Chuẩn bị chứng chỉ chuyên gia kiến trúc dữ liệu (DAsP)

💡Hãy viết một tiêu đề ngắn gọn thu hút sự chú ý

• "Thiết kế khung xương của dữ liệu: Chinh phục hoàn toàn kiến trúc dữ liệu"

  • Nhấn mạnh rằng bạn có thể thành thạo các khái niệm cốt lõi và phương pháp thiết kế của kiến trúc dữ liệu.

• "Bước đầu tiên của chuyên gia dữ liệu: Cơ hội mới mở ra với chứng chỉ DAsP"

  • Nhấn mạnh rằng việc lấy chứng chỉ là khởi đầu của con đường trở thành chuyên gia.

• "Thiết kế thế giới bằng dữ liệu: Từ phân tích yêu cầu dữ liệu đến mô hình hóa"

  • Gợi ý phạm vi học tập tập trung vào nội dung có thể áp dụng trong thực tế công việc.

• "Tất cả về chuẩn hóa dữ liệu: Bí mật xây dựng kiến trúc thành công"

  • Nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tiêu chuẩn hóa để có thể cảm nhận được giá trị thực tiễn.

• "Công nghệ kết nối dữ liệu: Bí quyết thiết kế kiến trúc toàn doanh nghiệp"

  • Cung cấp cơ hội học tập về tầm quan trọng của dữ liệu từ góc độ toàn doanh nghiệp.

💡Hãy giới thiệu nội dung học tập bằng các từ khóa đại diện.

1. Kiến trúc dữ liệu

• Phương pháp luận và chiến lược thiết kế cấu trúc dữ liệu và hệ thống quản lý.

2. Kiến trúc doanh nghiệp (Enterprise Architecture)

• Hệ thống quản lý và tối ưu hóa tổng thể các nguồn lực IT và dữ liệu trong toàn tổ chức.

3. Phân tích yêu cầu dữ liệu

• Quá trình thu thập, phân tích, tài liệu hóa các yêu cầu của người dùng và hệ thống để kết nối với thiết kế dữ liệu.

4. Chuẩn hóa dữ liệu

• Phương pháp luận để thiết lập và duy trì các tiêu chuẩn nhằm đảm bảo tính nhất quán và chất lượng của dữ liệu.

5. Mô hình hóa dữ liệu

• Kỹ thuật mô hình hóa khái niệm, logic và vật lý cùng với thiết kế cơ sở dữ liệu thông qua các kỹ thuật này.

6. Mô hình tham chiếu (Reference Model)

• Mô hình tiêu chuẩn hóa được sử dụng trong thiết kế kiến trúc.

7. Quản trị dữ liệu (Data Governance)

• Hệ thống quản lý chất lượng, bảo mật, chính sách dữ liệu.

8. Quản lý metadata

• Quản lý thông tin về dữ liệu một cách có hệ thống để tối đa hóa khả năng sử dụng dữ liệu.

9. Quản lý chất lượng dữ liệu

• Các hoạt động và công cụ để đảm bảo tính chính xác, nhất quán và đầy đủ của dữ liệu.

10. Tích hợp và liên kết dữ liệu

• Công nghệ tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đảm bảo tính liên kết tương hỗ.

11. Hiểu về nền tảng Big Data

• Cấu trúc và thiết kế hệ thống để xử lý dữ liệu lớn.

12. Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư

• Kiểm soát truy cập dữ liệu, mã hóa, chính sách bảo vệ thông tin cá nhân.

Môi trường thực hành

• Hệ điều hành và phiên bản (OS): Không áp dụng

• Công cụ sử dụng: Không có

• Cấu hình PC: PC có cấu hình cơ bản có thể kết nối internet

Tài liệu học tập

• Định dạng tài liệu học tập được cung cấp: PPT, liên kết đám mây, văn bản, mã nguồn, bài tập ví dụ, v.v.

• Khối lượng và dung lượng: Cung cấp tài liệu học tập cho từng phần

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

• Không cần kiến thức tiên quyết.

• Kiến thức toán học ở trình độ trung học phổ thông và kinh nghiệm lập trình Python có thể giúp ích cho việc nghe giảng. Tuy nhiên, vì khóa học sẽ giải thích tất cả nội dung cơ bản cần thiết, nên nếu bạn học tập một cách nhiệt tình thì sẽ không có vấn đề gì.

• Bản quyền của khóa học này thuộc về Công ty TNHH Dfactup và nghiêm cấm việc phân phối và sao chép trái phép. Tài liệu học tập cũng có bản quyền và cấm sử dụng ngoài mục đích học tập cá nhân.

• Toàn bộ khóa học này được thực hiện bằng giọng nói AI.