山东省大数据职称考试知识大纲：法律法规、技术与职业道德

"该文档是首届山东省大数据工程专业技术人员考试的大纲，主要涵盖了大数据系统研发的知识点，包括法律法规、计算机基础知识、信息化基础知识、大数据安全、数据库系统、软件工程、数据可视化、数据仓库以及大数据处理技术等多个方面。" 在这个大纲中，大数据领域的专业人员需要对以下几个关键知识点有深入理解： 1. **大数据法律法规**： - 需要熟悉《中华人民共和国民法典》中的隐私权和个人信息保护规定。 - 了解《中华人民共和国数据安全法》的数据安全制度、保护义务以及政务数据的安全与开放。 - 理解《中华人民共和国网络安全法》关于数据分类、重要数据备份和加密的要求。 - 熟悉《中华人民共和国电子签名法》和《中华人民共和国密码法》，理解电子签名、数据电文和不同类型密码的差异。 2. **相关标准**： - 掌握GB/T35295-2017、GB/T35589-2017和GB/T37973-2019等大数据相关国家标准，理解大数据术语、技术参考模型以及安全管理指南。 3. **职业道德**： - 专业技术人员应了解并遵守职业道德的基本要求。 4. **计算机基础知识**： - 面向对象技术：包括面向对象的发展背景、优缺点，抽象层次，类和方法的概念，以及消息、实例和初始化的理解。 - 数据结构与算法：掌握程序性能分析，熟悉线性表、堆栈、队列、跳表和散列等数据结构，以及树和图的应用。 - 操作系统：理解和掌握操作系统的概念，如进程管理、内存管理和文件系统。 5. **大数据安全**： - 学习大数据环境下的安全需求，包括数据分类分级、安全风险评估和安全措施。 6. **数据库系统**： - SQL和NoSQL数据库的基础知识，如何在大数据场景下选择和使用合适的数据库。 7. **软件工程**： - 理解软件开发的生命周期，包括需求分析、设计、编码、测试和维护。 8. **数据可视化**： - 学习如何有效地展示和解释大数据，使用工具和技术进行数据可视化。 9. **数据仓库**： - 掌握数据仓库的基本概念，包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程。 10. **大数据处理技术**： - 研究大数据处理的各种技术，如Hadoop、Spark等，以及流处理、批处理和实时处理的区别。 这些知识点构成了大数据系统研发的基础，对于从事大数据工作的专业人士来说至关重要。通过深入学习和理解这些内容，可以提升在大数据项目中的专业素养和实践能力。