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.数据挖掘的分析方法可以划分为关联分析序列模式分析分类分析和数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的方法,主要分为四种分析方式:关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。在本指南中,我们将详细介绍这四种方法的实现过程,并提供相应的代码示例。 数据挖掘流程 首先,我们需要明确数据挖掘的基本流程,如下表所示: 流程图 https://blog.51cto.com/u_16213297/12863680
2.海量数据处理中数据挖掘技术及应用工具探析百客网数据挖掘技术涉及多个领域的知识,包括统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等。其中,机器学习算法在数据挖掘中发挥着重要作用。通过训练模型,机器学习算法能够自动地识别和提取数据中的模式,从而预测未来的趋势和结果。这些算法包括决策树、神经网络、支持向量机等,它们在海量数据处理中发挥着至关重要的作用。 https://www.yubaike.com.cn/html/shuju/2024-12-16/370030.html
3.数据挖掘论文(一)数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量的、不规则、乱序的数据中,进行分析归纳,得到隐藏的,未知的,但同时又含有较大价值的信息和知识。它主要对确定目标的有关信息,使用自动化和统计学等方法对信息进行预测、偏差分析和关联分析等,从而得到合理的结论。在档案管理中使用数据挖掘技术,能够充分地发挥档案管理的作用,从https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
4.浅析数据挖掘技术在审计中的运用澎湃号·媒体澎湃新闻二、数据挖掘技术在审计中的重要作用 数据挖掘技术作为信息技术的一种特有的技术手段应用在审计领域,是传统审计方法无法取代的。通过数据挖掘技术可以从被审计单位错综复杂的业务环境和海量的数据中,在极短的时间里进行数据分析,协助审计人员更加高效发现异常信息,在一定程度上较低了审计风险,从而大大提高了审计效率,更加https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_15006269
5.2019届毕业设计(论文)阶段性汇报近年来,计算机视觉和多尺度快速数值方法成为了研究者关注比较多的领域。毕业设计Gamblet方法在图像与数据分割中的应用包含两个方向,其中一个是使用多尺度快速算法求解在图像分割中的特征根问题,另一个是通过Optimal Recovery的方法得到合适的non-parametric kernel并使用这个kernel在高斯回归中,如此来进行图像分割或者数据分https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3366
6.大数据金融第二章大数据相关技术指根据业务的需求和目的,运用合适的工具软件和数据挖掘方法对数据仓库中的数据信息进行处理,寻找出特定的数据规律或数据模式,得出有价值的信息和知识。 (二) 对象 数据挖掘的对象:根据信息存储格式,分为关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internethttps://www.jianshu.com/p/d68251554c66
7.医疗保险论文3、充分利用属地的医疗机构的作用 社保部门可以利用总额控制的方法对属地进行基金管理与控制,单位企业医院要充分发挥医疗的作用。煤炭企业要与医院机构修汀相关的管理合同,尽量控制医疗基金的使用,要按照医疗保险的支付管理进行门诊费用的支付。同时希望国家有关部门加大医疗保险的制度改革,完善煤炭企业的医疗保险的相关政策,https://www.ruiwen.com/lunwen/6324585.html