原文：
www.kdnuggets.com/2020/11/best-data-science-certification-never-heard.html
评论
逆流而上以解决数据质量问题。照片由 alleksana 提供，来源于 Pexels。
更新 10/12：我现在在通过基础考试后被认可为 CDMP 助理。有问题？在评论中提问或加入学习小组。**
更新 8/15：我最近了解到，认证考试是开放书籍，这非常令人兴奋，因为这意味着减少了记忆时间，更多时间可以在现实世界环境中处理数据。此外，我还开设了一个Facebook 学习小组——加入以获得考试准备帮助。**
八年前，数据科学被誉为“21 世纪最性感的职业”。然而，经过数小时的数据清洗，依然感觉确实是不性感的。事实上，数据科学职业的传奇崛起展示了大多数组织在数据管理方面做得有多么糟糕。
进入认证数据管理专业人士（CDMP），由数据管理协会国际（DAMA）颁发。CDMP 是你从未听说过的最佳数据战略认证。（说实话，当你考虑到你现在可能从事的工作是十年前不存在的，这个认证还不普及也就不足为奇了。）
数据战略是一个关键领域，涉及到数据生命周期的端到端管理以及数据治理和数据伦理的关键考虑因素。
本文概述了获得 CDMP 的方法和理由，这为有效的数据战略思想领导奠定了基础。文章还包括了一项调查——你可以提供你对数据科学中数据管理最重要方面的看法，并查看社区的共识。
在本指南中：
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关于 CDMP 考试
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如何准备 CDMP
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CDMP 考试内容
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调查——数据管理最重要的方面
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为什么数据科学家应该获得 CDMP 认证
免责声明：此帖并未得到 DAMA 国际的赞助——所表达的观点仅代表我个人。我在亚马逊上提供了一个*DMBOK* 的附属链接，这是考试所需的参考书，因为这是一本开放书籍考试。通过此链接购买考试有助于支持我关于数据科学和数据战略的写作——提前感谢支持。
CDMP 培训涵盖了 14 个与数据战略相关的领域（我将在后面详细介绍）。考试为开卷考试，但100 道题目必须在90 分钟内完成——没有太多时间查找资料。因此，熟悉参考材料是非常重要的。
当你安排考试（$300）时，DAMA 会提供 40 个模拟题，这些题目很能反映实际考试的难度。作为进一步的资源，查看这篇关于认证学习过程的文章。
可以通过网络考试并通过摄像头监控（$11 监考费）。考试形式为选择题——从五个选项中选择唯一正确答案。你可以标记问题并回过头来再做。考试结束时，你会立即得到你的成绩反馈。
超过 60%被视为及格。如果你对获得 CDMP 助理认证并继续前进感兴趣，这就足够了。如果你对 CDMP 认证的高级层级感兴趣，你需要在 CDMP 实践者考试中达到 70%或在 CDMP 大师考试中达到 80%。要获得最高级别的 CDMP Fellow 认证，你需要获得大师认证，并且还需要展示行业经验和对领域的贡献。这些高级认证还需要通过两个专家考试。
这让我提到最后一点，即为什么——纯粹从职业发展的角度来看——你应该选择通过 CDMP 的学习和考试过程：DAMA 认证与高端职位的领导力、管理和数据架构相关联。（把 CDMP 视为加入一个半秘密的数据高手社团。）越来越多的企业角色和联邦合同与数据管理相关的都要求 CDMP 认证。阅读更多。
通过CDMP。
优点：
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提供有关数据战略主题的全面知识基础。
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开卷考试意味着减少了死记硬背的时间。
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为不同级别的数据管理专业人士提供四个层级。
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通过最低级别认证的成绩要求为 60%。
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与精英角色相关。
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提供 3 年的 DAMA 国际会员资格。
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$311 的考试费用比微软和开放集团的其他数据相关认证便宜。
缺点：
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DAMA 没有大型科技公司（如亚马逊、谷歌、微软）的支持，这些公司积极推进市场营销并提升 CDMP 认证的品牌认知度——这意味着 CDMP 主要在已经熟悉数据管理的个人中被认可。
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$311 的考试费用相对较高，相比之下，AWS 云从业者认证（$100）或GPC 认证（$200）要便宜得多。
替代方案：
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微软认证解决方案助理（MCSA）——专注于各种微软产品的模块化认证（$330+）
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微软认证解决方案专家（MCSE）——基于 MCSA，包含关于核心基础设施、数据管理与分析和生产力的集成认证（$495+）
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开放组架构框架（TOGAF）——针对软件开发和企业架构方法论的高层框架的各种认证级别（$550+）
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缩放敏捷框架（SAFe）——针对软件工程团队的角色认证（$995）
由于 CDMP 是开放书籍考试，备考所需的只是 DAMA 知识体系书籍（DMBOK $55）。它大约600 页，但如果你主要把学习时间集中在第一章（数据管理）、图表和图示、角色与职责以及定义上，那么这应该能让你在通过考试的路上走 80%。
关于如何使用DMBOK，一位考生建议每周末花费 4 到 6 小时，持续 8 到 10 周。另一种方法是每天早晚各读几页。不论你采用哪种方式，确保将间隔重复纳入你的学习方法中。
除了作为考试的学习指南外，DMBOK当然也可作为参考书，你可以把它放在同事的桌子上，如果他们需要学习数据策略或在网络研讨会中打瞌睡的话。
CDMP 涵盖 14 个主题——我按它们在考试中出现的频率排序，并为每个主题提供了简要定义。
数据治理（11%）— 确保数据资产正式管理的实践和流程。 阅读更多.
数据质量（11%）— 确保数据适合使用的标准，包括准确性、完整性、一致性、完整性、合理性、时效性、唯一性/去重、有效性和可访问性。 阅读更多.
数据建模与设计（11%）— 将业务需求转换为技术规格。 阅读更多.
元数据管理（11%）— 收集的数据相关信息。 阅读更多.
主数据与参考数据管理（10%）— 参考数据用于对数据库中其他数据进行分类，或将数据库中的数据与组织外部的信息关联。主参考数据指在组织内多个系统间共享的信息。 阅读更多.
数据仓储与商业智能（10%）— 数据仓库以优化的方式存储来自操作系统的信息（以及其他数据资源），以支持决策过程。商业智能指利用技术收集和分析数据，并将其转化为有用的信息。 阅读更多.
文档与内容管理（6%）— 组织和存储组织文档的技术、方法和工具。 阅读更多.
数据整合与互操作性（6%）— 使用技术和业务流程合并来自不同来源的数据，目标是方便高效地提供有价值的信息。 阅读更多.
数据架构（6%）— 描述现有状态、定义数据需求、指导数据整合和控制数据资产的规格，依据组织的数据策略。 阅读更多.
数据安全（6%）— 实施政策和程序，以确保在恶意输入存在的情况下，人员和系统对数据和信息资产采取正确的行动。 阅读更多.
数据存储与操作（6%）— 描述持有、删除、备份、组织和保护组织信息的硬件或软件。 阅读更多.
数据管理流程 (2%) — 从数据收集、控制、保护、传递到增强的全程管理。了解更多。
大数据 (2%) — 极其庞大的数据集，通常由各种结构化、非结构化和半结构化的数据类型组成。了解更多。
数据伦理 (2%) — 包括数据处理、算法及其他实践的行为准则，以确保数据在道德背景下得到适当使用。了解更多。
仍然不相信数据战略的重要性？让我们从一个希望提升知识和收入潜力的数据科学家的角度来看看。
图片由 Franki Chamaki 提供，来源于 Unsplash。该标识是 Hivery 的商标，该公司利用 AI 为零售行业提供解决方案。
有人说过 数据科学家处于统计学、计算机科学和领域知识的交汇点。你为什么还想在你的盘子上再加一件事？
从成功的角度来看，你掌握两个互补的技能要比精通一个技能更有优势
斯科特·亚当斯，《迪尔伯特》漫画的作者和创作者，提出了一个 观点：“你获得的每一项技能都会将成功的几率加倍。” 他承认这可能有些过于简化 — “显然，有些技能比其他技能更有价值，第十二项技能的价值可能低于前十一项” — 但重点是，有时广度****比深度更好。
抛开利益的相对大小（因为我严重怀疑它是否每项技能增加 2 倍……谢谢，边际效益递减法则），显然，拓宽技能集相较于专注于学习一项具体技能可以带来更显著的收益。简而言之，这就是我认为数据科学家学习数据战略的重要原因。
一般来说，拥有多样化的技能集可以让你：
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通过跨学科的学习 更有效地解决问题
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更好地与来自其他专业的团队成员沟通
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打开新项目的大门，获得新机会
理解数据策略将你从数据消费者转变为你组织中的数据倡导者。值得忍受所有绕口令式的缩写（DMBOK — 真的？他们不能直接叫它数据管理书吗？）*以加深你对端到端知识生成过程的理解。
通过了解这门广泛使用的编程语言的基础知识，快速获取优质数据。
了解数据仓库作为分析准备数据集的主存储的作用。
如何在最小的努力下掌握 AWS Cloud Practitioner 认证
预测：多云，第一次尝试就能通过的机会为 100%。
如果你喜欢阅读这篇文章，请在Medium、LinkedIn和Twitter上关注我，以获取更多提升数据科学技能的想法。加入 CDMP 考试学习小组。购买 DMBOK。
简介: Nicole Janeway Bills 是一名数据科学家，拥有商业和联邦咨询经验。她帮助组织利用他们的核心资产：简单而强大的数据策略。注册获取她更多的文章。
原文。经许可转载。
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