • 8.2 Conceptos

  • 8.3 Actividades

  • 8.4 Datos Referenciales

  • 8.5 Datos Maestros

  • 8.6 Integración de Datos Maestros y Referenciales

  • 8.7 Arquitectura de Integración de Datos

  • 8.8 Soluciones para la Administración de Datos Maestros y de Datos Referenciales

  • 8.9 Reglas de Coincidencia (MATCH)

  • 8.10 Registros de Oro (Golden Records)

  • 8.11 Jerarquías y Afiliaciones

  • 8.12 Integración de Nuevas Fuentes de Datos

  • 9.1 Introducción

  • 9.2 Conceptos

  • 9.3 Actividades

  • 9.4 Almacenamiento de Datos

  • 9.5 Arquitectura y Componentes DW / BI

  • 9.6 Inteligencia de Negocios (BI) Táctica, Estratégica y Operativa

  • 9.7 Tipos de Almacenamiento de Datos

  • 9.8 Modelado de Datos Dimensionales

  • 9.9 Necesidades del Negocio Inteligente de Información

  • 9.10 Definir y Mantener la Arquitectura DW - BI

  • 9.11 Implementar Almacenes o Bodegas de Datos (DW) y Data Marts

  • 9.12 Herramientas de Negocios Inteligentes e Interfaces de Usuarios

  • 10.1 Introducción

  • 10.2 Conceptos

  • 10.3 Actividades

  • 10.4 Datos no Estructurados

  • 10.5 Gestión de Documentación/Registro

  • 10.6 Gestión de Contenidos

  • 11.1 Introducción

  • 11.2 Conceptos

  • 11.3 Actividades

  • 11.4 Definición de Metadatos

  • 11.5 Historia de los Metadatos

  • 11.6 Estrategia de los Metadatos

  • 11.7 Actividades de la Gestión de Metadatos

  • 12.1 Introducción

  • 12.2 Conceptos

  • 12.3 Actividades

  • 12.4 Enfoque de la Gestión de Calidad de los Datos

  • 12.5 La conciencia de la Calidad de los Datos

  • 12.6 Requisitos de Calidad de Datos

  • 12.7 Indicadores

  • 12.8 Reglas del Negocio en la Calidad de los Datos

  • 12.9 Niveles de Servicio de Calidad de los Datos

  • 12.10 Monitoreo de la Calidad de los Datos

  • 12.11 Resolución de Problemas de Calidad de Datos

  • 12.12 Corrección de Defectos de Calidad de Datos

  • 12.13 Procedimientos Operacionales DQM

  • 12.14 Herramientas de Calidad de Datos

  • 12.15 Perfilado de Datos

  • 12.16 Transformación de Datos

  • 12.17 Mejora Incremental

  • 12.18 Informes

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