CDA Level II大数据分析师考试大纲详解：关键知识点与复习策略

CDA Institute的CDA LEVEL II大数据分析师考试大纲是一份详尽且系统化的考试指导文件，旨在确保考生对数据分析师的专业能力有全面的理解。该大纲覆盖了多个关键领域，旨在评估考生在数据分析、数据挖掘以及Hadoop生态系统中的技能。 **数据分析基础** (5%)：这部分考察的是数据分析的基础概念，包括理解数据的收集、清洗、预处理和可视化等基本步骤。 **描述性统计分析** (5%)：这部分主要关注如何通过统计方法描述数据集的基本特征，如平均值、中位数、模式等，以及如何解释和报告这些统计结果。 **Linux & Ubuntu基础** (2%)：操作系统知识在大数据分析中至关重要，Linux和Ubuntu在这里提供了一个实用的平台环境，包括基本命令行操作和环境配置。 **HBase理论及实战** (3%)：HBase是一种NoSQL数据库，考生需要理解其设计理念、架构以及在大数据场景下的实际应用。 **Hadoop相关技术** (15%)： - **Hadoop安装配置及运行机制解析** (3%)：涵盖Hadoop的安装过程、配置参数以及分布式计算模型。 - **Hadoop分布式文件系统 (HDFS)** (2%)：理解HDFS的设计原理和在大规模数据存储中的作用。 - **MapReduce理论及实战** (8%)：强调MapReduce编程模型及其在处理大规模数据时的效率和优化。 - **Hadoop生态环境简介** (2%)：整体介绍Hadoop生态系统，包括其他组件如YARN和Hive。 **数据库理论及工具** (15%)： - **数据库理论** (2%)：基础的数据库概念，包括关系型数据库和非关系型数据库的区别。 - **MySQL理论及实战** (3%)：MySQL作为常用的关系型数据库，涉及到基本操作和性能优化。 - **Sqoop** (3%)：用于在Hadoop和关系数据库之间的数据迁移工具。 - **Hive安装部署及应用** (5%)：Hive作为Hadoop的数据仓库工具，用于数据的ETL和SQL查询。 - **Tableau** (2%)：数据可视化工具，考生需了解其功能和在业务分析中的应用。 **数据挖掘理论** (10%)： - **数据挖掘的基本思想** (2%)：介绍数据挖掘的概念和目标。 - **聚类算法** (3%)：理解各种聚类方法，如K-means和DBSCAN。 - **分类算法** (2%)：掌握主流的分类算法，如决策树和SVM。 - **主题推荐** (3%)：内容过滤和协同过滤等推荐算法。 **数据挖掘框架 Mahout** (6%)：Mahout的聚类、分类和主题推荐算法在实际项目中的应用。 **Spark技术** (25%)： - **Spark基础理论** (2%)：Spark的分布式计算模型和核心组件。 - **Spark RDD与内核** (8%)：Resilient Distributed Datasets (RDD) 的理解和使用。 - **实时数据流处理框架 Spark Streaming** (3%)：适用于处理连续数据流的实时分析。 - **交互式数据查询框架 Spark SQL** (5%)：SQL接口在Spark中的使用，以及DataFrame和Dataset的比较。 - **Spark MLlib** (12%)：机器学习库，涵盖回归、分类、聚类和协同过滤等任务。 - **图计算框架 Spark GraphX** (5%)：处理图数据的工具和技术。 **考试大纲解析**： 大纲分为“领会”、“熟知”和“应用”三个层次，考生应根据自身掌握程度选择性地复习。每个知识点不仅要求记忆和理解，还强调将理论知识转化为实际应用的能力。 CDA LEVEL II大数据分析师考试大纲涵盖了从基础知识到高级技术的广泛内容，旨在培养具备全面数据分析技能的专业人才，准备参加考试的考生需全面学习和深入实践各个模块的知识。