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数据质量管理师认证（DQP）介绍

大数据时代，数据圈子就有一句话：“垃圾进，垃圾出”，用来形容如果数据的质量不好，使用这些垃圾数据处理得到的结果也是垃圾，不仅没有价值，反而会产生副作用。

到了人工智能时代，数据、算法和算力作为人工智能的三要素，其中数据的重要性和制约性体现得更加强烈。习近平总书记指出，数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。近年来大模型技术不断取得突破，其中大规模高质量训练数据的投入，起到了关键作用，也进一步将“以数据为中心的人工智能”推向一个新阶段。

那么如何提升数据质量，如何建设高质量数据集？

答案就在DQP！！

数据质量管理师认证（DQP），由数据和人工智能管理协会（DAiMA）推出，持证人可以有效地提升对数据质量的认知和管理能力，优化企业的数据资产质量管理，减少不良数据造成的损失，助力数据分析和人工智能发挥更大的价值。

课程大纲：

• 数据质量概述

• 数据质量问题引发的原因

• 数据质量的维度和度量

• 数据质量提升的管理活动

• 数据质量管理的最佳实践

• 数据质量管理进阶

• 数据质量和数据管理其他领域的关系

• 人工智能如何服务于数据质量

• 高质量数据集相关政策标准解读

   

认证收益：

• 学员可以系统掌握数据质量管理体系及最佳实践。

• 获得由DAiMA颁发的"数据质量师"专业证书。

• 提升数据资产管理能力，降低不良数据的损失，增加数据的价值。

• 本课程教学内容支持DAMA CDMP数据质量专业考试。