آمادگی آزمون مدیریت داده CDMP: ۸۰۰ سوال تمرینی - آخرین آپدیت

آمادگی کامل برای آزمون CDMP Fundamental با 800 سوال

با اطمینان در آزمون CDMP Fundamental شرکت کنید و دانش خود را در زمینه مدیریت داده محک بزنید. با بیش از 800 سوال تمرینی، آمادگی کامل برای آزمون CDMP Data Management Fundamental را کسب کنید.

چرا این دوره برای شما مناسب است؟

• آشنایی با سوالات مشابه آزمون: در معرض سوالاتی قرار می‌گیرید که شباهت زیادی به سوالات واقعی آزمون CDMP دارند.
• درک عمیق‌تر DAMA DMBOKv2: به درک شفاف‌تر و جامع‌تری از کتابخانه DAMA DMBOK نسخه 2 دست خواهید یافت.
• یادگیری فعال، نه منفعل: به جای یادگیری منفعل در کلاس‌های مبتنی بر سخنرانی، با حل سوالات و بررسی آن‌ها، یادگیری فعال را تجربه خواهید کرد.
• تمرین و سنجش دانش: با بیش از 750 سوال، دانش خود را به طور کامل تمرین و ارزیابی کنید.

پیش‌نیازها:

مناسب برای مبتدیان. آشنایی قبلی با DMBOK مفید است اما الزامی نیست.

جزئیات دوره و شیوه‌ی تمرین:

این سوالات تمرینی به گونه‌ای طراحی شده‌اند که دانش شما را بسنجند و به شما درک درستی از نوع سوالات موجود در آزمون بدهند. هر چه سریع‌تر بتوانید به سوالات به درستی پاسخ دهید، آمادگی بیشتری برای آزمون خواهید داشت.

این دوره شامل 6 آزمون تمرینی است. 3 آزمون شبیه‌ساز آزمون اصلی با زمان‌بندی 1 دقیقه برای هر سوال و 3 آزمون دیگر بر اساس وزن‌دهی حوزه‌های دانشی (یعنی تعداد سوالات مربوط به هر حوزه در آزمون CDMP DMF). اطمینان حاصل کنید که ابتدا بر حوزه‌های دانشی با وزن بالا تمرکز کنید.

سوالات در همان قالب آزمون اصلی ارائه می‌شوند. هر سوال از نوع چند گزینه‌ای است که یک پاسخ صحیح و 4 گزینه انحرافی دارد. تمام آزمون‌های تمرینی را انجام دهید و سپس بر روی حوزه‌های دانشی که نیاز به درک روشن‌تر دارند، تمرکز کنید. Modelware همچنین دوره‌ای را برای خلاصه‌ی نکات و ویدیوهای مرور هر حوزه دانشی در صورت نیاز به اطلاعات بیشتر، ارائه می‌دهد.

حوزه‌های پوشش داده شده در سوالات:

این دوره شامل سوالاتی از هر حوزه دانشی و فصل‌های زیر از DMBOKv2 است. سوالات شبیه‌ساز آزمون هستند و در سطوح دشواری مختلفی ارائه می‌شوند تا آمادگی شما را تضمین کنند.

1. فصل 1: مدیریت داده (Data Management)
2. فصل 2: اخلاق در پردازش داده (Data Handling Ethics)
3. فصل 3: حاکمیت داده (Data Governance)
4. فصل 4: معماری داده (Data Architecture)
5. فصل 5: مدل‌سازی و طراحی داده (Data Modelling & Design)
6. فصل 6: ذخیره‌سازی و عملیات داده (Data Storage & Operations)
7. فصل 7: امنیت داده (Data Security)
8. فصل 8: یکپارچه‌سازی و تعامل‌پذیری داده (Data Integration & Interoperability)
9. فصل 9: مدیریت اسناد و محتوا (Document & Content Management)
10. فصل 10: داده‌های مرجع و اصلی (Reference & Master Data)
11. فصل 11 و 14: انبار داده و هوش تجاری و کلان داده (DW & BI and Big Data)
12. فصل 12: فراداده (Metadata)
13. فصل 13: کیفیت داده (Data Quality)