HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 考试全攻略:大数据组件与挖掘技术
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更新于2024-08-05
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"HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 考试大纲涵盖了华为企业大数据挖掘专家认证的所有核心领域,包括数据挖掘的基本概念、预备知识、大数据组件、数据预处理、特征选择与降维、有监督和无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib、Spark的内存计算、华为云机器学习服务、大数据架构、大数据治理、服务解决方案以及场景化解决方案。考试包括笔试和实验两部分,分别针对不同知识点进行考核。"
在HCIE-Big Data-Data Mining V2.0的认证中,考生需要掌握以下关键知识点:
1. 数据挖掘介绍:理解数据挖掘的定义、作用,熟悉数据挖掘的流程,了解不同类型的数据、属性和度量,以及常用的开发工具。
2. 预备知识:扎实的数学基础知识,如概率统计、线性代数和矩阵论等,以及Python编程基础,这是进行数据挖掘和分析的基础。
3. 大数据常用组件:包括Hadoop、HDFS、Zookeeper、HBase、MapReduce、Yarn、Hive、Flink、Flume、Kafka、Loader、ElasticSearch和Redis等,这些是构建大数据平台的关键技术。
4. 数据预处理:学习数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换等,确保数据质量。
5. 特征选择与降维:理解特征的重要性,掌握特征提取和选择方法,以及降维技术,如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等。
6. 有监督学习:包括分类、回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、神经网络等算法的原理和应用。
7. 无监督学习:聚类、关联规则、异常检测等方法,用于发现数据中的模式和结构。
8. 模型评估与优化:理解各种评估指标,如准确率、召回率、F1分数等,以及调参技巧,如网格搜索、随机搜索等。
9. 数据挖掘综合应用:将所学知识应用于实际项目,解决复杂问题。
10. Spark MLlib数据挖掘:利用Spark的机器学习库进行大规模数据挖掘。
11. Spark基于内存的分布式计算:理解Spark的内存计算模型,提高大数据处理效率。
12. 华为云机器学习服务:掌握华为云提供的机器学习平台和服务,实现云端数据挖掘。
13. 大数据架构和大数据治理:了解大数据架构设计原则,掌握数据治理策略,确保数据安全和合规。
14. 大数据服务解决方案:针对离线处理、实时检索和实时流计算等场景,设计和实施大数据解决方案。
15. 大数据场景化解决方案:针对具体业务场景,如电子商务、金融风控、智能推荐等,定制大数据挖掘解决方案。
考试形式包括笔试和实验两部分,笔试主要考核理论知识,涉及各章内容;实验则侧重于实践技能的检验,尤其是数据预处理、特征选择、模型构建和评估优化等方面。考生应根据大纲要求,全面准备,提升理论与实践能力。
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