CDALEVELⅡ?数据分析师考试?纲

考试题型:客观题(单选+多选)+上机建模题

考试内容:第一阶段,90分钟,客观题(单选+多选),上机答题;第二阶段120分钟,案例操作,自行携带电脑操作,案例数据将统一提供CSV文件。

针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。

1.领会:考生能够领会了解规定的知识点,并能够了解规定知识点的内涵与外延,了解其内容要点和它们之间的区别与联系,并能做出正确的阐述、解释和说明。

a.大数据分析基础(1%)

b.Python基础(5%)

c.Linux&Ubuntu操作系统基础(2%)

a.Hadoop安装配置及运行机制解析(2%)

b.HDFS分布式文件系统(2%)

c.MapReduce理论及实战(2%)

d.Hadoop生态其他常用组件(6%)

a.数据库导论(2%)

b.MySQL理论及实战(3%)

c.HBase安装及使用(3%)

d.Hive安装及使用(5%)

e.Sqoop安装及使用(3%)

a.数据挖掘的基本思想(2%)

b.数据挖掘基本方法介绍(2%)

c.有监督学习算法(4%)

d.无监督学习算法(2%)

a.Spark基础理论(2%)

b.SparkRDD基本概念及常用操作(3%)

c.Spark流式计算框架SparkStreaming、StructuredStreaming(5%)

d.Spark交互式数据查询框架SparkSQL(5%)

e.Spark机器学习算法库SparkMLlib基本使用方法(15%)

f.Spark图计算框架GraphX(5%)

a.数据可视化入门基础(1%)

b.Python数据可视化入门(2%)

c.Python高级数据可视化方法(1%)

a.利用HDFSShell操作HDFS文件系统(1%)

b.利用HiveSQL进行数据清洗(2%)

c.利用Sqoop进行数据传输(1%)

d.利用SparkSQL进行数据读取(2%)

e.利用SparkMLlib进行机器学习建模(8%)

f.利用Python进行建模结果数据可视化(1%)

Hive中的数据库概念、修改数据库

创建表、管理表、外部表、分区表、删除表

Hive中的命令语句是类SQL语句

SELECT…FROM语句

使用列值进行计算、算术运算符、使用函数、列别名、嵌套SELECT语句、WHERE语句、groupby语句、集合运算、多表连接、内连接、外连接、笛卡尔积连接、orderby语句、抽样查询、视图。

Sqoop是一个数据转储工具,它能够将HadoopHDFS中的数据转储到关系型数据库中,也能将关系型数据库中的数据转储到HDFS中。

Sqoop链接数据库需要JDBC的支持

Sqoop的安装方法从HadoopHDFS向MySQL导入数据从MySQL向HadoopHDFS导入数据

说明:推荐学习书目中考生可根据自身需求选择性学习。参考书目不需全部学完,根据考纲知识点进行针对性学习即可。

THE END
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12.数据挖掘论文首先,档案是较为重要的信息记录,甚至有些档案的重要性大到无价,因此对于此类的珍贵档案,相关的档案管理人员也是希望档案本身及其价值一直保持下去。不过越是珍贵的档案,其使用率自然也就越高,所以其安全性就很难得到保障,在档案管理中运用数据挖掘技术,可以让档案的信息数据得到分析统计,归纳总结,不必次次实物查阅,https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
13.大数据分析和挖掘是什么帆软数字化转型知识库大数据分析和挖掘是指通过收集、处理、分析和解释大量数据,以发现隐藏的模式、趋势和关系,从而为决策提供支持。大数据分析是利用统计学、机器学习和其他技术手段,对各种数据源进行分析,以获取有价值的见解。而大数据挖掘则更注重从大量数据中挖掘出潜在的、有意义的信息。FineBI是一个专业的大数据分析和挖掘工具,它能够https://www.fanruan.com/blog/article/73230/
14.2021数据可视化获奖作品大赏:分析挖掘篇今天推送的是第三部分:分析挖掘 在数据分析与挖掘过程中,数据可视化常被用来发现数据中的模式、规律、异常。随着交互技术的发展,数据分析人员还可以通过筛选、拖曳、缩放等操作,对数据可视化进行更深入的探索。这种以交互式可视化界面为基础来进行分析和推理的学科,也称可视分析。 https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_16061345