
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。
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%)
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%)
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%)
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%)
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%)
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%)
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)讀取(2%)
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%)
【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
【領(lǐng)會】 Python 語言的特點、語法、應(yīng)用場景
【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)
【領(lǐng)會】
【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。
【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
【領(lǐng)會】
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。
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。
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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。
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