CDA LⅡ大数据分析师考试大纲（第五届）是一份由CDA数据分析研究院制定的科学、详细且系统化的考试指导文件，针对具有两年以上数据分析岗位工作经验，或持有CDA Level Ⅰ认证半年以上的专业人士。该大纲旨在评估和提升数据分析师在大数据领域的技能，确保他们符合行业标准。
大纲主要分为四个部分：
1. **数据分析基础** (占10%)：这部分包括对数据分析基本概念的理解，如数据清洗、预处理、探索性数据分析等，要求考生能够理解这些基础知识并能运用到实际项目中。
2. **JAVA基础** (占5%)：作为大数据分析的常用编程语言之一，考生需要熟悉JAVA的基础语法和常用库，以便进行高效的数据处理和分析。
3. **Linux基础** (占2%)：Linux操作系统在大数据环境中扮演重要角色，考生需了解基本的Linux命令行操作和文件管理。
4. **Ubuntu基础** (占3%)：Ubuntu作为开源操作系统的代表，考生需要对其基本配置和环境搭建有一定了解。
5. **Hadoop** (占20%)：
- 安装配置及运行机制解析：考生需理解Hadoop的安装流程，掌握其分布式文件系统HDFS的工作原理。
- HBase理论及实战：一个NoSQL数据库，用于存储海量数据。
- MapReduce理论及实战：Hadoop的核心计算模型，用于处理大规模数据。
- Mahout工具：涉及聚类、分类和主题推荐算法的实战应用。
6. **数据挖掘** (占15%)：
- 基本思想：掌握数据挖掘的基本理念和技术。
- 聚类算法：如K-means和DBSCAN，以及Mahout中的聚类应用。
- 分类算法：如决策树、SVM等，同样包括Mahout中的应用。
- 主题推荐：理解推荐系统的基本原理，并通过Mahout实现。
7. **Spark** (占20%)：
- Spark是大数据处理框架，考生需理解其基础理论，如Spark RDD、核心组件、实时流处理（Spark Streaming）、交互式查询（Spark SQL）、机器学习库（Spark MLlib）以及图计算（Spark GraphX）。
考试大纲的每个知识点都分为三个层次进行讲解：
- **领会**：要求考生理解知识点的核心内容，能解释和阐述其含义及其与其他知识点的关联。
- **熟知**：强调理论知识的深入理解和记忆，能进行逻辑严谨的解释和应用。
- **应用**：要求考生能够在实际项目中熟练应用所学知识，解决实际问题。
CDA Level Ⅱ大数据分析师考试大纲提供了一个明确的学习路线，帮助考生系统地提升数据分析和大数据处理技能，确保他们具备行业认可的专业素质。考生应当根据大纲的这三个层次，结合自身的知识水平，有目标地进行复习和实践，以期顺利通过CDA Level Ⅱ认证。
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