大數(shù)據(jù)分析師證書

針對不同知識，掌握程度的要求分為【領(lǐng)會】、【熟知】、【應(yīng)用】三個級別，考生應(yīng)按照不同知識要求進行學(xué)習(xí)。

• 1．領(lǐng)會：考生能夠領(lǐng)會了解規(guī)定的知識點，并能夠了解規(guī)定知識點的內(nèi)涵與外延，了 解其內(nèi)容要點和它們之間的區(qū)別與聯(lián)系，并能做出正確的闡述、解釋和說明。

• 2．熟知：考生須掌握知識的要點，并能夠正確理解和記憶相關(guān)理論方法，能夠根據(jù)不 同要求，做出邏輯嚴(yán)密的解釋、說明和闡述。此部分為考試的重點部分。

• 3．應(yīng)用：考生須學(xué)會將知識點落地實踐，并能夠結(jié)合相關(guān)工具進行商業(yè)應(yīng)用，能夠根 據(jù)具體要求，給出問題的具體實施流程和策略。

考試范圍

PART 1 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論 占比（8% ） ?

• a. 大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)（1%）

• b. Python 基礎(chǔ)（5%）

• c. Linux & Ubuntu 操作系統(tǒng)基礎(chǔ)（2%）

PART 2 Hadoop 理論 占比（12% ）

• a. Hadoop 安裝配置及運行機制解析（2%）

• b. HDFS 分布式文件系統(tǒng)（2%）

• c. MapReduce 理論及實戰(zhàn)（2%）

• d. Hadoop 生態(tài)其他常用組件（6%）

PART 3 大數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)庫理論及工具 占比（16% ）

• a. 數(shù)據(jù)庫導(dǎo)論（2%）

• b. MySQL 理論及實戰(zhàn)（3%）

• c. HBase 安裝及使用（3%）

• d. Hive 安裝及使用（5%）

• e. Sqoop 安裝及使用（3%）

PART 4 大數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ) 占比（10% ）

• a. 數(shù)據(jù)挖掘的基本思想（2%）

• b. 數(shù)據(jù)挖掘基本方法介紹（2%）

• c. 有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（4%）

• d. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（2%）

PART 5 大數(shù)據(jù)分析之 Spark 工具及實戰(zhàn) 占比（35% ）

• a. Spark 基礎(chǔ)理論（2%）

• b. Spark RDD 基本概念及常用操作（3%）

• c. Spark 流式計算框架 Spark Streaming、Structured Streaming（5%）

• d. Spark 交互式數(shù)據(jù)查詢框架 Spark SQL（5%）

• e． Spark 機器學(xué)習(xí)算法庫 Spark MLlib 基本使用方法（15%）

• f． Spark 圖計算框架 GraphX（5%）

PART 6 大數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)可視化方法 占比（4% ）

• a. 數(shù)據(jù)可視化入門基礎(chǔ)（1%）

• b. Python 數(shù)據(jù)可視化入門（2%）

• c. Python 高級數(shù)據(jù)可視化方法（1%）

PART 7 大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn) 占比（15% ）

• a. 利用 HDFS Shell 操作 HDFS 文件系統(tǒng)（1%）

• b. 利用 Hive SQL 進行數(shù)據(jù)清洗（2%）

• c. 利用 Sqoop 進行數(shù)據(jù)傳輸（1%）

• d. 利用 Spark SQL 進行數(shù)據(jù)讀?。?%）

• e. 利用 Spark MLlib 進行機器學(xué)習(xí)建模（8%）

• f. 利用 Python 進行建模結(jié)果數(shù)據(jù)可視化（1%）

考試內(nèi)容

PART 1 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論

1、大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

【領(lǐng)會】 大數(shù)據(jù)技術(shù)誕生技術(shù)背景 大數(shù)據(jù)技術(shù)實際應(yīng)用 分布式處理技術(shù)概念

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的概念 【熟知】 明確數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)和意義 明確分布式技術(shù)在進行海量數(shù)據(jù)處理時起到的關(guān)鍵作用 數(shù)據(jù)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘方法的區(qū)別和聯(lián)系 明確數(shù)據(jù)分析流程中不同軟件工具的作用 常用描述性統(tǒng)計方法 常用數(shù)據(jù)挖掘方法

2、Python 基礎(chǔ)

【領(lǐng)會】 Python 語言的特點、語法、應(yīng)用場景

• 【熟知】
• Python 基礎(chǔ)語法，包括基本數(shù)據(jù)類型、運算符、條件控制語句、循環(huán)語句等；
• Python 函數(shù)式編程，常用高階函數(shù)，包括 map 函數(shù)、reduce 函數(shù)、filter 函數(shù)及模塊相關(guān)功能
• Python 面向?qū)ο缶幊烫匦?，包括類和實例、繼承、多態(tài)
• 利用 Python 鏈接數(shù)據(jù)庫
• Python 可視化常用包及其基本使用方法

3、Linux 與 Ubuntu 基礎(chǔ)

• 【領(lǐng)會】
• Linux 入門
• Linux 與 Ubuntu 的關(guān)系
• Ubuntu 的安裝及配置
• Ubuntu 文件組織形式
• Ubuntu 操作系統(tǒng)的常用命令
• SSH 理論基礎(chǔ)
• 了解其他常用 Linux 系統(tǒng)，如 CentOS，RedHat，SUSE 等
• 【熟知】
• Ubuntu 操作系統(tǒng)命令及使用命令編輯文件
• IP 地址的基礎(chǔ)理論
• SSH 命令使用方法
• 利用 SSH 基于密匙的安全驗證進行多個節(jié)點間的無密碼登陸
• 【應(yīng)用】
• 安裝配置 Linux 操作系統(tǒng)
• 利用 SSH 基于密匙的安全驗證進行多個節(jié)點間的無密碼登陸
• 掌握部分 shell 命令進行 Linux 操作，如 awk、grep、sed 典型的文本處理工具

PART 2 Hadoop 理論

1、Hadoop 安裝配置及運行機制解析

• 【領(lǐng)會】
• 分布式系統(tǒng)設(shè)計的基本思想
• Hadoop 概念、版本、歷史
• Hadoop 單機、偽分布及集群模式的安裝配置步驟
• 如何通過命令行和瀏覽器觀察 Hadoop 的運行狀態(tài)
• 【熟知】
• Hadoop 單機、偽分布及集群模式的安裝配置過程和內(nèi)容
• Hadoop 參數(shù)格式
• Hadoop 參數(shù)的修改與優(yōu)化
• Hadoop 的安全模式
• 【應(yīng)用】
• 進行 Hadoop 集群的配置
• 查看和管理 Hadoop 集群
• Hadoop 運行的日志信息查看與分析

2、HDFS 分布式文件系統(tǒng)

• 【領(lǐng)會】
• HDFS 的概念及設(shè)計
• HDFS 體系結(jié)構(gòu)及運行機制，
• NameNode、DataNode、SecondaryNameNode 的作用及運行機制
• HDFS 的備份機制和文件管理機制
• 【熟知】
• HDFS 的運行機制
• NameNode、DataNode、SecondaryNameNode 的配置文件
• HDFS 文件系統(tǒng)的常用命令
• 【應(yīng)用】
• 使用命令及 Java 語句操作 HDFS 中的文件 使用 JPS 查看 NameNode、DataNode、SecondaryNameNode 的運行狀態(tài)

3、MapReduce 理論及實戰(zhàn)

• 【領(lǐng)會】
• MapReduce 的概念及設(shè)計
• MapReduce 運行過程中類的調(diào)用過程
• Mapper 類和 Reducer 類的繼承機制
• job 的生命周期
• MapReduce 中 block 的調(diào)度及作業(yè)分配機制
• 【熟知】
• MapReduce 程序編寫的主要內(nèi)容
• MapReduce 程序提交的執(zhí)行過程
• MapReduce 程序在瀏覽器的查看
• 【應(yīng)用】
• Mapper 類和 Reducer 類的主要編寫內(nèi)容和模式
• job 的實現(xiàn)和編寫
• 編寫基于 MapReduce 模型的 wordcount 程序
• 相應(yīng) jar 包的打包和集群運行

4、Hadoop 生態(tài)其他常用組件

• 【領(lǐng)會】
• HBase 基本功能、Hive 基本功能、Sqoop 基本功能、ZooKeeper 的基本功能、Flink 基本功能
• 【熟知】
• HBase 的安裝配置及常用命令、Hive 的安裝配置及常用命令、Sqoop 的安裝配置及常用 命令、ZooKeeper 的安裝配置及常用命令、Flink 安裝配置及常用命令
• 【應(yīng)用】
• HBase、Hive、Sqoop、Flink 及 ZooKeeper 的安裝與運行

PART 3 大數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)庫理論及工具

1、數(shù)據(jù)庫導(dǎo)論

• 【領(lǐng)會】
• 數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫的概念
• 數(shù)據(jù)管理發(fā)展的三個階段，不同階段數(shù)據(jù)管理的特點，特別是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點
• 數(shù)據(jù)依賴及數(shù)據(jù)規(guī)范化理論、數(shù)據(jù)模型理論及方法
• 【熟知】
• SQL 的基本概念和特點
• SQL 的數(shù)據(jù)定義功能
• SQL 的數(shù)據(jù)查詢功能
• CRUD 操作
• SQL 的數(shù)據(jù)更新功能
• 不同 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的特點及使用場合

2、MySQL 理論及實戰(zhàn)

• 【領(lǐng)會】
• 數(shù)據(jù)庫、表、索引和視圖的相關(guān)概念
• 數(shù)據(jù)庫完整性約束的概念、定義及使用方法
• 數(shù)據(jù)庫、表、索引和視圖的維護方法
• 【熟知】
• MySQL 中 SELECT 命令的基本格式
• 掌握單表查詢的方法和技巧
• 掌握多表連接查詢的方法和技巧
• 掌握嵌套查詢、集合查詢的方法和技巧
• 【應(yīng)用】
• MySQL 平臺下的 SQL 交互操作

3、Hive 數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)

• 【領(lǐng)會】
• Hive 數(shù)據(jù)倉庫在 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的地位
• 【熟知】
• Hive 與 HBase 的區(qū)別
• 【應(yīng)用】
• 使用 Hive 進行頻率統(tǒng)計

4、Hive 的基本命令

• 【領(lǐng)會】

• Hive 中的數(shù)據(jù)庫概念、修改數(shù)據(jù)庫

• 【熟知】

• 創(chuàng)建表、管理表、外部表、分區(qū)表、刪除表

• 【應(yīng)用】

• 向表中增加數(shù)據(jù)

• 通過查詢語句向表中插入數(shù)據(jù)

• 單個查詢語句中創(chuàng)建表并加載數(shù)據(jù)

• 導(dǎo)出數(shù)據(jù)

5、Hive 中檢索數(shù)據(jù)

• 【領(lǐng)會】

• Hive 中的命令語句是類 SQL 語句

• 【熟知】

• SELECT…FROM 語句

• 【應(yīng)用】

• 使用列值進行計算、算術(shù)運算符、使用函數(shù)、列別名、嵌套 SELECT 語句、WHERE 語句、group by 語句、集合運算、多表連接、內(nèi)連接、外連接、笛卡爾積連接、order by 語句、 抽樣查詢、視圖。

6、Sqoop 基礎(chǔ)

• 【領(lǐng)會】

• Sqoop 是一個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲工具，它能夠?qū)?Hadoop HDFS 中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，也能將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲到 HDFS 中。

• 【熟知】

• Sqoop 鏈接數(shù)據(jù)庫需要 JDBC 的支持

• 【應(yīng)用】

• Sqoop 的安裝方法

• 從 Hadoop HDFS 向 MySQL 導(dǎo)入數(shù)據(jù)

• 從 MySQL 向 Hadoop HDFS 導(dǎo)入數(shù)據(jù)

7、HBase 理論及實戰(zhàn)

• 【領(lǐng)會】
• HBase 的基礎(chǔ)概念、數(shù)據(jù)模型、存儲模型
• HBase 集群配置參數(shù)分析
• HBase 集群查看方式
• 【熟知】
• HBase shell 常用的操作命令
• HBase 的參數(shù)配置
• HBase 的每個數(shù)據(jù)單元的操作方式
• 區(qū)域服務(wù)器(Region Server)和主服務(wù)器(Master Server)的管理模式
• HBase 的存儲模式
• 【應(yīng)用】
• HBase 的偽分布和集群的安裝及配置
• HBase 的 API 操作項目實戰(zhàn)

PART 4 大數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)

1、數(shù)據(jù)挖掘的基本思想

• 【領(lǐng)會】
• 常用數(shù)據(jù)挖掘的概念和方法介紹
• 【熟知】
• 數(shù)據(jù)挖掘的常用算法
• 數(shù)據(jù)挖掘的過程
• 數(shù)據(jù)挖掘的常用工具及數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場景

2、數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識

• 【熟知】
• 數(shù)據(jù)、算法基本概念
• 算法基本分類方法
• 有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中的訓(xùn)練樣本、測試樣本、特征變量、目標(biāo)變量（標(biāo)簽）等常用術(shù)語的相關(guān)定義

3、有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

• 【領(lǐng)會】
• 有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法基本定義
• 分類算法與回歸算法區(qū)別與聯(lián)系
• 【熟知】
• 掌握以下常用有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法基本原理：
• 最近鄰分類器 KNN、樸素貝葉斯、線性回歸、邏輯回歸、決策樹、集成算法（包括 Bagging和 Boosting 兩類算法）、支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過濾等
• 掌握用于分類算法評價的指標(biāo)體系，包括混淆矩陣內(nèi)的一級評估指標(biāo)，以及基于混淆矩陣的準(zhǔn)確率（accuracy）、召回率（recall）、精確度（precaution）、F 指標(biāo)、AUC 曲線等
• 各項指標(biāo)的評估方法。
• 掌握包括 SSE、SSR、MSE、R 方、調(diào)整 R 方在內(nèi)的回歸類算法評估指標(biāo)。
• 【應(yīng)用】
• 能借助常用數(shù)據(jù)挖掘工具實現(xiàn)上述常用有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，并完成相應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘工作

4、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

• 【領(lǐng)會】
• 無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法基本定義
• 聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法基本定義
• 【熟知】
• 掌握常用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，包括 Apriori、FP-Growth 等
• 掌握常用聚類算法，包括層次聚類、K-Means 快速聚類、DBSCAN 聚類算法等
• 【應(yīng)用】
• 能借助常用數(shù)據(jù)挖掘工具實現(xiàn)上述常用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，并完成相應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘工作

PART 5 大數(shù)據(jù)分析之 Spark 工具及實戰(zhàn)

1、Spark 基礎(chǔ)理論

• 【領(lǐng)會】
• Spark 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的功能與結(jié)構(gòu)
• Spark、Hadoop 之間的區(qū)別與聯(lián)系
• Spark 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的特點
• Scala 基本語法
• 【熟知】
• Spark 生態(tài)系統(tǒng)中的四大核心組件
• Spark 與 MapReduce 的對比與分析
• Spark 與 MapReduce 適用的應(yīng)用場景
• Spark 的多種運行模式
• 【應(yīng)用】
• 熟練掌握 Standalone 模式下 Spark 集群的搭建步驟
• 配置文件中參數(shù)的具體含義

2、Spark RDD 基本概念與常用操作

• 【領(lǐng)會】
• Spark RDD 基本概念
• Spark API
• Spark 任務(wù)調(diào)度策略
• 【熟知】
• Spark RDD 的特性
• RDD 上的轉(zhuǎn)換操作、執(zhí)行操作、持久化操作
• RDD 之間的寬依賴關(guān)系與窄依賴關(guān)系 【應(yīng)用】
• 基于 Spark API 編寫詞頻統(tǒng)計程序，并在詞頻統(tǒng)計程序基礎(chǔ)上進行功能擴展，SparkContext、TaskScheduler、DAGScheduler 等核心代碼的分析與調(diào)試。

3、Spark 流式計算框架 Spark Str eaming、Structur ed Str eaming

• 【領(lǐng)會】
• Kafka 分布式消息分發(fā)機制
• Spark Streaming 應(yīng)用場景
• Spark Streaming 基本概念
• Spark DStream 的存儲級別
• Structured Streaming 計算框架
• 【熟知】
• 批處理間隔、離散數(shù)據(jù)流 Spark DStream、窗口、滑動間隔、窗口間隔等重要概念
• 熟練使用 Spark DStream 的相關(guān)操作
• Spark Streaming 的三種應(yīng)用模式，以及實現(xiàn)三種模式的相關(guān)操作
• 【應(yīng)用】
• 搭建 Kafka 環(huán)境，能夠?qū)?Kafka 作為高級數(shù)據(jù)源時使用 Spark Streaming，基于 HDFS 上 文本數(shù)據(jù)創(chuàng)建 Spark DStream，并利用相關(guān)操作進行數(shù)據(jù)分析，基于網(wǎng)絡(luò)中實時數(shù)據(jù)創(chuàng)建 Spark DStream，并結(jié)合窗口等概念和相關(guān)操作進行數(shù)據(jù)分析，基于無狀態(tài)模式處理 HDFS 上的文本數(shù)據(jù)，基于 stateful 與 window 模式處理網(wǎng)絡(luò)實時數(shù)據(jù)。

4、Spark 交互式數(shù)據(jù)查詢框架 Spark SQL

【領(lǐng)會】

• Spark SQL 的發(fā)展歷程
• Spark SQL 的性能
• Spark SQL、Hive、Shark 之間的聯(lián)系
• Spark SQL 的應(yīng)用場景
• hive/console 的安裝過程與基本原理
• 【熟知】
• 基于 Hadoop 搭建 Spark SQL 的測試環(huán)境
• 掌握 LogicalPlan、SqlParser、Analyzer、Optimizer 等組件
• SchemaRDD 的基本概念與相關(guān)操作
• 不同數(shù)據(jù)源的運行計劃
• 不同查詢的運行計劃
• 查詢優(yōu)化策略
• 【應(yīng)用】
• HiveContext 與 SQLContext 的基礎(chǔ)應(yīng)用，利用 Spark SQL 對 JSON 文件、Parquet 文- 件以 及 Hive 上的數(shù)據(jù)進行交互式查詢。

5、Spark 機器學(xué)習(xí)算法庫 Spark MLlib 基本使用方法

• 【領(lǐng)會】
• Spark MLlib 的基本框架與原理
• Spark MLlib 中 ML 庫與 MLlib 庫區(qū)別
• 【熟知】
• Spark MLlib 中矩陣向量運算方法
• Spark MLlib 中常用統(tǒng)計計算方法
• 【應(yīng)用】
• 能夠利用 ML Pipelines 構(gòu)建機器學(xué)習(xí)流
• 能夠利用 TF-IDF、Word2Vec、CountVectorizer 等進行特征抽取、轉(zhuǎn)化和選擇
• 能夠利用 ML 進行機器學(xué)習(xí)模型建模，至少掌握以下常用模型建模方法，包括決策樹、 邏輯回歸、KMeans 聚類、GMM 高斯混合模型聚類、協(xié)同過濾、隨機森林、SVM 等模型
• 能夠利用 CrossValidator（交叉驗證）和 TrainValidationSplit（訓(xùn)練驗證分割）進行模型評估與參數(shù)調(diào)優(yōu)

6、Spark 圖計算框架 Gr apX

• 【領(lǐng)會】
• Spark GraphX 簡介
• Spark GraphX、GraphLab、Pregel 的聯(lián)系與區(qū)別
• Spark GraphX 中表視圖與圖視圖的兩種數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換
• 圖論基本概念
• 【熟知】
• Spark GraphX 中數(shù)據(jù)的主要表示形式
• 圖的存儲模型
• Spark GraphX 提供的切分策略
• 圖的構(gòu)建操作
• 圖的屬性操作
• 圖的結(jié)構(gòu)操作
• 【應(yīng)用】
• Spark GraphX 源碼分析與調(diào)試
• 基于 Pregel 的 API 實現(xiàn)圖的 PageRank 和最短路徑算法

PART 6 大數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)可視化方法?

1、數(shù)據(jù)可視化入門基礎(chǔ)

• 【領(lǐng)會】
• 數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用場景
• 常用數(shù)據(jù)可視化工具
• 常用可視化圖形介紹及其基本作用，常用可視化圖形包括條形圖、柱狀圖、餅圖、折線圖、雷達(dá)圖等

2、Python 數(shù)據(jù)可視化

• 【領(lǐng)會】
• Python 可視化發(fā)展近況及其優(yōu)勢
• 【熟知】
• Python 數(shù)據(jù)可視化常用包的安裝與更新，包括 Matplotlib、Seaborn 等
• 利用 Matplotlib、Seaborne 繪制常用可視化圖形

3、Python 高級可視化方法

• 【領(lǐng)會】
• Echarts 基本情況與主要應(yīng)用背景
• 【熟知】
• Pyecharts 的安裝與更新
• 利用 Pyecharts 繪制常見可視化圖形

PART 6 大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)

1、利用 HDFS Shell 操作 HDFS 文件系統(tǒng)

• 【熟知】
• HDFS 常用命令，包括創(chuàng)建文件目錄命令、文件傳輸命令、文件修改及刪除命令等

2、利用 Hive SQL 進行數(shù)據(jù)清洗

• 【熟知】
• 熟悉 Hive SQL 基本語法，并能在數(shù)據(jù)預(yù)處理中靈活利用 Hive 工具，通過創(chuàng)建 Hive 表， - 利用 Hive SQL 進行數(shù)據(jù)查詢與數(shù)據(jù)清洗

3、利用 Sqoop 進行數(shù)據(jù)傳輸

• 【熟知】
• 能夠靈活使用 Sqoop shell 命令進行文件在 Hadoop 中與 MySQL 數(shù)據(jù)庫中的轉(zhuǎn)化操作， 以達(dá)到文件傳輸要求

4、利用 Spark SQL 進行數(shù)據(jù)讀取

• 【熟知】
• 能夠靈活應(yīng)用 Spark SQL 讀取文件，并能夠?qū)⑵渌?a href='/map/shujuleixing/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)類型按要求轉(zhuǎn)化為 DataFrame， 以方便后續(xù)機器學(xué)習(xí)建模工作

5、Spark MLlib 進行機器學(xué)習(xí)建模

• 【熟知】
• 能夠根據(jù)分析要求，靈活調(diào)用 MLlib 中的相關(guān)算法進行分析，并能進一步構(gòu)建機器學(xué)習(xí) 流，能夠利用調(diào)參工具對模型進行調(diào)優(yōu)，能夠利用模型評估指標(biāo)最終建模結(jié)果進行評估。

6、利用 Python 進行建模結(jié)果數(shù)據(jù)可視化

• 最終建模完成后，結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景和演示需求，將建模結(jié)果導(dǎo)入本地，并利用 Pyhton 工具，合理選擇對應(yīng)第三方庫，對建模結(jié)果進行數(shù)據(jù)可視化演示。

什么專業(yè)適合考？

大數(shù)據(jù)專業(yè)是一個跨學(xué)科的領(lǐng)域，涵蓋了數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)等多個學(xué)科。隨著數(shù)據(jù)在各個行業(yè)中的重要性日益增加，大數(shù)據(jù)專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容也變得愈發(fā)豐富和復(fù)雜。本文將詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)專業(yè)的核心課程和學(xué)習(xí)內(nèi)容，幫助大家更好地了解這個領(lǐng)域。

基礎(chǔ)課程

數(shù)學(xué)與統(tǒng)計

• 數(shù)學(xué)分析：數(shù)學(xué)分析是大數(shù)據(jù)專業(yè)的基礎(chǔ)課程之一，主要包括微積分、函數(shù)論等內(nèi)容。這些知識對于理解算法和模型的數(shù)學(xué)原理至關(guān)重要。
• 高等代數(shù)：高等代數(shù)課程主要涉及矩陣?yán)碚?、線性代數(shù)等內(nèi)容，這些知識在數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)算法中有廣泛的應(yīng)用。
• 概率與統(tǒng)計：概率與統(tǒng)計是數(shù)據(jù)分析的核心工具，幫助學(xué)生理解數(shù)據(jù)的分布特性和統(tǒng)計推斷方法。
• 最優(yōu)化理論：最優(yōu)化理論課程主要研究如何在給定條件下找到最優(yōu)解，這在機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練中非常重要。
• 離散數(shù)學(xué)：離散數(shù)學(xué)涉及圖論、組合數(shù)學(xué)等內(nèi)容，這些知識在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計中有重要應(yīng)用。

計算機科學(xué)

• 計算機網(wǎng)絡(luò)：計算機網(wǎng)絡(luò)課程幫助學(xué)生理解數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸和處理方式，對于大數(shù)據(jù)的分布式處理非常關(guān)鍵。
• Python編程：Python是一種廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)的編程語言，學(xué)生需要掌握Python的基礎(chǔ)語法和常用庫。
• 數(shù)據(jù)庫管理：數(shù)據(jù)庫管理課程主要講解關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與管理，幫助學(xué)生理解數(shù)據(jù)存儲和查詢的基本原理。

核心課程

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程主要講解各種數(shù)據(jù)存儲和組織方式，如數(shù)組、鏈表、樹和圖等。這些知識對于高效的數(shù)據(jù)處理和算法設(shè)計非常重要。
• 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘課程主要研究如何從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，涉及分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)。
• 機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)，學(xué)生需要學(xué)習(xí)各種監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、決策樹、支持向量機等。
• 大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用：這門課程主要講解大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本原理和實際應(yīng)用，包括Hadoop、Spark等分布式計算框架。

大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用

• 大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)：這門課程主要介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本概念和架構(gòu)，幫助學(xué)生建立對大數(shù)據(jù)技術(shù)的整體認(rèn)知。
• 大數(shù)據(jù)智能分析理論與方法：這門課程主要研究如何利用人工智能技術(shù)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行智能分析。
• 大數(shù)據(jù)管理方法與應(yīng)用：這門課程主要講解大數(shù)據(jù)的管理方法和實際應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等內(nèi)容。

數(shù)據(jù)處理與分析

• 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理課程主要講解如何從各種數(shù)據(jù)源中獲取數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和整合。
• 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)倉庫課程主要講解數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計與管理，數(shù)據(jù)挖掘課程則研究如何從數(shù)據(jù)倉庫中提取有價值的信息。

選修課程

數(shù)據(jù)科學(xué)與應(yīng)用

• 數(shù)據(jù)科學(xué)算法導(dǎo)論：這門課程主要介紹數(shù)據(jù)科學(xué)中的常用算法和技術(shù)，幫助學(xué)生理解數(shù)據(jù)科學(xué)的基本原理和應(yīng)用。
• 數(shù)據(jù)科學(xué)專題：數(shù)據(jù)科學(xué)專題課程主要研究數(shù)據(jù)科學(xué)中的前沿問題和新技術(shù)，幫助學(xué)生了解數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展趨勢。
• 數(shù)據(jù)科學(xué)實踐：這門課程主要通過實際項目訓(xùn)練學(xué)生的數(shù)據(jù)分析和解決問題的能力。

商務(wù)智能與可視化

• 商務(wù)智能基礎(chǔ)：商務(wù)智能基礎(chǔ)課程主要講解如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)支持商業(yè)決策。
• 大數(shù)據(jù)可視化：大數(shù)據(jù)可視化課程主要研究如何將復(fù)雜的數(shù)據(jù)通過圖表和圖形的方式直觀地展示出來，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)

• Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)：Hadoop是大數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)之一，這門課程主要講解Hadoop的基本原理和應(yīng)用。

實踐技能

• 數(shù)據(jù)采集與處理 學(xué)生需要掌握數(shù)據(jù)采集、處理和呈現(xiàn)的技術(shù)，熟練使用多種軟件進行數(shù)據(jù)分析和可視化。例如，學(xué)生可以使用Python編寫腳本從網(wǎng)絡(luò)上抓取數(shù)據(jù)，并使用Pandas進行數(shù)據(jù)清洗和分析。通過這些實踐，學(xué)生可以提升處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和挖掘價值的能力。

• 編程語言 掌握編程語言如Java、Python、Scala等在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用是非常重要的。這些編程語言在大數(shù)據(jù)處理、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析中有廣泛的應(yīng)用。例如，學(xué)生可以使用Python編寫機器學(xué)習(xí)算法，使用Scala開發(fā)Spark應(yīng)用程序。

• 跨學(xué)科知識 大數(shù)據(jù)專業(yè)是一個交叉學(xué)科，涉及統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)等多個領(lǐng)域。學(xué)生需要具備較強的理論分析和解決實際問題的能力。例如，學(xué)生在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘時，需要結(jié)合統(tǒng)計學(xué)和計算機科學(xué)的知識，設(shè)計和實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)挖掘算法。

通過這些課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生可以提升處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和挖掘價值的能力，為未來從事數(shù)據(jù)相關(guān)職業(yè)做好準(zhǔn)備。值得一提的是，獲得CDA（Certified Data Analyst）認(rèn)證可以顯著提升學(xué)生在就業(yè)市場的競爭力。CDA認(rèn)證是行業(yè)內(nèi)廣泛認(rèn)可的技能認(rèn)證，能夠證明持有者在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域具備扎實的理論基礎(chǔ)和實踐能力。

CDA官網(wǎng)鏈接：https://www.cdaglobal.com

這里分享一個你一定用得到的小程序——CDA數(shù)據(jù)分析師考試小程序。 它是專為CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試報考打造的一款小程序?？梢詭湍憧焖賵竺荚嚒⒉槌煽?、查證書、查積分，通過該小程序，考生可以享受更便捷的服務(wù)。 掃碼加入CDA小程序，與圈內(nèi)考生一同學(xué)習(xí)、交流、進步！

總之，大數(shù)據(jù)專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容豐富而廣泛，涵蓋了從基礎(chǔ)理論到實際應(yīng)用的各個方面。通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和實踐，學(xué)生不僅可以掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心知識，還能培養(yǎng)解決實際問題的能力，為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。希望這篇文章能幫助大家更好地了解大數(shù)據(jù)專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容，并激發(fā)對這一領(lǐng)域的興趣和熱情。