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数据治理工程师概述
数据治理工程师主要负责企业的数据资产管理和数据治理工作，确保数据质量、安全、合规和有效利用，他们需要具备丰富的数据处理、分析、建模和项目管理经验，熟悉各类数据治理工具和平台，能够从战略高度出发，为企业的数字化转型提供有力支持。
1、数据治理基础理论
（1）数据治理概述：介绍数据治理的定义、目标、作用以及与数据管理、数据质量、数据安全等的关系。
（2）数据治理框架：讲解数据治理的常见框架，如DMBOK、CDM等，帮助学员了解数据治理的体系结构和实施步骤。
（3）数据治理方法论：介绍数据治理的常用方法论，如数据生命周期管理、数据质量管理、数据安全管理等。
2、数据质量管理
（1）数据质量指标：讲解数据质量指标的定义、类型和计算方法，帮助学员评估数据质量。
（2）数据质量工具：介绍常用的数据质量工具，如Talend、Informatica等，帮助学员掌握数据质量检测和修复技巧。
（3）数据质量改进：讲解如何通过数据质量评估、数据清洗、数据转换等手段提升数据质量。
3、数据安全管理
（1）数据安全法规：介绍国内外数据安全法规，如《中华人民共和国网络安全法》、《欧盟通用数据保护条例》等。
（2）数据安全策略：讲解数据安全策略的制定，包括数据分类、访问控制、加密等。
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（3）数据安全工具：介绍常用的数据安全工具，如加密软件、访问控制软件等，帮助学员掌握数据安全防护技能。
4、数据生命周期管理
（1）数据生命周期概述：介绍数据生命周期的定义、阶段和特点。
（2）数据生命周期规划：讲解如何根据业务需求制定数据生命周期规划，包括数据采集、存储、处理、分析、归档、销毁等环节。
（3）数据生命周期工具：介绍常用的数据生命周期管理工具，如Hadoop、Spark等，帮助学员掌握数据生命周期管理技能。
5、数据治理工具与平台
（1）数据治理工具概述：介绍数据治理工具的分类、功能和特点。
（2）常用数据治理工具：讲解常用的数据治理工具，如Talend、Informatica、Alation等，帮助学员掌握工具操作。
（3）数据治理平台：介绍数据治理平台的基本功能、架构和实施案例。
6、数据治理项目管理
（1）数据治理项目规划：讲解数据治理项目的规划、执行、监控和收尾阶段的工作内容。
（2）数据治理团队协作：介绍数据治理团队的组织架构、沟通协作和项目管理方法。
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（3）数据治理项目风险管理：讲解数据治理项目中的风险识别、评估和应对策略。
7、数据治理实战案例
（1）数据治理项目实施案例：分享实际数据治理项目的实施经验，帮助学员了解项目实施过程中的关键环节。
（2）数据治理工具实战：通过实际操作，让学员掌握数据治理工具的应用技巧。
（3）数据治理团队建设：分享数据治理团队建设经验，帮助学员提升团队协作能力。
培训课程特色
1、理论与实践相结合：课程内容涵盖数据治理理论、工具、平台和实战案例，帮助学员全面掌握数据治理技能。
2、案例教学：通过实际案例，让学员了解数据治理项目的实施过程，提高学员的实战能力。
3、专家授课：由具备丰富数据治理经验和实战案例的讲师授课，确保学员学到实用的技能。
4、互动交流：课程设置互动环节，让学员在学习过程中提出问题，与讲师和其他学员进行交流。
5、资源共享：学员可加入学习群组，共享学习资料、经验和方法，共同进步。
通过本课程的学习，学员将具备数据治理工程师的核心技能，为企业的数字化转型贡献力量。
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