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
1.数据挖掘算法(AnalysisServices–数据挖掘)MicrosoftLearn数据挖掘中的功能选择 缺少值(Analysis Services – 数据挖掘) 嵌套表(Analysis Services – 数据挖掘) Learn 早期版本 SQL SQL Server 2008 逻辑体系结构(Analysis Services - 数据挖掘) 使用英语阅读 保存 添加到集合 添加到计划 通过 Facebookx.com 共享LinkedIn电子邮件 https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms175595(v=sql.100).aspx
2.16种数据挖掘技术尽管神经网络可以是数据挖掘中的强大工具,但组织在使用它时应该谨慎:其中一些神经网络模型非常复杂,这使得很难理解神经网络如何确定输出。14.数据仓库 数据仓库是数据挖掘过程的重要组成部分。传统上,数据仓库涉及将结构化数据存储在关系数据库管理系统中,以便对其进行商业智能、报告和基本仪表板功能的分析。今天,在半https://baijiahao.baidu.com/s?id=1786242884956031097&wfr=spider&for=pc
3.数据挖掘的工具与软件SAS:SAS是一种商业软件,提供了强大的数据分析、数据可视化和机器学习功能。 KNIME:KNIME是一个开源的数据挖掘工具,可以用于数据预处理、数据分析、机器学习等。 Weka:Weka是一个开源的机器学习软件,提供了许多常用的机器学习算法。 在接下来的部分中,我们将详细介绍这些工具和软件的核心概念、算法原理、具体操作步骤和https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135803268
4.数据挖掘用哪些工具做帆软数字化转型知识库R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。它提供了丰富的数据挖掘工具和包,如 dplyr、tidyr 和 ggplot2。R 的强大之处在于其统计功能和可视化能力,使得数据分析和结果展示变得更加直观。R 也支持各种数据格式,如 CSV、Excel 和 SQL 数据库,可以方便地进行数据导入和导出。其社区活跃,拥有大量的开源资源和文https://www.fanruan.com/blog/article/576876/
5.3款好用的数据挖掘工具功能分析,你pick款?一般来说,思迈特软件Smartbi是一种非常实用的数据挖掘工具。 二、Oracle 该数据挖掘工具提供了优秀的数据预测算法,可用于分类、回归、聚类、关联、属性重要性判断等专业分析。Oracle数据挖掘功能允许用户发现洞察力、预测和使用Oracle数据,并构建模型来发现客户行为目标客户和开发总结文件。此外,还可以使用SQL.PL/SQL.R和https://www.jianshu.com/p/4cd84141e377
6.常用的数据挖掘软件有哪些常用数据挖掘工具通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型。 1.2 专用数据挖掘工具 针对某个特定领域的问题提供解决方案,在设计算法的时候充分考虑了数据、需求的特性。 2 数据挖掘工具选择 2.1 数据挖掘工具选择参考指标 功能性:一个好的数据挖掘工具应该能够为每个步骤体哦那个相应的功能集; https://blog.51cto.com/u_13446/9407416
7.2024在市场规模方面,全球数据挖掘工具市场近年来保持了稳步增长的态势。这主要得益于大数据技术的不断突破和应用场景的持续拓展。随着数据的爆炸式增长,企业对于数据挖掘工具的需求也日益增加,推动了市场的快速发展。同时,随着云计算、人工智能等技术的不断融合,数据挖掘工具的功能和性能也得到了显著提升,进一步扩大了市场规模https://m.book118.com/html/2024/1219/7032042065010011.shtm
8.数据挖掘工具有哪些数据挖掘软件排名R软件是另一种较为流行的GNU开源数据挖掘工具,它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的,是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。 除了可以为科学家、研究人员以及学生提供数据挖掘和分析功能外,它还可以提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收集等等。 https://m.elecfans.com/article/609515.html
9.最好用的采集数据挖掘工具软件熊猫采集工具软件介绍及下载最好用的采集数据挖掘工具软件-熊猫采集工具软件介绍及下载 人大经济论坛-经管之家:分享大学、考研、论文、会计、留学、数据、经济学、金融学、管理学、统计学、博弈论、统计年鉴、行业分析包括等相关资源。 经管之家是国内活跃的在线教育咨询平台! 经管之家新媒体交易平台 https://bbs.pinggu.org/jg/kaoyankaobo_kaoyan_1540678_1.html
10.易撰:高效写作工具助力内容创作,媒体人士必备的干嘛用功能解析易撰是一款基于数据挖掘技术的自媒体工具,它整合了各大自媒体平台的内容,为自媒体作者提供实时热点追踪、爆文素材、视频素材以及微信文章编辑器排版等功能。易撰团队持续对产品实优化和更新不断改进算法,升级客户体验,旨在助力自媒体人士高效运营。 二、易撰的核心功能解析 https://www.yanggu.tv/webgov/aixuexi/235066.html
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12.数据分析中的数据挖掘需要哪些工具数据分析中的数据挖掘需要以下工具:一、数据库管理工具;二、ETL工具;三、数据可视化工具;四、统计分析工具;五、机器学习工具;六、自然语言处理工具;七、大数据处理工具;八、Web爬虫工具;九、时间序列分析工具;十、图像处理工具;十一、数据挖掘工具。 一、数据库管理工具 https://www.linkflowtech.com/news/1596
13.教育信息化2.0视域下的“互联网+教育”要素与功能研究文章提出了“互联网+教育”的五个核心要素:学习资源、学习方式、师生关系、教学环境和管理模式;从“互联网+”对教育的重构和对教育信息化2.0的支撑两个方面讨论了“互联网+教育”的功能。文章认为,“互联网+教育”从思想源泉、创新工具和变革途径三个方面对教育信息化2.0起重大支撑作用。http://epc.swu.edu.cn/info/1129/3278.htm