Opleidingen
56.856
resultaten
Geographic Information Systems (GIS) with Python
Den Bosch
ma 14 sep. 2026
en 1 andere data
In this course, you'll learn to work effectively with geospatial data using Python. Over two hands-on days, you'll explore the fundamentals of GIS, analyse vector and raster data, work with open geodata sources such as PDOK and the Kadaster, and create compelling visualisations using modern Python tools. By combining practical exercises with real-world examples, you'll develop the skills to build geospatial analyses and interactive maps for professional applications, from urban planning and policy analysis to data-driven decision-making.
What you'll learn
Day 1
Introduction to GIS and geodata: what GIS is, how geographic data works, and how Python fits into a modern geospatial workflow.
Map projections & coordinates: working with projection systems such as RD (Rijksdriehoekstelsel) and WGS84.
Visualisation with GeoPandas & Plotly Express: turning raw geodata into clear visual insights.
Day 2
Spatial analysis: point-in-polygon operations, spatial joins, and location-based decision-making.
Working with open geodata: using open datasets such as PDOK and the Kadaster in your projects.
QGIS for advanced visualisations: building interactive and shareable maps for in-depth analyses.
After this course you'll be able to:
Independently load, manipulate, and analyse geospatial datasets using Python.
Correctly apply projections and coordinate systems in your workflows.
Perform spatial analyses for real-world applications.
Create interactive and shareable geospatial visualisations.
Effectively combine Python and QGIS for advanced GIS applications.
Who is this for
Data scientists, data analysts, and developers who want to work with geospatial data in Python.
Teams and organisations using geodata for decision-making, urban planning, marketing, or policy analysis.
Anyone from beginner to advanced who wants to apply Python in GIS-driven projects.
Prerequisites
Basic knowledge of Python.
A general understanding of data analysis is helpful.
No prior GIS experience required.
Programme
Part 1 – GIS Fundamentals & Geodata Concepts
Projections and coordinate reference systems.
Part 2 – Your First Geospatial Workflows in Python
Visualisation with GeoPandas and Plotly Express.
Part 3 – Spatial Analysis Techniques
Spatial joins, geometric operations, and point-in-polygon analysis.
Part 4 – Working with Open Datasets
PDOK, Kadaster, and other open data sources.
Part 5 – Visualisation & Maps
Interactive maps and advanced visualisations with QGIS.
Part 6 – Best Practices & Q&A
€1.195
Klassikaal
max 12
HBO
2 Dagen
Geographic Information Systems (GIS) met Python
Den Bosch
ma 14 sep. 2026
en 1 andere data
In deze cursus leer je effectief werken met geospatiale data met behulp van Python. Gedurende twee praktische dagen verken je de fundamenten van GIS, leer je hoe je vector- en rasterdata analyseert, werk je met openbare geodata-bronnen zoals PDOK en het Kadaster, en maak je overtuigende visualisaties met moderne Python-tools. Door praktijkoefeningen te combineren met real-world voorbeelden ontwikkel je de vaardigheden om geospatiale analyses en interactieve kaarten te bouwen voor professionele toepassingen, van stadsplanning en beleidsanalyse tot data-gedreven besluitvorming.
Wat je leert
Dag 1
Introductie tot GIS en geodata: wat GIS is, hoe geografische data werkt en hoe Python past in een moderne geospatiale workflow.
Kaartprojecties & coördinaten: werken met projectiesystemen zoals RD (Rijksdriehoekstelsel) en WGS84.
Visualisatie met GeoPandas & Plotly Express: ruwe geodata omzetten in duidelijke visuele inzichten.
Dag 2
Ruimtelijke analyse: punt-in-polygoon operaties, ruimtelijke joins en locatiegebaseerde besluitvorming.
Werken met openbare geodata: open datasets zoals PDOK en het Kadaster inzetten in je projecten.
QGIS voor geavanceerde visualisaties: interactieve en deelbare kaarten bouwen voor diepgaandere analyses.
Na deze cursus kun je:
Geospatiale datasets zelfstandig laden, manipuleren en analyseren met Python.
Projecties en coördinatensystemen correct toepassen in je workflows.
Ruimtelijke analyses uitvoeren voor real-world toepassingen.
Interactieve en deelbare geospatiale visualisaties maken.
Python en QGIS effectief combineren voor geavanceerde GIS-toepassingen.
Voor wie
Data scientists, data-analisten en developers die willen werken met geospatiale data in Python.
Teams en organisaties die geodata gebruiken voor besluitvorming, stadsplanning, marketing of beleidsanalyse.
Iedereen van beginner tot gevorderd die Python wil toepassen in GIS-gedreven projecten.
Voorkennis
Basiskennis van Python.
Algemeen begrip van data-analyse is nuttig.
Geen voorafgaande GIS-ervaring vereist.
Inhoud (globaal programma)
Deel 1 – Fundamenten van GIS & geodata-concepten
Projecties en coördinatenreferentiesystemen.
Deel 2 – Je eerste geospatiale workflows in Python
Visualisatie met GeoPandas en Plotly Express.
Deel 3 – Ruimtelijke analysetechnieken
Ruimtelijke joins, geometrische bewerkingen en punt-in-polygoon.
Deel 4 – Werken met openbare datasets
PDOK, Kadaster en andere open datasources.
Deel 5 – Visualisatie & kaarten
Interactieve kaarten en geavanceerde visualisaties met QGIS.
Deel 6 – Best practices & Q&A
€1.195
Klassikaal
max 12
HBO
2 Dagen
Apache Kafka: Real-time Data Streaming, Messaging & Event-driven Architecture
Den Bosch
ma 7 sep. 2026
en 1 andere data
In this course, you'll get a thorough and hands-on introduction to Apache Kafka: the leading platform for real-time data streaming, messaging, and event-driven architectures. You'll learn how Kafka works, how to build scalable streaming applications, and how to integrate Kafka into modern data platforms and microservices. Through hands-on labs, you'll work with producers, consumers, connectors, and stream processors, designing reliable, high-throughput data pipelines in Python or Java.
What you'll learn
The core principles of Apache Kafka and why it's ideal for real-time data streaming.
Key concepts: producers, consumers, topics, partitions, offsets, and consumer groups.
Architectures for scalability, reliability, and fault tolerance.
Working with Kafka Connect for data movement and database integrations.
Real-time stream processing with the Kafka Streams API.
Kafka within microservices and event-sourcing patterns.
Advanced concepts such as exactly-once semantics, log compaction, and Kafka Raft.
After this course you'll be able to:
Set up and manage Kafka clusters and clients independently.
Build robust streaming applications with producers, consumers, and Kafka Streams.
Integrate Kafka into existing systems using best-practice architectures.
Move data efficiently with Kafka Connect and schema management.
Apply event-driven design within microservice environments.
Design scalable, production-ready real-time data pipelines.
Who is this for
Data engineers and data architects.
Software engineers working with microservices or event-driven architectures.
Organisations looking to use Kafka for real-time analytics, data movement, or integrations.
Anyone who wants to master real-time data processing with Apache Kafka.
Prerequisites
Basic programming knowledge (e.g. Python or Java).
Familiarity with distributed systems or data processing is helpful.
No prior Kafka experience required.
Programme
Part 1 – Introduction to Kafka and Real-time Streaming
Producers, consumers, topics, and partitions.
Part 2 – Architecture & Integration
Scalability, reliability, replication, and fault tolerance.
Part 3 – Kafka Connect
Source and sink connectors, database integration, schema evolution.
Part 4 – Kafka Streams
Stateful processing, windowing, and real-time transformations.
Part 5 – Kafka in Microservices
Event-sourcing, messaging patterns, and best practices.
Part 6 – Advanced Concepts
Exactly-once semantics, log compaction, Kafka Raft.
Part 7 – Best Practices & Q&A
€1.295
Klassikaal
max 12
HBO
2 days
Apache Kafka: Real-time Datastreaming, Messaging & Event-driven Architectuur
Den Bosch
ma 7 sep. 2026
en 1 andere data
In deze cursus krijg je een diepgaande en praktijkgerichte introductie tot Apache Kafka: het toonaangevende platform voor real-time datastreaming, messaging en event-driven architecturen. Je leert hoe Kafka werkt, hoe je schaalbare streamingapplicaties bouwt en hoe je Kafka integreert in moderne dataplatformen en microservices. Met hands-on labs werk je met producers, consumers, connectors en stream-processors en ontwerp je betrouwbare, high-throughput datapijplijnen in Python of Java.
Wat je leert
De basisprincipes van Apache Kafka en waarom het ideaal is voor real-time datastreaming.
Kernconcepten: producers, consumers, topics, partitions, offsets en consumer groups.
Architecturen voor schaalbaarheid, betrouwbaarheid en fouttolerantie.
Werken met Kafka Connect voor dataverplaatsing en database-integraties.
Real-time stream processing met de Kafka Streams-API.
Kafka binnen microservices en event-sourcing-patronen.
Geavanceerde concepten zoals exactly-once semantics, log compaction en Kafka Raft.
Na deze cursus kun je:
Zelfstandig Kafka-clusters en clients opzetten en beheren.
Robuuste streamingapplicaties bouwen met producers, consumers en Kafka Streams.
Kafka integreren in bestaande systemen via best-practice architecturen.
Data efficiënt verplaatsen met Kafka Connect en schema management.
Event-driven ontwerp toepassen binnen microservice-omgevingen.
Schaalbare en production-ready real-time datapijplijnen ontwerpen.
Voor wie
Data engineers en data-architecten.
Software engineers die werken met microservices of event-driven architecturen.
Organisaties die Kafka willen inzetten voor real-time analytics, dataverplaatsing of integraties.
Iedereen die real-time dataverwerking met Apache Kafka wil beheersen.
Voorkennis
Basiskennis van programmeren (bijv. Python of Java).
Bekendheid met gedistribueerde systemen of dataverwerking is handig.
Geen eerdere Kafka-ervaring vereist.
Inhoud (globaal programma)
Deel 1 – Introductie tot Kafka en real-time streaming
Producers, consumers, topics en partitions.
Deel 2 – Architectuur & integratie
Schaalbaarheid, betrouwbaarheid, replicatie en fouttolerantie.
Deel 3 – Kafka Connect
Source- en sink connectors, database-integratie, schema-evolutie.
Deel 4 – Kafka Streams
Stateful processing, windowing en real-time transformaties.
Deel 5 – Kafka in microservices
Event-sourcing, messaging-patronen en best practices.
Deel 6 – Geavanceerde concepten
Exactly-once semantics, log compaction, Kafka Raft.
Deel 7 – Best practices & Q&A
€1.295
Klassikaal
max 12
HBO
2 dagen
Data Governance with Microsoft Purview: Data Catalog, Lineage, Policies & Security
Den Bosch
ma 26 okt. 2026
In this training, you'll learn how to use Microsoft Purview as a central solution for data governance and data security. You'll discover how to register data assets, manage access, and set up governance workflows that comply with legislation and regulations. Through hands-on exercises, you'll work with the Unified Data Catalog, Data Map, Data Lineage, policies, and the Enterprise Glossary, building a well-managed, transparent data layer within your organisation, fully aligned with GDPR and modern data governance standards.
What you'll learn
The role of Microsoft Purview within modern data governance.
Working with the Unified Catalog to centrally manage data assets and metadata.
Registering data assets in the Data Map and automatically discovering them via scans.
Using Data Lineage to visualise data flows and dependencies.
Configuring Data Policy and Information Protection to regulate use and access.
Setting up roles, domains, and permissions across governance areas.
Using scan rules and data health monitoring to maintain data quality.
Managing the Enterprise Glossary for consistent definitions and terminology.
After this course you'll be able to:
Independently set up a Microsoft Purview environment for data governance.
Centrally manage and document data assets, metadata, and data flows.
Configure access and usage policies with Data Policies and Information Protection.
Visualise Data Lineage for audits, impact analyses, and compliance questions.
Assign roles and permissions based on governance domains and responsibilities.
Use data scans, scan rules, and data health monitoring to track quality and coverage.
Set up and manage an Enterprise Glossary for consistent communication across the organisation.
Who is this for
Data governance and data management professionals.
Data stewards, data owners, and compliance officers.
Security and privacy professionals involved in data management and GDPR.
BI and data platform teams responsible for data quality and access.
IT and data architects looking to establish a central governance layer.
Prerequisites
A basic understanding of data platforms, data warehouses, or data lakes is recommended.
Experience with Microsoft Azure is a plus, but not strictly necessary.
Basic knowledge of privacy and compliance topics (such as GDPR) is helpful.
Programme
Part 1 – Introduction to Data Governance & Purview
Concepts: data assets, metadata, catalog, and policies.
Part 2 – Unified Data Catalog & Data Map
Registering, scanning, and organising data assets.
Part 3 – Data Lineage
Visualising data flows and dependencies for audits and impact analysis.
Part 4 – Data Policy & Information Protection
Access management, classification, and protection of sensitive data.
Part 5 – Roles, Domains & Permissions
Governance roles, RBAC, and domain-level segmentation.
Part 6 – Scans, Scan Rules & Data Health
Quality, coverage, and monitoring of data assets.
Part 7 – Enterprise Glossary
Recording business definitions, terms, and governance agreements.
Part 8 – Best Practices & Q&A
Implementation strategy, adoption, and next steps for your organisation.
€1.295
Klassikaal
max 12
HBO
2 days
Data Governance met Microsoft Purview: Data Catalog, Lineage, Policies & Beveiliging
Den Bosch
ma 26 okt. 2026
In deze training leer je hoe je Microsoft Purview inzet als centrale oplossing voor data governance en databeveiliging. Je ontdekt hoe je data-assets registreert, toegang regelt en governance-workflows inricht die voldoen aan wet- en regelgeving. Aan de hand van praktijkgerichte oefeningen werk je met de Unified Data Catalog, Data Map, Data Lineage, policies en het Enterprise Glossary. Zo bouw je stap voor stap een goed beheerde, transparante dataschicht binnen je organisatie, in lijn met AVG/GDPR en moderne data governance-standaarden.
Wat je leert
De rol van Microsoft Purview binnen moderne data governance.
Werken met de Unified Catalog om data-assets en metadata centraal te beheren.
Data-assets opnemen in de Data Map en automatisch ontdekken via scans.
Data Lineage gebruiken om datastromen en afhankelijkheden inzichtelijk te maken.
Data Policy en Information Protection configureren om gebruik en toegang te reguleren.
Rollen, domeinen en permissies inrichten voor verschillende governance-gebieden.
Scanregels en data health inzetten om datakwaliteit te bewaken.
Het Enterprise Glossary gebruiken voor eenduidige definities en terminologie.
Na deze cursus kun je:
Zelfstandig een Microsoft Purview-omgeving inrichten voor data governance.
Data-assets, metadata en datastromen centraal beheren en documenteren.
Toegangs- en gebruiksbeleid instellen met Data Policies en Information Protection.
Data Lineage visualiseren voor audits, impactanalyses en compliance-vraagstukken.
Rollen en permissies toewijzen op basis van governance-domeinen en -rollen.
Data scans, scanregels en data health gebruiken om kwaliteit en dekking te monitoren.
Een Enterprise Glossary opzetten en beheren voor consistente communicatie in de organisatie.
Voor wie
Data governance- en data management-professionals.
Data stewards, data owners en compliance officers.
Security officers en privacy professionals betrokken bij databeheer en AVG/GDPR.
BI- en data platform teams verantwoordelijk voor datakwaliteit en -toegang.
IT- en data-architecten die een centrale governance-laag willen neerzetten.
Voorkennis
Basisbegrip van dataplatformen, datawarehouses of data lakes is gewenst.
Ervaring met Microsoft Azure is een plus, maar niet strikt noodzakelijk.
Basiskennis van privacy- en compliance-thema's (zoals AVG/GDPR) is behulpzaam.
Inhoud (globaal programma)
Deel 1 – Introductie tot data governance & Purview
Concepten: data assets, metadata, catalog en policies.
Deel 2 – Unified Data Catalog & Data Map
Registreren, scannen en organiseren van data-assets.
Deel 3 – Data Lineage
Datastromen en afhankelijkheden visualiseren voor audit en impactanalyse.
Deel 4 – Data Policy & Information Protection
Toegangsbeheer, classificatie en bescherming van gevoelige data.
Deel 5 – Rollen, domeinen & permissies
Governance-rollen, RBAC en segmentatie per domein.
Deel 6 – Scans, scanregels & data health
Kwaliteit, dekking en monitoring van data-assets.
Deel 7 – Enterprise Glossary
Bedrijfsdefinities, begrippen en governance-afspraken vastleggen.
Deel 8 – Best practices & Q&A
Implementatiestrategie, adoptie en vervolgstappen voor jouw organisatie.
€1.295
Klassikaal
max 12
HBO
2 dagen
Data Compliance with Microsoft Purview: GDPR/AVG, DLP, eDiscovery & Information Security
Den Bosch
ma 24 aug. 2026
en 1 andere data
In this training, you'll learn how to use Microsoft Purview to comply with regulations around privacy, information security, and records management. You'll discover how to identify, classify, and protect sensitive information, set retention periods, and support audits, investigations, and reporting. Through practical exercises, you'll work with labels, policies, DLP, eDiscovery, and audit logs, gaining directly applicable knowledge for your organisation. The training closely aligns with current requirements around data governance, security, and GDPR compliance.
What you'll learn
The role of Microsoft Purview within data compliance and information security.
Identifying and classifying sensitive data using (auto)labels and classifiers.
Setting up retention and records management for retention periods and deletion.
Designing Data Loss Prevention (DLP) policies to prevent data leaks.
Working with eDiscovery and Legal Hold for investigations and legal requests.
Using audit logs and reports for oversight, audits, and incident investigation.
Best practices for embedding compliance in a Microsoft 365 environment.
After this course you'll be able to:
Configure Microsoft Purview as a central solution for data compliance.
Classify and protect sensitive information using labels and policies.
Set up retention and deletion processes in line with GDPR and records legislation.
Design and test DLP policies to prevent unwanted data sharing.
Conduct eDiscovery investigations, apply Legal Hold, and export data.
Use audit logs and reports for audits, incident analysis, and accountability.
Establish guidelines and processes to structurally embed compliance in your organisation.
Who is this for
Compliance officers, privacy officers, and DPOs.
Security and risk managers responsible for security and regulatory adherence.
Information and records managers.
Microsoft 365 and security administrators.
Data stewards and data owners managing sensitive information.
Prerequisites
Basic knowledge of Microsoft 365 (SharePoint, Teams, Exchange) is recommended.
Understanding of privacy and security concepts (e.g. GDPR, data breaches, retention periods) is helpful.
No in-depth Azure technical knowledge required; all core concepts are explained in the training.
Programme
Part 1 – Introduction to Data Compliance & Microsoft Purview
Legislation and regulation (GDPR, records and sector-specific legislation) in relation to Purview.
Part 2 – Classification & Labels
Identifying sensitive information, (auto)labels, sensitivity labels, and policy rules.
Part 3 – Retention & Records Management
Retention periods, deletion, records, and applying policies to M365 content (mail, Teams, SharePoint).
Part 4 – Data Loss Prevention (DLP)
Designing, testing, and rolling out DLP policies; preventing data leaks and unwanted exports.
Part 5 – eDiscovery & Legal Hold
Setting up cases, running searches, preserving content, exporting, and documentation.
Part 6 – Audit Logs & Reporting
Activity logs, alerts, dashboards, and evidence for audits and investigations.
Part 7 – Policy, Processes & Adoption
Roles and responsibilities, governance model, communication, and change management.
Part 8 – Best Practices & Q&A
Real-world examples, common mistakes, and next steps for your organisation.
€1.295
Klassikaal
max 12
HBO
2 days
Data Compliance met Microsoft Purview: AVG/GDPR, DLP, eDiscovery & Informatiebeveiliging
Den Bosch
ma 24 aug. 2026
en 1 andere data
In deze training leer je hoe je Microsoft Purview inzet om te voldoen aan wet- en regelgeving rond privacy, informatiebeveiliging en archivering. Je ontdekt hoe je gevoelige informatie herkent, classificeert en beschermt, hoe je bewaartermijnen instelt en hoe je audits, onderzoeken en rapportages ondersteunt. Aan de hand van praktische oefeningen werk je met labels, beleid, DLP, eDiscovery en auditlogboeken, zodat je direct toepasbare kennis opdoet voor jouw organisatie. De training sluit nauw aan bij actuele vereisten rond data governance, veiligheid en AVG/GDPR-compliance.
Wat je leert
De rol van Microsoft Purview binnen data compliance en informatiebeveiliging.
Herkennen en classificeren van gevoelige data met (auto)labels en classifiers.
Inrichten van retention- en records management voor bewaartermijnen en vernietiging.
Opzetten van Data Loss Prevention (DLP) beleid om datalekken te voorkomen.
Werken met eDiscovery en Legal Hold voor onderzoeken en juridische verzoeken.
Gebruik van auditlogboeken en rapportages voor toezicht, audits en incidentonderzoek.
Best practices voor het borgen van compliance in een Microsoft 365-omgeving.
Na deze cursus kun je:
Microsoft Purview configureren als centrale oplossing voor data compliance.
Gevoelige informatie classificeren en beschermen met labels en policies.
Bewaartermijnen en verwijderprocessen inrichten volgens AVG/GDPR en archiefwetgeving.
DLP-beleid opstellen en testen om ongewenste datadeling te beperken.
eDiscovery-onderzoeken uitvoeren, data veilig vastzetten (Legal Hold) en exporteren.
Auditlogboeken en rapportages gebruiken voor audits, incidentanalyse en verantwoording.
Richtlijnen en werkwijzen opstellen om compliance structureel te borgen in de organisatie.
Voor wie
Compliance officers, privacy officers, FG's en DPO's.
Security- en risk managers verantwoordelijk voor veiligheid en naleving.
Informatie- en recordmanagers.
Microsoft 365- en securitybeheerders.
Data stewards en data owners die gevoelige informatie beheren.
Voorkennis
Basiskennis van Microsoft 365 (SharePoint, Teams, Exchange) is wenselijk.
Begrip van privacy- en securityconcepten (bijv. AVG/GDPR, datalekken, bewaartermijnen) is behulpzaam.
Geen diepgaande technische Azure-kennis vereist; alle kernconcepten worden toegelicht.
Inhoud (globaal programma)
Deel 1 – Introductie data compliance & Microsoft Purview
Wet- en regelgeving (AVG/GDPR, archief- en sectorwetgeving) in relatie tot Purview.
Deel 2 – Classificatie & labels
Gevoelige informatie herkennen, (auto)labels, gevoeligheidslabels en beleidsregels.
Deel 3 – Retention & records management
Bewaartermijnen, vernietiging, records en beleid toepassen op M365-content (mail, Teams, SharePoint).
Deel 4 – Data Loss Prevention (DLP)
DLP-beleid ontwerpen, testen en uitrollen; voorkomen van datalekken en ongewenste exports.
Deel 5 – eDiscovery & Legal Hold
Zaken opzetten, zoekopdrachten uitvoeren, content veiligstellen, export en documentatie.
Deel 6 – Audit logs & rapportage
Activiteitenlogboeken, alerts, dashboards en onderbouwing voor audits en onderzoeken.
Deel 7 – Beleid, processen & adoptie
Rollen en verantwoordelijkheden, governance-model, communicatie en verandermanagement.
Deel 8 – Best practices & Q&A
Praktijkvoorbeelden, veelgemaakte fouten en vervolgstappen voor jouw organisatie.
€1.295
Klassikaal
max 12
HBO
2 dagen
Certified Data Management Professional (CDMP): Data Management Based on the DAMA DMBoK
Den Bosch
ma 5 okt. 2026
en 1 andere data
In this two-day training, you'll explore the key concepts, processes, and best practices from the Data Management Body of Knowledge (DMBoK). You'll gain a clear understanding of how data management is structured and how the different knowledge areas work together to make data reliable, accessible, and usable. The training combines theory with practical examples and interactive exercises, showing how organisations actually apply data management — and prepares you thoroughly for the CDMP Fundamentals exam.
What you'll learn
The structure and layout of the DAMA DMBoK.
An overview of all knowledge areas within data management.
Best practices for data governance and organisation-wide data processes.
The practical meaning of data architecture, data quality, and metadata.
How data management contributes to compliance, efficiency, and business value.
Roles, responsibilities, and processes within a data management organisation.
Structured preparation for the CDMP Fundamentals exam.
After this course you'll be able to:
Explain the key concepts and knowledge areas from the DMBoK.
Position data management within your own organisation.
Recognise and describe core processes for governance, data quality, and metadata.
Understand how data architecture, security, and lifecycle management are connected.
Identify roles and responsibilities within a data management function.
Prepare effectively for the CDMP Fundamentals exam.
Who is this for
Data managers, data stewards, and data governance professionals.
Compliance and privacy professionals involved in data policy.
BI and analytics leaders and data architects.
Project and programme managers involved in data projects.
Anyone looking for a structured and professional foundation in data management.
Prerequisites
A general understanding of how data is used within organisations.
Experience in a data, IT, or business role is helpful but not required.
No prior knowledge of DMBoK or CDMP required.
Programme
Day 1
Introduction to DAMA, DMBoK, and the CDMP framework.
Structure of the DMBoK and the central role of data governance.
Overview of core areas: data governance, data architecture, data modelling and design.
Data quality management and metadata management in practice.
Interactive exercises and real-world organisational examples.
Day 2
Further knowledge areas: data security, data integration, master and reference data, data warehousing and BI, documents and content.
Data management organisation: roles, responsibilities, processes, and operating models.
Data management and compliance: privacy, risk, regulation, and policy.
Translating DMBoK concepts to your own organisation.
Practising exam questions and CDMP Fundamentals preparation.
Wrap-up, Q&A, and personal action points.
€1.395
Klassikaal
max 12
HBO
2 days
Certified Data Management Professional (CDMP): Data Management op basis van de DAMA DMBoK
Den Bosch
ma 5 okt. 2026
en 1 andere data
In deze tweedaagse training maak je kennis met de belangrijkste concepten, processen en best practices uit de Data Management Body of Knowledge (DMBoK). Je krijgt een helder beeld van hoe data management is gestructureerd en hoe de verschillende kennisgebieden samenwerken om data betrouwbaar, toegankelijk en bruikbaar te maken. De training combineert theorie met praktijkvoorbeelden en interactieve oefeningen, zodat je ziet hoe organisaties data management daadwerkelijk toepassen. Aan het einde ben je goed voorbereid op het CDMP Fundamentals examen.
Wat je leert
De structuur en opbouw van de DAMA DMBoK.
Een overzicht van alle kennisgebieden binnen data management.
Best practices voor data governance en organisatiebrede dataprocessen.
De praktische betekenis van data-architectuur, datakwaliteit en metadata.
Hoe data management bijdraagt aan compliance, efficiëntie en business value.
Rollen, verantwoordelijkheden en processen binnen een data management organisatie.
Voorbereiding op het CDMP Fundamentals examen.
Na deze cursus kun je:
De belangrijkste concepten en kennisgebieden uit de DMBoK uitleggen.
Data management positioneren binnen je eigen organisatie.
Kernprocessen voor governance, datakwaliteit en metadata herkennen en beschrijven.
Begrijpen hoe data-architectuur, beveiliging en lifecycle management samenhangen.
Rollen en verantwoordelijkheden binnen een data management functie identificeren.
Je gestructureerd voorbereiden op het CDMP Fundamentals examen.
Voor wie
Data managers, data stewards en data governance professionals.
Compliance- en privacyprofessionals betrokken bij databeleid.
BI- en analyticsleiders en data-architecten.
Project- en programmamanagers betrokken bij dataprojecten.
Iedereen die een gestructureerde en professionele basis in data management zoekt.
Voorkennis
Algemeen begrip van hoe data binnen organisaties wordt gebruikt.
Ervaring in een data-, IT- of businessrol is nuttig, maar niet verplicht.
Geen voorkennis van DMBoK of CDMP vereist.
Inhoud (globaal programma)
Dag 1
Introductie tot DAMA, DMBoK en het CDMP-framework.
Structuur van de DMBoK en de centrale rol van data governance.
Overzicht van kerngebieden: data governance, data-architectuur, datamodellering en ontwerp.
Datakwaliteitsmanagement en metadata management in de praktijk.
Interactieve oefeningen en praktijkvoorbeelden.
Dag 2
Verdere kennisgebieden: databeveiliging, data-integratie, master- en referentiedata, datawarehousing en BI, documenten en content.
Data management organisatie: rollen, verantwoordelijkheden, processen en operating models.
Data management en compliance: privacy, risico, regelgeving en beleid.
DMBoK-concepten vertalen naar je eigen organisatie.
Examenvragen oefenen en voorbereiding op het CDMP Fundamentals examen.
Afsluiting, Q&A en persoonlijke actiepunten.
€1.395
Klassikaal
max 12
HBO
2 dagen