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CDA LEVELⅡ大数据分析师考试大纲
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CDA LEVELⅡ大数据分析师考试大纲
CERTIFIED DATA ANALYST LEVEL Ⅱ EXAMINATION OUTLINE
「CDA 数据分析师人才行业标准」是面向全行业数据分析及大数据相关岗位的一套科
学化、专业化、正规化、系统化的人才技能准则。经管之家 CDA 数据分析师认证考试是评
判「标准化人才」的唯一考核路径。CDA 考试大纲规定并明确了数据分析师认证考试的具
体范围、内容和知识点,考生可按照大纲要求进行相关知识的学习,获取技能,成为专业人
才。
考试方式:线下统考,上机答题
考试题型:客观题(单选+多选)
考试时间:150 分钟
考试成绩:分为 A、B、C、D 四个层次,A、B、C 为通过考试,D 为不通过。
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。
2.熟知:考生须掌握知识的要点,并能够正确理解和记忆相关理论方法,能够根据不
同要求,做出逻辑严密的解释、说明和阐述。此部分为考试的重点部分。
3.应用:考生须学会将知识点落地实践,并能够结合相关工具进行商业应用,能够根
据具体要求,给出问题的具体实施流程和策略。
PART 1 大数据基础理论 占比(12%)
a. 数据分析基础(2%)
一、总则
二、考试形式与试卷结构
四、考试范围
三、知识要求
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b. Java 基础(4%)
c. Python 基础(4%)
d. Linux & Ubuntu 基础(2%)
PART 2 Hadoop 理论 占比(15%)
a. Hadoop 安装配置及运行机制解析(3%)
b. Hadoop 分布式文件系统(2%)
c. MapReduce 理论及实战(8%)
d. Hadoop 生态环境简介(2%)
PART 3 大数据分析之数据库理论及工具 占比(16%)
a. 数据库导论(2%)
b. MySQL 理论及实战(3%)
c. Sqoop 安装及应用(3%)
d. Hive 安装部署及应用(5%)
e. HBase 理论及实战(3%)
PART 4 大数据分析之数据挖掘理论 占比(10%)
a. 数据挖掘的基本思想(2%)
b. 数据挖掘之聚类算法(3%)
c. 数据挖掘之分类算法(2%)
d. 数据挖掘之主题推荐(3%)
PART 5 大数据分析之 Mahout 工具及实战 占比(7%)
a. Mahout 之聚类及实战(2%)
b. Mahout 之分类及实战(3%)
c. Mahout 之推荐系统及实战(2%)
PART 6 大数据分析之 Spark 工具及实战 占比(35%)
a. Spark 基础理论(8%)
b. Spark 作业调度策略(2%)
c. 实时数据流处理框架——Spark Streaming(3%)
d. 交互式数据查询框架——Spark SQL(5%)
e. 数据挖掘框架——Spark MLlib(10%)
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f. 图计算框架——Spark GraphX(7%)
PART 7 大数据分析之数据可视化方法 占比(5%)
a. 数据可视化基本原则(1%)
b. 制图工具 Echarts 基本使用方法(2%)
c. BI 工具 Tableau、永洪 BI 的基本使用方法(2%)
PART 1 大数据基础理论
1、数据分析基础
【领会】
数据分析和数据挖掘的概念
数据描述性统计分析
抽样、参数估计和假设检验的基础知识
方差分析和回归分析的基础知识
【熟知】
明确数据分析的目标和意义
数据分析方法与数据挖掘方法的区别和联系
明确数据分析中不同人员的角色与职责
衡量数据集中趋势、离中趋势和数据分布的常用指标及计算方法
P 值检验的原理
方差分析和回归分析的应用前提
【应用】
根据不同数据类型选用不同的统计指标来进行数据的集中趋势、离中趋势和数据分布的
衡量,方差分析和回归分析的实现。
2、Java 基础
【领会】
Java 编程语言的主要特性
Java 虚拟机的主要功能
【熟知】
五、考试内容
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CDA·数据分析师
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