گواهی حرفه ای مدیریت داده ها (CDMP) - همکار

Certified Data Management Professional (CDMP) - Associate

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: بر اصول اصلی مدیریت داده تسلط داشته باشید و برای گواهینامه همکار CDMP آماده شوید بر اصول اصلی حاکمیت داده ها و نقش ها و مسئولیت های مربوطه مسلط شوید. چارچوب DAMA-DMBOK و اهمیت آن در مدیریت داده را درک کنید. ساختار و سطوح گواهینامه آزمون CDMP را بیاموزید. استراتژی های آماده سازی و مطالعه برای آزمون گواهینامه CDMP را بررسی کنید. مفاهیم اساسی معماری داده، از جمله مدل های داده های منطقی و فیزیکی را درک کنید. طراحی سیستم های داده مقیاس پذیر که نیازهای سازمان را برآورده می کند. درک عمیقی از مدل سازی داده ها، از جمله تکنیک های نرمال سازی و غیرعادی سازی به دست آورید. توسعه تخصص در مدل های ذخیره سازی داده ها، حفظ داده ها، پشتیبان گیری، و استراتژی های بازیابی. اصول امنیت داده ها و نحوه کاهش خطرات در مدیریت داده را بدانید. اجرای بهترین شیوه ها برای تضمین کیفیت داده ها و بهبود یکپارچگی داده ها. مفاهیم مدیریت داده های اصلی و مرجع و نقش آنها در سازگاری داده ها را بررسی کنید. اصول مدیریت ابرداده و چگونگی افزایش دسترسی به داده ها و مدیریت آن را بیاموزید. نقش انبار داده و هوش تجاری را در تصمیم گیری استراتژیک درک کنید. فناوری‌های نوظهور مانند هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ و تأثیر آنها بر مدیریت داده‌ها را کاوش کنید. به مدیریت داده های ابری و مزایای آن برای ذخیره سازی داده های مقیاس پذیر و ایمن بپردازید. شیوه های مدیریت داده های اخلاقی و چگونگی اطمینان از انطباق با مقررات را درک کنید. پیش نیازها: بدون پیش نیاز.

این دوره کاوش عمیقی از اصول و چارچوب‌های اصلی پیرامون مدیریت داده، با تأکید ویژه بر آماده‌سازی دانش‌آموزان برای گواهینامه CDMP (Certified Data Management Professional) ارائه می‌دهد. این دوره به منظور ارائه یک نمای کلی از جنبه های مختلف مدیریت داده ها، از جمله حاکمیت، معماری، مدل سازی، امنیت، کیفیت و موارد دیگر طراحی شده است. در حالی که این دوره تئوری این مفاهیم مدیریت داده را در بر می گیرد، همچنین بینش های ارزشمندی در مورد نحوه استفاده از آنها در سناریوهای دنیای واقعی ارائه می دهد و آن را به منبعی ضروری برای کسانی تبدیل می کند که به دنبال تعمیق درک خود از مدیریت داده یا آماده شدن برای آزمون CDMP هستند. .

با مقدمه ای بر فرآیند صدور گواهینامه CDMP، دانش آموزان درک دقیقی از سطوح گواهینامه، ساختار امتحان و استراتژی های مطالعه ضروری به دست خواهند آورد. این دانش پایه نه تنها دانش آموزان را برای خود گواهینامه آماده می کند، بلکه چارچوب محکمی برای درک حوزه گسترده تر مدیریت داده ها فراهم می کند. به طور خاص، دانش‌آموزان از تمرکز ظریف بر جنبه‌های نظری که زیربنای مدیریت داده‌ها هستند، قدردانی می‌کنند و به آنها اجازه می‌دهد مفاهیم کلیدی را بدون حواس‌پرتی برنامه‌های کاربردی فوری کشف کنند.

این دوره به بررسی حاکمیت داده می‌پردازد، یکی از مهم‌ترین ارکان مدیریت مؤثر داده‌ها. دانش‌آموزان نقش‌ها و مسئولیت‌هایی را که با حکمرانی همراه است، و همچنین خط‌مشی‌ها، رویه‌ها و چارچوب‌هایی که از یک استراتژی قوی حاکمیت داده پشتیبانی می‌کنند، بررسی خواهند کرد. درک چارچوب های حاکمیتی برای اطمینان از اینکه داده ها امن، دقیق و مطابق با استانداردهای صنعت هستند، ضروری است. دانش‌آموزان می‌آموزند که چگونه حاکمیت با معماری کلی سیستم‌های داده مرتبط است و چگونه ستون فقرات یک استراتژی مدیریت داده پایدار را تشکیل می‌دهد.

در مرحله بعد، این دوره نگاهی دقیق‌تر به معماری داده‌ها دارد و بینش‌هایی درباره نحوه ساختار، مدل‌سازی و مدیریت داده‌ها در یک سازمان ارائه می‌کند. مفاهیم کلیدی مانند مدل‌های داده‌های منطقی در مقابل فیزیکی و اصول طراحی سیستم‌های داده مقیاس‌پذیر به تفصیل بررسی می‌شوند. دانش‌آموزان همچنین معماری سازمانی و ادغام آن با شیوه‌های مدیریت داده را مطالعه خواهند کرد، که برای سازمان‌هایی که قصد دارند سیستم‌های داده خود را با اهداف استراتژیک کسب‌وکار هماهنگ کنند، بسیار مهم است. این بخش دانش‌آموزان را تشویق می‌کند تا درباره مدل‌های نظری که معماری داده‌های مدرن را شکل می‌دهند و اینکه چگونه این مدل‌ها می‌توانند برای رفع نیازهای منحصربه‌فرد سازمان تطبیق داده شوند، به طور انتقادی فکر کنند.

مدل‌سازی و طراحی داده‌ها برای اطمینان از مفید و کارآمد بودن داده‌ها در تحقق اهداف سازمانی اساسی است. این دوره موضوعات ضروری مانند عادی سازی، غیرعادی سازی و روابط داده ها را پوشش می دهد و دانش مورد نیاز برای طراحی و بهینه سازی مدل های داده برای صنایع مختلف را در اختیار دانشجویان قرار می دهد. با انجام این کار، دانش‌آموزان با تأکید بر مدل‌های داده‌های مفهومی، منطقی و فیزیکی، درک بهتری از بهترین شیوه‌ها در طراحی داده‌ها به دست خواهند آورد و درک خود را از نظریه مدیریت داده تقویت می‌کنند.

دانش‌آموزان همچنین پیچیدگی‌های ذخیره‌سازی و عملیات داده‌ها، از جمله مدل‌های ذخیره‌سازی، تکنیک‌ها و خط‌مشی‌های نگهداری، پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها را بررسی خواهند کرد. اهمیت مدیریت امنیت داده‌ها نیز با تمرکز بر اصول، سیاست‌ها و استراتژی‌ها برای کاهش خطرات و حصول اطمینان از انطباق با مقررات برجسته شده است. در عصر دیجیتال امروزی، که در آن نقض داده‌ها و تهدیدات امنیت سایبری نگرانی‌های دائمی هستند، درک این اصول امنیتی برای هر کسی که در مدیریت داده کار می‌کند، حیاتی است.

علاوه بر این، این دوره موضوعات ضروری مانند مدیریت کیفیت داده، مدیریت ابرداده، و مدیریت داده های مرجع و اصلی را پوشش می دهد. هر یک از این زمینه ها به هدف کلی حفظ استانداردهای بالای یکپارچگی داده ها، دسترسی و قابلیت استفاده کمک می کند. تا پایان این بخش‌ها، دانش‌آموزان به دانش ارزیابی و بهبود کیفیت داده‌ها، مدیریت مخازن ابرداده‌ها و اطمینان از مدیریت کارآمد داده‌های اصلی و مرجع مجهز خواهند شد.

با پیشرفت دوره، دانش‌آموزان در مورد ذخیره‌سازی داده و هوش تجاری، که برای استفاده از داده‌ها در فرآیندهای تصمیم‌گیری حیاتی هستند، یاد می‌گیرند. این دوره همچنین به روندهای نوظهور در مدیریت داده، از جمله نقش داده های بزرگ، هوش مصنوعی، و فناوری های ابری می پردازد که آینده سیستم های داده را تغییر می دهند.

به طور خلاصه، این دوره یک بررسی کامل از اصول مدیریت داده با تمرکز بر آماده سازی دانش آموزان برای صدور گواهینامه CDMP ارائه می دهد. از طریق رویکرد ساختاری خود به مفاهیم نظری، دانش آموزان پایه ای قوی در مدیریت داده ها خواهند ساخت که می تواند در طیف گسترده ای از تنظیمات حرفه ای اعمال شود. چه در این زمینه تازه کار باشید و چه به دنبال رسمی کردن تخصص خود هستید، این دوره دانش و ابزارهای ضروری مورد نیاز برای برتری در دنیای پویا و در حال توسعه مدیریت داده را ارائه می دهد.


سرفصل ها و درس ها

منابع و دانلودهای دوره Course Resources and Downloads

  • منابع و دانلودهای دوره Course Resources and Downloads

مقدمه ای بر CDMP و مدیریت داده ها Introduction to CDMP and Data Management

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • بررسی اجمالی گواهینامه CDMP Overview of CDMP Certification

  • مطالعه موردی: توانمندسازی مشاغل مدیریت داده Case Study: Empowering Data Management Careers

  • مقدمه ای بر مدیریت داده ها Introduction to Data Management

  • مطالعه موردی: بهبود مدیریت داده RetailHub Case Study: Enhancing RetailHub's Data Management

  • چارچوب DAMA-DMBOK The DAMA-DMBOK Framework

  • مطالعه موردی: تغییر مدیریت داده در TechNova Case Study: Transforming Data Management at TechNova

  • سطوح گواهینامه و ساختار آزمون Certification Levels and Exam Structure

  • مطالعه موردی: دستیابی به CDMP Case Study: Achieving the CDMP

  • استراتژی های مطالعه برای آزمون CDMP Study Strategies for the CDMP Exam

  • مطالعه موردی: تسلط استراتژیک Case Study: Strategic Mastery

  • خلاصه بخش Section Summary

حاکمیت داده Data Governance

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر حاکمیت داده Introduction to Data Governance

  • مطالعه موردی: توانمندسازی RetailNet Case Study: Empowering RetailNet

  • نقش ها و مسئولیت های حاکمیتی Governance Roles and Responsibilities

  • مطالعه موردی: تقویت حاکمیت داده Case Study: Enhancing Data Governance

  • مدیریت داده و مسئولیت پذیری Data Stewardship and Accountability

  • مطالعه موردی: پیاده سازی حاکمیت داده در NexFinance Case Study: Implementing Data Governance at NexFinance

  • سیاست ها، رویه ها و استانداردها Policies, Procedures, and Standards

  • مطالعه موردی: بازنگری کلی حاکمیت داده TechCo Case Study: TechCo's Data Governance Overhaul

  • چارچوب های حکومت داری و بهترین شیوه ها Governance Frameworks and Best Practices

  • مطالعه موردی: پیاده سازی چارچوب های حاکمیت داده Case Study: Implementing Data Governance Frameworks

  • خلاصه بخش Section Summary

معماری داده ها Data Architecture

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر معماری داده Introduction to Data Architecture

  • مطالعه موردی: تعالی معماری داده Case Study: Data Architecture Excellence

  • اصول معماری داده ها Data Architecture Principles

  • مطالعه موردی: تغییر معماری داده Case Study: Transforming Data Architecture

  • مدل های منطقی در مقابل داده های فیزیکی Logical vs. Physical Data Models

  • مطالعه موردی: بهینه سازی مدیریت داده های CRM Case Study: Optimizing CRM Data Management

  • معماری سازمانی و مدیریت داده ها Enterprise Architecture and Data Management

  • مطالعه موردی: ادغام استراتژیک معماری سازمانی و مدیریت داده ها Case Study: Strategic Integration of Enterprise Architecture and Data Management

  • طراحی سیستم های داده مقیاس پذیر Designing Scalable Data Systems

  • مطالعه موردی: متعادل کردن مقیاس پذیری عمودی و افقی Case Study: Balancing Vertical and Horizontal Scalability

  • خلاصه بخش Section Summary

مدل سازی و طراحی داده ها Data Modeling and Design

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر مدل سازی داده ها Introduction to Data Modeling

  • مطالعه موردی: بهینه سازی مدل سازی داده ها برای رشد کسب و کار Case Study: Optimizing Data Modeling for Business Growth

  • مدل های داده های مفهومی، منطقی و فیزیکی Conceptual, Logical, and Physical Data Models

  • مطالعه موردی: بهینه سازی سیستم های مدیریت بیمار Case Study: Optimizing Patient Management Systems

  • عادی سازی و غیرعادی سازی Normalization and Denormalization

  • مطالعه موردی: متعادل سازی عادی سازی و غیرعادی سازی Case Study: Balancing Normalization and Denormalization

  • روابط داده ها و موجودیت ها Data Relationships and Entities

  • مطالعه موردی: ساخت یک مدل داده مقیاس پذیر Case Study: Building a Scalable Data Model

  • بهترین روش ها در طراحی داده ها Best Practices in Data Design

  • مطالعه موردی: تبدیل مدیریت داده ها Case Study: Transforming Data Management

  • خلاصه بخش Section Summary

ذخیره سازی داده ها و عملیات Data Storage and Operations

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر ذخیره سازی داده ها Introduction to Data Storage

  • مطالعه موردی: بهینه سازی ذخیره سازی داده ها Case Study: Optimizing Data Storage

  • مدل ها و تکنیک های ذخیره سازی Storage Models and Techniques

  • مطالعه موردی: استراتژی ذخیره سازی داده های مقیاس پذیر و ایمن Case Study: Strategizing Scalable and Secure Data Storage

  • سیاست های حفظ داده ها Data Retention Policies

  • مطالعه موردی: توسعه یک سیاست حفظ اطلاعات قوی Case Study: Developing a Robust Data Retention Policy

  • پشتیبان گیری و بازیابی اطلاعات Data Backup and Recovery

  • مطالعه موردی: تقویت تاب آوری داده ها Case Study: Strengthening Data Resilience

  • بایگانی و حذف داده ها Data Archiving and Deletion

  • مطالعه موردی: بهینه سازی مدیریت داده ها Case Study: Optimizing Data Management

  • خلاصه بخش Section Summary

مدیریت امنیت داده ها Data Security Management

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر امنیت داده ها Introduction to Data Security

  • مطالعه موردی: افزایش امنیت داده ها Case Study: Enhancing Data Security

  • اصول و سیاست های امنیت داده ها Data Security Principles and Policies

  • مطالعه موردی: افزایش امنیت داده ها Case Study: Enhancing Data Security

  • کنترل دسترسی به داده ها و رمزگذاری Data Access Control and Encryption

  • مطالعه موردی: یکپارچه کنترل دسترسی به داده ها و استراتژی های رمزگذاری Case Study: Integrated Data Access Control and Encryption Strategies

  • ریسک های امنیتی و استراتژی های کاهش Security Risks and Mitigation Strategies

  • مطالعه موردی: افزایش امنیت داده ها Case Study: Enhancing Data Security

  • انطباق با مقررات و حریم خصوصی داده ها Regulatory Compliance and Data Privacy

  • مطالعه موردی: نقض داده های TechNova Case Study: TechNova Data Breach

  • خلاصه بخش Section Summary

مدیریت کیفیت داده ها Data Quality Management

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر کیفیت داده ها Introduction to Data Quality

  • مطالعه موردی: افزایش کیفیت داده ها در مراقبت های بهداشتی Case Study: Enhancing Data Quality in Healthcare

  • ابعاد کیفیت داده ها Data Quality Dimensions

  • مطالعه موردی: بهینه سازی ابعاد کیفیت داده ها Case Study: Optimizing Data Quality Dimensions

  • تکنیک های ارزیابی کیفیت داده ها Data Quality Assessment Techniques

  • مطالعه موردی: افزایش کیفیت داده ها Case Study: Enhancing Data Quality

  • ابزارها و فرآیندها برای بهبود کیفیت داده ها Tools and Processes for Data Quality Improvement

  • مطالعه موردی: افزایش کیفیت داده در TechNova Case Study: Enhancing Data Quality at TechNova

  • اجرای برنامه کیفیت داده Implementing a Data Quality Program

  • مطالعه موردی: تقویت تصمیم گیری Case Study: Enhancing Decision-Making

  • خلاصه بخش Section Summary

مرجع و کارشناسی ارشد مدیریت داده ها Reference and Master Data Management

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر داده های اصلی و مرجع Introduction to Master and Reference Data

  • مطالعه موردی: تبدیل مدیریت داده ها Case Study: Transforming Data Management

  • تفاوت بین داده های اصلی و مرجع Differences Between Master and Reference Data

  • مطالعه موردی: بهبود مدیریت داده های GlobalTech Case Study: Enhancing GlobalTech's Data Management

  • استاد چارچوب های مدیریت داده ها Master Data Management Frameworks

  • مطالعه موردی: بهینه سازی مراقبت های بهداشتی و عملیات خرده فروشی Case Study: Optimizing Healthcare and Retail Operations

  • استاندارد سازی داده های مرجع Reference Data Standardization

  • مطالعه موردی: افزایش یکپارچگی و انطباق داده ها Case Study: Enhancing Data Integrity and Compliance

  • ابزارهایی برای مدیریت داده های اصلی و مرجع Tools for Managing Master and Reference Data

  • مطالعه موردی: پیاده سازی مدیریت داده های کارشناسی ارشد و مرجع Case Study: Implementing Master and Reference Data Management

  • خلاصه بخش Section Summary

مدیریت فراداده Metadata Management

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر مدیریت فراداده Introduction to Metadata Management

  • مطالعه موردی: افزایش موفقیت خرده‌فروشی از طریق مدیریت قوی ابرداده Case Study: Enhancing Retail Success through Robust Metadata Management

  • انواع فراداده: توصیفی، ساختاری و اداری Types of Metadata: Descriptive, Structural, and Administrative

  • مطالعه موردی: مدیریت فراداده تحول آفرین Case Study: Transformative Metadata Management

  • مخازن و استانداردهای فراداده Metadata Repositories and Standards

  • مطالعه موردی: افزایش مدیریت داده ها Case Study: Enhancing Data Management

  • حاکمیت فراداده Metadata Governance

  • مطالعه موردی: حاکمیت فراداده TechNova Case Study: TechNova's Metadata Governance

  • نقش فراداده در یکپارچه سازی داده ها The Role of Metadata in Data Integration

  • مطالعه موردی: استفاده از فراداده برای داده های کارآمد و با کیفیت Case Study: Leveraging Metadata for Efficient and Quality-Driven Data

  • خلاصه بخش Section Summary

ذخیره سازی داده ها و هوش تجاری Data Warehousing and Business Intelligence

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر ذخیره سازی داده ها Introduction to Data Warehousing

  • مطالعه موردی: انبار اطلاعات استراتژیک Case Study: Strategic Data Warehousing

  • Data Marts و Data Lakes Data Marts and Data Lakes

  • مطالعه موردی: متوازن کردن داده ها و دریاچه های داده برای تجزیه و تحلیل مقیاس پذیر Case Study: Balancing Data Marts and Data Lakes for Scalable Analytics

  • اصول هوش تجاری Business Intelligence Principles

  • مطالعه موردی: باز کردن پتانسیل کامل هوش تجاری در TechNova Case Study: Unlocking the Full Potential of Business Intelligence at TechNova

  • مدل های ذخیره سازی داده ها: ستاره و دانه برف Data Warehousing Models: Star and Snowflake

  • مطالعه موردی: بهینه سازی ذخیره سازی داده ها Case Study: Optimizing Data Warehousing

  • گزارش و تجزیه و تحلیل در BI Reporting and Analytics in BI

  • مطالعه موردی: تبدیل مراقبت از بیمار از طریق هوش تجاری Case Study: Transforming Patient Care Through Business Intelligence

  • خلاصه بخش Section Summary

یکپارچه سازی داده ها و قابلیت همکاری Data Integration and Interoperability

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر یکپارچه سازی داده ها Introduction to Data Integration

  • مطالعه موردی: استراتژی یکپارچه سازی داده های جامع TechFusion Case Study: TechFusion's Comprehensive Data Integration Strategy

  • منابع داده و تکنیک های استخراج Data Sources and Extraction Techniques

  • مطالعه موردی: ادغام منابع داده متنوع برای بینش های تجاری پیشرفته Case Study: Integrating Diverse Data Sources for Enhanced Business Insights

  • تبدیل و بارگذاری داده ها (ETL) Data Transformation and Loading (ETL)

  • مطالعه موردی: بهینه سازی ETL برای یکپارچه سازی داده ها Case Study: Optimizing ETL for Data Integration

  • استانداردهای تعامل داده ها Data Interoperability Standards

  • مطالعه موردی: افزایش مراقبت از بیمار از طریق قابلیت همکاری HL7 Case Study: Enhancing Patient Care Through HL7 Interoperability

  • مدیریت سیلوهای داده Managing Data Silos

  • مطالعه موردی: غلبه بر سیلوهای داده Case Study: Overcoming Data Silos

  • خلاصه بخش Section Summary

مدیریت اسناد و محتوا Document and Content Management

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر مدیریت اسناد Introduction to Document Management

  • مطالعه موردی: تغییر کارایی مراقبت های بهداشتی Case Study: Transforming Healthcare Efficiency

  • سیستم های مدیریت محتوا (CMS) Content Management Systems (CMS)

  • مطالعه موردی: تبدیل کارایی تجارت الکترونیک Case Study: Transforming E-Commerce Efficiency

  • مدیریت داده های بدون ساختار Managing Unstructured Data

  • مطالعه موردی: بهینه سازی مدیریت داده های بدون ساختار Case Study: Optimizing Unstructured Data Management

  • کنترل نسخه و امنیت اسناد Version Control and Document Security

  • مطالعه موردی: یکپارچه سازی کنترل نسخه و امنیت اسناد Case Study: Integrating Version Control and Document Security

  • طبقه بندی و بازیابی اسناد Document Classification and Retrieval

  • مطالعه موردی: بهینه سازی مدیریت اسناد با یادگیری ماشین Case Study: Optimizing Document Management with Machine Learning

  • خلاصه بخش Section Summary

کلان داده و فناوری های نوظهور Big Data and Emerging Technologies

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر داده های بزرگ Introduction to Big Data

  • مطالعه موردی: تکامل استراتژیک در TechNova Case Study: Strategic Evolution at TechNova

  • نقش داده های بزرگ در مدیریت داده ها The Role of Big Data in Data Management

  • مطالعه موردی: TechNova's Big Data Transformation Case Study: TechNova's Big Data Transformation

  • ذخیره سازی و پردازش داده های بزرگ Big Data Storage and Processing

  • مطالعه موردی: نوآوری های استراتژیک در مدیریت کلان داده Case Study: Strategic Innovations in Big Data Management

  • فناوری های نوظهور داده (AI، Blockchain) Emerging Data Technologies (AI, Blockchain)

  • مطالعه موردی: ادغام هوش مصنوعی و بلاک چین Case Study: Integrating AI and Blockchain

  • مفاهیم کلان داده برای مدیریت داده Implications of Big Data for Data Management

  • مطالعه موردی: تبدیل مدیریت داده ها Case Study: Transforming Data Management

  • خلاصه بخش Section Summary

اخلاق مدیریت داده ها و انطباق Data Management Ethics and Compliance

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر اخلاق داده ها Introduction to Data Ethics

  • مطالعه موردی: مدیریت داده های اخلاقی در فناوری Case Study: Ethical Data Management in Tech

  • استفاده از داده های اخلاقی و تصمیم گیری Ethical Data Use and Decision Making

  • مطالعه موردی: پیمایش چالش های اخلاقی Case Study: Navigating Ethical Challenges

  • چارچوب های نظارتی (GDPR، HIPAA) Regulatory Frameworks (GDPR, HIPAA)

  • مطالعه موردی: پیمایش GDPR و HIPAA Case Study: Navigating GDPR and HIPAA

  • ملاحظات قانونی در مدیریت داده ها Legal Considerations in Data Management

  • مطالعه موردی: اطمینان از انطباق GDPR و HIPAA در مراقبت های بهداشتی جهانی Case Study: Ensuring GDPR and HIPAA Compliance in Global Healthcare

  • ایجاد فرهنگ داده های اخلاقی Building an Ethical Data Culture

  • مطالعه موردی: ایجاد فرهنگ داده های اخلاقی Case Study: Building an Ethical Data Culture

  • خلاصه بخش Section Summary

روندهای نوظهور در مدیریت داده ها Emerging Trends in Data Management

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر روندهای مدیریت داده Introduction to Data Management Trends

  • مطالعه موردی: تسلط بر مدیریت داده ها Case Study: Mastering Data Management

  • حاکمیت داده در عصر داده های بزرگ Data Governance in the Age of Big Data

  • مطالعه موردی: بازنگری استراتژیک TechNova Case Study: TechNova's Strategic Overhaul

  • هوش مصنوعی و مدیریت داده Artificial Intelligence and Data Management

  • مطالعه موردی: تحول مبتنی بر هوش مصنوعی TechNova Case Study: TechNova's AI-Driven Transformation

  • مدیریت داده های ابری Cloud Data Management

  • مطالعه موردی: تحول تجارت الکترونیک Case Study: Transforming E-Commerce

  • حریم خصوصی داده ها و چالش های اخلاقی در عصر دیجیتال Data Privacy and Ethical Challenges in the Digital Age

  • مطالعه موردی: نقض داده های ZypherTech Case Study: ZypherTech Data Breach

  • خلاصه بخش Section Summary

خلاصه دوره Course Summary

  • نتیجه گیری Conclusion

نمایش نظرات

گواهی حرفه ای مدیریت داده ها (CDMP) - همکار
جزییات دوره
21 hours
182
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
2,065
3.6 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

YouAccel Training YouAccel Training

شروع به یادگیری کنید و مهارت های مورد نیاز خود را کسب کنید! بیانیه ماموریت: برای تسهیل یک محیط جامع یادگیری آنلاین برای دانشجویان. درباره شرکت YouAccel یک ارائه دهنده پیشرو در آموزش آنلاین است ، دوره هایی را در صنایع مختلف از IT و توسعه گرفته تا تجارت ، بازاریابی ، طراحی و بهره وری ارائه می دهد. تجربه آموزش الکترونیکی ارائه شده توسط YouAccel پویا است. هر دوره در High Definition با تکالیف ، آزمونها و امتحانات مربوطه که به صورت الکترونیکی تحویل و درجه بندی می شوند ، پخش می شود. کلیه دوره های YouAccel توسط مربیان دارای گواهینامه تدریس می شود که دارای چندین سال سابقه کار در زمینه ای هستند که برای آنها آموزش می دهند. این دوره ها را می توان با سرعت شخصی برگزار کرد و در چندین سطح از جمله مبتدی ، متوسط و پیشرفته ارائه می شود. دوره های آنلاین همچنین برای راحتی بیشتر با هر دستگاه تلفن همراه سازگار هستند. با استفاده از این تجربه به یک سطح جدید شخصی ، ارتباط زنده با مربیان از طریق کنسول پیام رسانی آنلاین Udemy در دسترس است. کلیه دوره ها دارای گواهی پایان دوره هستند و محدودیت سنی اعمال نمی شود.