本文轉載自公眾號“讀芯術”(ID：AI_Discovery)。

八年前，數據科學被譽為“21世紀最性感的工作”，然而，我們慢慢發現，連續數小時處理數據一點也不“性感”。如果非要說這個工作有什么特殊之處，那就是數據科學職業的傳奇式崛起說明了大多數組織在管理數據方面做得多么糟糕。

從國際數據管理協會(DAMA)進入“認證數據管理專業人員(CDMP)”，這是最好的數據策略認證，但你可能從未聽說過CDMP。老實說，考慮到我們做的是一份十年前不存在的工作，這一認證還沒有普及就不足為奇了。

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數據策略是一個重要的學科，它涵蓋了數據生命周期的端到端管理，以及數據治理的相關方面和數據倫理的關鍵考慮因素。本文概述了獲得CDMP的方法和原因，這為數據策略的有效思想領導奠定了基礎。

免責聲明：這篇文章不是由DAMA國際贊助的，均為我個人看法。

關于CDMP考試

CDMP的培訓提供了14個與數據策略領域相關的專業知識，我將在后面的章節中更詳細地介紹。考試是開卷形式，但其實你沒有太多時間查東西，你需要在90分鐘內完成100道題。因此，熟悉參考資料是很重要的。

當你參與考試(300美元)時，DAMA會提供40個練習題，這些問題可以很好地反映實際考試的難度。作為進一步的參考資料，你最好看看這篇關于認證學習過程的文章：https://medium.com/@nicolejaneway/how-to-ace-the-aws-cloud-practitioner-certification-with-minimal-effort-39f10f43146#9066。

你可以在線參加考試，過程中需要打開網絡攝像頭監控(11美元的監考費)。考試的形式是多選題，有的是5個選項，有的是T/F。你可以標記未答問題，然后再回答。考試結束后，你可以立刻看到分數。

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圖源：unsplash

超過60%即視為為通過，如果你有興趣獲得你的CDMP助理認證并繼續前進，這就足夠了;如果你對高級CDMP認證感興趣，你必須通過70%(CDMP從業人員)或80%(CDMP碩士)的考試;要獲得最高級別的認證——CDMP Fellow，你需要獲得碩士學位證書，還需要展示行業經驗和對該領域的貢獻。每一個高級認證還需要通過兩次專業考試。

最后，純粹從職業發展的角度來看，為什么你應該選擇參加CDMP的學習和考試：答案很簡單，DAMA的認證與領導、管理和數據架構的高端職位相關，越來越多的數據管理相關企業及聯邦合同要求CDMP認證。

CDMP

優點：

• 提供數據策略相關主題的全面知識庫
• 開卷考試意味著更少死記硬背的時間
• 為不同水平的數據管理專業人員提供了4個級別
• 要求60%的分數通過最低級別的認證
• 成為精英的一條策略
• 為大馬國際提供3年會員資格
• 311美元的考試費用，比微軟和開放集團提供的其他數據相關認證便宜

缺點：

• DAMA沒有一家大型科技公司(如亞馬遜、谷歌、微軟)的支持。該公司積極推動市場營銷，推動CDMP認證的品牌知名度，這意味著CDMP可能主要在已經熟悉數據管理的個人中被認作有價值。
• 311美元的考試費用與AWS云從業人員證書(100美元)或GPC證書(200美元)相比相對昂貴。

選擇：

• Microsoft Certified Solutions Associate(MCSA)側重于各種Microsoft產品的模塊化認證(330美元)。
• Microsoft Certified Solutions Expert(MCSE)以MCSA為基礎，在核心基礎設施、數據管理和分析以及生產力等方面獲得集成認證(495美元以上)。
• 開放組架構(Architecture)框架(TOGAF)——軟件開發高級框架和企業架構(Architecture)方法論的不同級別認證(550美元以上)。
• 縮放敏捷框架(SAFe)軟件工程團隊基于角色的認證(995美元)。

如何準備CDMP

圖源：unsplash

CDMP是一個開卷考試，為了通過考試，你只需要 DAMA知識體系書(dmbok 55美元)。它大約有600頁，你可以把大部分時間集中在在第1章(數據管理)、圖表和模式、角色和職責以及定義上，能有80%的機會及格。

至于如何使用DMBOK，你可以每周末復習時間4-6小時，持續8-10周，也可以每天早晚讀幾頁。不管怎么處理它，一定要在學習方法中加入間隔重復法。

不僅是作為考試的學習指南，DMBOK本身就是一本很有用的參考書，如果你的同事需要學習數據策略或者聽不懂網絡研討會，可以把它推薦給同事們。

CDMP測試了什么

CDMP涵蓋了14個主題——我已經按照它們在考試中出現的頻率列出了它們，并為每個主題提供了一個簡短的定義。

• 數據治理(11%)：確保正式管理數據資產的實踐和流程。
• 數據質量(11%)：根據數據的準確性、完整性、一致性、完整性、合理性、及時性、唯一性/重復數據消除、有效性和可訪問性，確保數據適合消費。
• 數據建模和設計(11%)：將業務需求轉化為技術規范。
• 元數據管理(11%)：有關收集到的數據的信息。
• 主數據和參考數據管理(10%)：參考數據是用于對數據庫中發現的其他數據進行分類的信息，或僅用于將數據庫中的數據與組織邊界之外的信息關聯起來的信息。主參考數據是指在組織內多個系統之間共享的信息。
• 數據倉庫和商業智能(10%)：數據倉庫以優化的方式存儲操作系統(以及其他數據資源)的信息，以支持決策過程。商業智能是指利用技術收集和分析數據，然后將其轉化為有用的信息。
• 文檔和內容管理(6%)：用于組織和存儲組織文檔的技術、方法和工具。
• 數據集成和互操作性(6%)：使用技術和業務流程合并來自不同來源的數據，以便捷高效地訪問有價值信息。
• 數據架構(6%)：根據組織的數據策略描述現有狀態、定義數據需求、指導數據集成和控制數據資產的規范。
• 數據安全(6%)：實施政策和程序，即便在惡意輸入中也要確保人員和事物對數據和信息資產采取正確的行動。
• 數據存儲和操作(6%)：保存、刪除、備份、組織和保護組織信息的硬件或軟件的特性。
• 數據管理流程(2%)：數據的端到端管理，包括收集、控制、保護、交付和增強。
• 大數據(2%)：超大數據集，通常由各種結構化、非結構化和半結構化數據類型組成。
• 數據倫理(2%)：包括數據處理、算法和其他實踐的行為準則，以確保數據在道德環境中得到適當使用。

為什么數據科學家應該獲得CDMP認證

還不明白為什么數據策略很重要?讓我們從一個數據科學家的角度來看一看，他們的目標是增加知識和賺錢的潛力。

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標識是Hivery的商標，Hivery是一家將AI用于零售業的公司。| 圖源：Unsplash

有人說數據科學家是統計學、計算機科學和領域知識的紐帶。我們為什么還要給他添加新的學習內容?

斯科特·亞當斯(Scott Adams)是《迪爾伯特漫畫》的作者和創作者，他提出了這樣一個觀點：“你所掌握的每一項技能都會使你成功的幾率加倍。顯然有些技能比其他技能更有價值，你獲得的第十二項技能的價值可能低于前11項技能的價值。”但問題是，有時走得遠比走深要好。

拋開收益的相對大小，相對于埋頭苦干地學習某項特定技能而言，擴大技能可以帶來更顯著的收益。這就是為什么我認為數據科學家學習數據策略很重要。

一般來說，擁有多元化的技能可以讓你：

• 利用跨學科知識，更有效地解決問題
• 與其他專業的隊友更好地溝通
• 獲得新項目

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圖源：unsplash

為了加深對端到端知識生成過程的理解，它值得讓我們忍受所有拗口的縮略語。理解數據策略將使你從數據消費者轉變為組織中授權的數據倡導者。多一證不如少一證，更何況是如此有價值的認證。