1 |
数据管理概述 |
介绍数据管理的定义、目标、原则以及在我国的发展现状。 |
2 |
数据治理 |
讲解数据治理的概念、原则、方法和工具,如数据治理框架、数据治理流程等。 |
3 |
数据质量管理 |
介绍数据质量的概念、评估方法、监控和改进措施,如数据清洗、数据集成等。 |
4 |
数据安全与隐私保护 |
讲解数据安全与隐私保护的相关法律法规、政策及实践措施,如数据加密、访问控制等。 |
5 |
数据仓库与数据湖 |
介绍数据仓库与数据湖的概念、设计、构建与维护方法,如数据仓库架构、数据湖技术等。 |
6 |
大数据技术 |
讲解大数据技术的原理、应用及发展趋势,如Hadoop、Spark等。 |
7 |
数据可视化 |
介绍数据可视化的概念、工具和方法,如Tableau、Power BI等。 |
8 |
数据挖掘与分析 |
讲解数据挖掘与分析的基本方法及工具,如Python、R等。 |
9 |
数据驱动决策 |
介绍数据驱动决策的概念、方法和技巧,如决策树、神经网络等。 |
10 |
案例分析与实战演练 |
通过实际案例分析,让学员掌握数据管理在实际工作中的应用,提升实战能力。 |