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关于协会 
大数据管理师（高级）研修班（北京二期）开放报名！
各有关单位：
《产业数字人才研究与发展报告(2023)》指出，当前数字人才总体缺口为2500-3000万。为贯彻落实《中共中央关于深化人才发展体制机制改革的意见》（中发〔2016〕9号）、《关于分类推进人才评价机制改革的指导意见》(中办发〔2018〕6号)、《制造业人才发展规划指南》，以及2024年人社部、中组部、中央网信办、工信部等部委联合发布《加快数字人才培养支撑数字经济发展行动方案》，明确要求扎实开展数字人才育、引、留、用等专项行动，增加数字人才有效供给，在持续推进，企业数智化转型的过程中，企业人才的综合数智素养成为转型成效的重要影响因素。
北京信息化协会联合同方知网数字科技有限公司、数治云（北京）科技有限责任公司共同开展“2025年工业大数据管理师（高级）研修班（北京二期）。现将有关事项通知如下：
包括但不限于：
（一）数据相关工作的管理层领导；
（二）数据管理团队及专/兼职数据管理人员、数据相关项目的解决方案提供者；
（三）业务部门数据分析和报表统计人员；
（四）信息科技部门数据平台开发、运维及安全管理人员；
（五）数据管理领域的研究人员；
（六）负责开发和提供数据管理系统和课程的学者、技术人员等。
1. 紧跟政策与行业趋势
课程内容紧密结合最新的数据安全法规（如《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》）及行业发展趋势，确保学员能够及时掌握政策动向和行业前沿知识。
2. 理论与实践结合
课程不仅涵盖数据管理的理论知识，还通过标杆企业案例分享、数据平台实施路径分析等实践环节，帮助学员将理论知识应用于实际工作中。
3. 系统化知识体系
课程从数据质量管理、数据安全与合规、数据资产盘点、数据资产入表、数据治理顶层规划等多个维度，系统化地讲解数据管理的核心知识和技能，帮助学员构建完整的数据管理知识体系。
4. 工具与实操并重
课程详细介绍了常见的数据管理工具（如数据质量管理工具、数据安全工具、元数据管理工具、数据平台等），并通过实操案例帮助学员掌握工具的使用方法。
5. 标杆企业案例分享
通过分享标杆企业的数据治理应用场景案例（如人力资源域、财务分析、物资采购等），学员可以学习到如何在实际业务场景中应用数据治理工具和方法。
6. 权威认证
通过考核的学员将获得工业和信息化部人才交流中心颁发的《工业大数据管理师（中级）或（高级）证书》，提升职业竞争力。
数据要素时代下数据治理发展趋势
数据资产入表实践与市场化建设
（第一天上午）
课程一：数据要素时代下数据治理发展趋势
课程二：数据资产入表实践与市场化建设
3. 数据资产入表目标、方法、工具及步骤（数据资产登记、数据资产质量评估、数据资产价值评估等）
数据安全与数据架构管理
（第一天下午）
新一代数据安全治理体系目标：了解数据安全的理念、技术和管理方法，确保企业数据资产的安全。帮助大家全面掌握新一代数据安全的相关知识和技能，提升企业的数据安全防护能力。
企业级数据架构设计目标：在数字化转型和大数据时代背景下，组织越来越依赖于数据来驱动决策和创新。数据架构作为组织信息系统的蓝图，对于确保数据的一致性、可访问性和安全性至关重要。数据建模则是构建数据架构的基础，它帮助组织理解数据需求，构建数据资产，并支持有效的数据分析和报告。然而，许多组织在数据管理和分析方面面临着挑战，包括数据不一致、数据孤岛和缺乏有效的数据治理。为了解决这些问题，需要对数据架构和数据建模有深入的理解和实践能力。
课程三：新一代数据安全治理体系介绍
课程四：企业级数据架构设计方法、工具与实践
TIME：15:40-17:30
数据架构与数据建模
1. 数据架构基础概念
2. 数据模型基础概念
1.1 概念、逻辑、物理模型
1.2 物理模型和正、逆向工程
1.3 三范式模型
1.4 数仓模型（data vault模型，雪花/星型模型）
主数据治理和指标数据治理实践
（第二天上午）
主数据治理目标：了解领先实践主数据管理框架管理体系；了解标案企业主数据资产相关术语、定义，实施策略和相关案例情况；获得主数据治理工具相关知识；主数据管理领域需要角色和相关知识结构；
指标数据治理目标：了解领先实践数据指标管理框架管理体系；了解标杆企业数据指标资产相关术语、定义，实施策略和相关案例情况；获得数据指标管理工具相关知识；数据指标应用场景、指标领域需要角色和相关知识结构。
课程五：数据资产黄金数据—基于微服务架构下的主数据治理实践案例
非结构化数据和时序数据治理
（第二天下午）
非结构化数据资产治理目标：通过学习，学员可以建立非结构化数据治理的知识体系，了解非结构化数据治理的一般方法以及与大模型和人工智能的交互关系，了解非结构化数据治理必备的工具和技术，结合应用场景和实战案例体会非结构化数据治理给企业带来的价值，同时了解非结构化数据治理未来发展趋势。
时序数据治理目标：了解时序数据基本概念、特点及主要挑战；了解时序数据治理总体框架；了解企业时序数据技术体系与架构；了解企业时序数据治理的管理与运营体系；了解AI环境下的企业时序数据治理；分享企业时序数据治理的经典实战案例。
数据应用—从数据分析到人工智能
（第三天上午）
评价考试
TIME：14:00-17:00
按照《工业和信息化人才岗位能力评价通则》要求，采取理论和实践相结合的方式进行考核，通过岗位能力评测的学员，可获得相应等级的《工业和信息化人才岗位能力评价证书》。
名 称：北京信息化协会 税 号：51110000500313396D 地 址：北京市海淀区知春路23号量子银座504、506室 电 话：010-82359027 开 户 行：招商银行股份有限公司北京首体科技金融支行 银行账号：866280684210001
方老师：15274848612 邮箱：fangjinjin@bjit.org.cn
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