大数据分析基础应用专项职业能力考核规范

《大数据应用基础》课程标准(含课程思政)

《大数据应用基础》课程标准大数据基础二、适用专业大数据技术应用三、课程学时与学分36学时，2学分四、课程性质本课程是大数据技术应用专业的一门专业基础课程，是从事大数据工程技术人员等新职业岗位必须学习的课程，旨在为学生提供大数据应用方面的基础知识，包括大数据概述、大数据处理、大数据存储和大数据应用案例等内容，使学生具备大数据应用的基础理论和实践能力。

本课程开设在第2学期，将为后续学习《互联网数据采集》《数据库技术应用》等课程奠定基础。

五、课程目标通过本课程的学习，能够完成对大数据生产流程绘制，熟悉认知大数据采集、分析、存储、可视化等各种工具和平台，能够厘清大数据与网络技术、物联网、云计算、人工智能的发展关系与发展方向，并通过大数据技术在不同行业产业的案例分析，能够进行大数据存储和分析应用，树立大数据思维，拓展科技素养。

达到以下具体目标：( 一) 素养目标1.坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，自觉践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感；(培养规格1)2.充分了解大数据行业法规法则，自觉维护行业良好风气；(培养规格2、S—A—2)3.具备数据思维，具备较强的逻辑思维能力； (培养规格3)4.培养学生对大数据应用的认识和理解，以及对大数据应用的价值和影响的思考。

学生需要通过学习大数据基础课程，增强对大数据应用的兴趣和探索欲望，了解大数据对社会、经济、科技等方面的影响，具备良好的职业素养和创新意识。

(培养规格5)5.具有社会责任感，能够传递正确的社会价值，时刻维护国家的荣誉与形象；(培养规格2、S—A—3)6.树立正确的职业观，注意保护数据安全、保障他人隐私，爱岗敬业、德技并修；(培养规格2、S—A—4)7.有自觉学习新一代信息技术的意识，能够主动进行自我知识更新与学习。

(培养规格7、D—A—3)(二)知识目标1.掌握大数据应用的基础知识，包括大数据的概念、特征、处理和存储等方面的知识；(培养规格11)2.了解大数据的技术架构、处理方法和工作流程；(培养规格11)3.掌握大数据存储和管理的基本方法； (培养规格11)4.熟悉大数据相关法律法规，对大数据行业的信息安全形成基础的认知；(培养规格12)5.了解大数据行业基本情况、了解大数据行业应用场景与岗位分工，明确大数据产品形态与技能要求； (培养规格15)6.厘清大数据与网络技术发展、云计算、物联网、人工智能的发展关系与发展方向；(培养规格16)7.了解大数据生产工作流程中应用到的数据采集、存储、可视化、分析等各种工具和平台，掌握基础的工具使用方法和步骤。

大数据分析应用专项职业能力考核规范

大数据分析应用专项职业能力考核规范
一、定义
大数据分析基础应用是大数据可视化分析应用，以最简单的方式让人人都能进行大数据分析，从而降低企事业单位数据化转型的难度，极大帮助客户洞悉大数据的价值。

二、适用对象
运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。

三、能力标准与鉴定内容
四、鉴定要求
（一）申报条件
达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。

（二）考评员构成
考评员应具备一定的大数据分析应用专业知识及实际操作经验；依据每场考试人数及考场数确定至少1名或多名考评人员。

（三）鉴定方式与鉴定时间
技能操作考核采取上机操作考核。

技能操作考核时间为120分钟。

（四）鉴定场地和设备要求
每间考核机房面积约60平方米，至少配备1台服务器、1台管理机和30台考试机，2个摄像头（或1个摄像头，1个录像设备）。

还需配备主考
室及候考室。

设备最低配置如下：
1.服务器配置及设置：CPU: InteI i3主频
2.4GHz双核心4线程或AMD 同等性能以上，且均支持虚拟化；内存:8G以上；硬盘400G以上。

2.管理机配置：CPU: InteICore主频1.8GHz双核心或同等性能以上；内存:4G以上；硬盘250G以上。

3.考试机配置及设置：CPU: InteICore主频1.8GHz双核心或同等性能以上；内存:4G以上；硬盘250G以上。

4.摄像头配置：100万像素以上，即插即用。

大数据应用开发(Python)职业技能等级标准(2021年版)

大数据应用开发（Python）职业技能等级标准（2021年1.0版）广东泰迪智能科技股份有限公司制定2021年3月发布目次前言﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍1 1范围﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 2规范性引用文件﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 3术语和定义﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 4适用院校专业﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍4 5面向职业岗位（群）﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 6职业技能要求﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5参考文献﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍13前言本标准按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

本标准起草单位：广东泰迪科技股份有限公司、华为技术有限公司、湖北省工业与应用数学学会、朗新科技股份有限公司、网宿科技股份有限公司、广州粤嵌通信科技股份有限公司、蓝盾信息安全技术股份有限公司、广东省人才研究会、北京四合天地科技有限公司、深圳职业技术学院、广州番禺职业技术学院、深圳信息职业技术学院、武汉职业技术学院、江苏海事职业技术学院、河南工业职业技术学院、广东轻工职业技术学院、上海电子信息职业技术学院、浙江商业职业技术学院、大连职业技术学院、西安航空职业技术学院、广东科学技术职业学院。

本标准主要起草人：郝志峰、张良均、余明辉、詹增荣、张治斌、刘彦姝、秦宗槐、王津、苏晓、万国德、张敏、王海、武春岭、施兴、赵云龙、蔡铁、陈永、杜恒、韩宝国、胡国胜、蒙飚、余爱民、史小英、沈凤池、沈洋。

声明：本标准的知识产权归属于广东泰迪智能科技股份有限公司，未经广东泰迪智能科技股份有限公司同意，不得印刷、销售。

1范围本标准规定了大数据应用开发（Python）职业技能等级对应的工作领域、工作任务及职业技能要求。

大数据应用开发赛项规程

全国职业院校技能大赛赛项规程赛项名称：大数据应用开发英文名称： Big Data Application Development 赛项组别：高等职业教育（师生同赛）赛项编号： GZ033一、赛项信息二、竞赛目标“十四五”时期，大数据产业对经济社会高质量发展的赋能作用更加突显，大数据已成为催生新业态、激发新模式、促进新发展的技术引擎。

习近平总书记指出“大数据是信息化发展的新阶段”，“加快数字化发展，建设数字中国”成为《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》的重要篇章。

本赛项旨在落实国家“建设数字中国”战略，协同推动大数据相关产业的创新与发展，大力推进大数据技术及相关专业的技术技能型人才培养，全面提升相关专业毕业生的综合能力，展现选手团队合作、工匠精神等职业素养，赋能经济社会高质量发展。

竞赛内容结合当前大数据相关产业中的新技术、新要求如数据湖、OLAP 数据库应用等，全面检验参赛选手的工程实践能力和创新能力，推进教学过程与生产过程对接、课程内容与职业标准对接、专业设置与产业需求对接，促进职普融通、产教融合、科教融汇，引领专业建设和教学改革。

竞赛内容围绕大数据相关产业岗位的实际技能要求进行设计，通过竞赛搭建校企合作的平台，强化竞赛成果转化，促进相关教材、资源、师资、认证、实习就业等方面的全方位建设，满足产教协同育人目标，为国家战略规划提供大数据领域高素质技能型人才。

三、竞赛内容本赛项涉及的典型工作任务包括大数据平台搭建（容器环境）、离线数据处理、数据挖掘、数据采集与实时计算、数据可视化、综合分析、职业素养，引入行业内较为前沿的数据湖架构作为创新、创意的范围与方向，考查的技术技能如下：（一）大数据平台搭建（容器环境）：Docker容器基础操作、Hadoop完全分布式安装配置、Hadoop HA安装配置、Spark on Yarn 安装配置、Flink on Yarn安装配置、Hive安装配置、Flume安装配置、ZooKeeper安装配置、Kafka安装配置、HBase分布式安装配置、Cli ckHouse单节点安装配置、Hudi安装配置。

数据工程师岗位的考核标准

数据工程师岗位的考核标准数据工程师是一个关键的职位，负责设计、构建和维护大规模数据处理系统。

为了评估数据工程师的技能和能力，以下是一些常见的考核标准。

1. 数据处理和分析能力数据工程师应该具备处理和分析大规模数据的能力。

这包括熟悉常见的数据处理工具和技术，如Hadoop、Spark等。

数据工程师还应该能够使用SQL等语言进行数据查询和转换，能够设计和优化ETL（抽取、转换和加载）流程，以及进行数据清洗和整合。

2. 数据仓库设计和管理数据工程师负责设计、搭建和管理数据仓库，以存储和组织数据。

在考核中，数据工程师应该能够展示其设计和管理数据仓库的能力。

他们应该了解不同类型的数据仓库架构，如关系型、列式和文档型等，以及各种数据仓库管理工具。

3. 数据可视化数据工程师必须具备良好的数据可视化技能，以便向团队和利益相关者传达数据洞察和见解。

在考核中，数据工程师可以展示他们在数据可视化工具中创建仪表盘和可视化图表的能力。

他们应该能够选择合适的可视化方式，以有效地传达数据。

4. 编程技能数据工程师应该具备扎实的编程技能，特别是在与数据相关的编程语言和工具方面。

在考核中，数据工程师可以展示他们在Python、R或Java等编程语言中处理和操作数据的能力。

他们还应该能够编写清晰、高效且易于维护的代码。

5. 系统架构和性能优化数据工程师负责构建和维护大规模数据处理系统，因此他们应该具备良好的系统架构和性能优化能力。

在考核中，数据工程师可以展示他们在系统设计方面的知识，如分布式计算、负载均衡和数据分片。

他们还应该能够通过性能调优和容错策略来提高系统的效率和稳定性。

6. 团队合作和沟通能力数据工程师通常在团队中工作，与其他团队成员合作完成项目。

考核中，数据工程师应该能够展示他们在团队合作和沟通方面的能力。

这包括有效地与其他人合作，解决问题和提供解决方案，以及与非技术人员沟通数据的见解。

总结：数据工程师岗位的考核标准涵盖了数据处理和分析、数据仓库设计和管理、数据可视化、编程技能、系统架构和性能优化，以及团队合作和沟通能力。

数据分析岗位考核标准

数据分析岗位考核标准数据分析岗位是目前企业中越来越受重视的岗位之一。

为了选拔和评估具有数据分析能力的候选人，企业需要建立一套科学合理的考核标准。

在这篇文章中，我们将介绍一些常见的数据分析岗位考核标准，以供参考。

一、数据收集和清洗能力数据分析的前提是获取和整理可用的数据。

一个优秀的数据分析师应该具备良好的数据收集和清洗能力。

他们需要能够熟练使用各种数据收集工具和技术，比如爬虫、API调用等。

此外，他们还应该能够进行数据清洗和预处理，将原始数据转化为可用于分析的形式，并对数据质量进行评估。

二、统计分析与建模技能数据分析的核心是通过统计分析和建模技术揭示数据背后的规律和趋势。

一个优秀的数据分析师应该具备扎实的统计学基础和丰富的建模经验。

他们需要能够熟练使用各种统计分析方法，比如假设检验、回归分析、聚类分析等。

同时，他们还应该能够根据业务需求选择合适的模型，并进行模型的构建与评估。

三、可视化与报告能力数据分析的结果必须以清晰易懂的方式呈现给相关人员。

一个优秀的数据分析师应该具备较强的数据可视化和报告撰写能力。

他们需要能够使用各种数据可视化工具，比如Tableau、D3.js等，将分析结果以图表的形式展示出来。

同时，他们还应该能够撰写简洁明了的报告，将分析结果和结论准确地传达给业务部门。

四、商业理解与沟通能力数据分析师不仅仅是数据的分析者，还需要具备一定的商业理解和沟通能力。

他们需要深入了解企业业务，理解不同部门的需求，并能将数据分析的结果与业务目标相结合。

此外，他们还应该具备清晰准确的沟通能力，能够与非技术人员有效地进行沟通和交流。

五、问题解决与创新能力数据分析师需要具备优秀的问题解决和创新能力。

他们需要对业务和数据进行全面的思考，能够提出有针对性的问题并找到有效的解决方案。

同时，他们还应该具备开放的思维和创新的精神，能够从数据中发现新的洞察力，并提出改进和优化的建议。

六、团队合作能力数据分析师通常需要与其他团队成员密切合作，共同完成项目目标。

“大数据技术与应用”赛项规程

“大数据技术与应用”赛项规程一、赛项名称赛项名称：大数据技术与应用英语翻译：Big Data Technology and Application赛项组别：高职组赛项归属产业：电子信息产业二、竞赛目的（一）促进发展专业教学内容和课程体系改革国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。

《纲要》中明确指出，要加强专业人才培养，创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。

2016年9月，教育部批准设立了高职院校“大数据技术与应用”专业。

由于缺乏与用人单位岗位核心技术技能相匹配的专业课程体系及师资力量，严重影响了高职院校大数据人才培养质量。

大数据技术与应用赛项包括大数据平台运行维护、数据采集与预处理、数据清洗及存储、数据分析及可视化等工作内容。

考查内容对接国家教学标准提出的大数据相关专业综合核心技术技能和职业素养，能够适应我国大数据产业对高素质复合型人才的产业需求，覆盖大数据行业技术岗位体系，满足大数据企业技术研发类、基础平台运营类岗位对大数据平台运维能力、大数据应用开发能力及职业素养等方面的要求；促进教师专业能力及教学能力的提升，引领大数据技术与应用专业建设及课程改革。

（二）开拓产教融合新模式、推进协同育人产学研合作大数据技术与应用赛项选取大数据行业企业典型项目需求，围绕项目开发过程设计竞赛内容，竞赛任务就是项目工作任务。

通过本赛项推动了课程内容与职业标准对接，教学过程与生产过程对接，专业与产业对接，实现教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接，促进产教融合、校企合作、产业发展。

（三）为企业提供大数据人才支撑，提高学生就业质量大数据技术与应用赛项选取真实的大数据业务分析应用场景，重点考查选手的实际动手能力、规范操作水平、创新创意水平等综合职业能力。

参赛选手通过对实际业务数据的分析，运用大数据领域技术手段，揭示业务数据隐含的业务规律，实现对业务运行发展状态的推断，以数据分析结果为支撑做出科学合理的决策建议，彰显了参赛选手的综合职业能力及教师的教学能力，充分展示职教改革成果及师生良好精神面貌。

大数据国家职业技能标准

标题：大数据国家职业技能标准
一、职业概况
大数据国家职业技能标准是为了规范和指导大数据相关职业技能的培训、评价和鉴定工作，提高大数据从业人员的职业素质和技能水平，促进大数据行业的发展。

本标准适用于与大数据相关的职业，包括但不限于数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等领域。

二、基本要求
具有良好的职业道德和诚信记录，遵守国家法律法规和行业规范；
具备基本的计算机操作能力和网络基础知识；
掌握数学、统计学、数据分析等相关基础知识；
熟悉至少一种常用的编程语言，如Java、Python等；
了解大数据相关技术和工具，如Hadoop、Spark、Kafka 等；
具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与不同领域的人员合作完成项目。

三、工作要求
数据采集：能够根据项目需求，选择合适的数据采集方法，如网络爬虫、API接口等，并能够处理和清洗采集到的数据；
数据存储：能够根据项目需求，选择合适的数据存储方
案，如关系型数据库、非关系型数据库等，并能够进行数据备份和恢复；
数据处理：能够根据项目需求，选择合适的数据处理方法，如数据挖掘、机器学习等，并能够对数据进行统计和分析；
数据分析：能够根据项目需求，选择合适的数据分析工具和技术，如统计学、可视化分析等，并能够进行数据挖掘和模式识别；
数据可视化：能够根据项目需求，选择合适的数据可视化方案和技术，如图表绘制、数据报告等，并能够将数据以直观易懂的形式呈现给用户。

大数据工程师考核标准

大数据工程师考核标准随着大数据技术的广泛应用，大数据工程师的需求也逐渐增长。

作为一个综合性的职业角色，大数据工程师需要具备多方面的技能和知识来应对不断变化的挑战。

为了评估和衡量一个人是否具备成为一名合格的大数据工程师的能力，我们需要一套科学的考核标准。

本文将介绍大数据工程师的考核标准，并讨论每个方面的要求和评估方法。

一、数据处理能力数据处理是大数据工程师最重要的基本技能之一。

一个合格的大数据工程师应该具备以下能力：1. 数据采集和清洗：能够使用各种技术和工具从多个来源收集数据，并进行有效的清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据存储和管理：具备良好的数据库管理知识，能够选择和设计适当的数据存储方案，包括传统的关系数据库和新兴的分布式存储系统。

3. 数据转换和整合：能够将不同格式的数据进行转换和整合，使其能够被分析和应用。

评估方法：考核者可以要求应聘者通过编程案例或实际项目来展示他们的数据处理能力。

可以通过评估代码的质量、效率和结果的准确性来评判。

二、大数据平台和工具的熟练程度大数据工程师需要熟练掌握各种大数据平台和工具，并能够根据具体需求选择并使用适当的工具。

以下是一些常见的大数据平台和工具：1. Hadoop生态系统：包括HDFS、Hive、HBase、Spark等。

2. SQL和NoSQL数据库：如MySQL、Oracle、MongoDB等。

3. 数据仓库和商业智能工具：如Teradata、Tableau等。

4. 数据流处理平台：如Kafka、Storm等。

评估方法：可以通过提问和让应聘者解决实际问题的方式来评估他们对不同工具和平台的了解程度。

也可以要求应聘者展示他们在实际项目中使用这些工具的能力。

三、数据分析和建模能力一个合格的大数据工程师不仅仅是一个数据处理的专家，还应该具备基本的数据分析和建模能力。

以下是一些要求：1. 数据分析：能够使用统计学和机器学习等方法对数据进行分析和挖掘，并从中提取有价值的信息和洞察。

51-大数据分析与应用职业技能等级标准

5.2.1 了解机器学习的分析流程； 5.2.2 了解掌握机器学习 PAI 平台的基本操作； 5.2.3 了解掌握基于机器学习进行客户分群的流程和方法。
5.3.1 了解掌握基于机器学习进行分类、聚类分析的流程和方法； 5.3.2 能够根据具体的业务，使用机器学习进行分类、聚类分析。
6.1.1 能进行市场调研，对用户行为进行分析，通过海量数据的挖掘和分析，在他人协助下形成报告。 6.2.1 能合理利用数据，配合使用可视化技术，设计较为完整的业务数据报告。
大数据分析与应用职业技能等级标准
目次
前言﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍11 1 范围﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 2 规范性引用文件﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 3 术语和定义﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 4 对应院校专业﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍4 5 面向工作岗位（群）﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍4 6 职业技能要求﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 参考文献﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍11
GB/T 35295-2017 信息技术大数据术语 GB/T 5271.1-2000 信息技术词汇第1部分：基本术语 GB/T 33745-2017 物联网术语 GB/T 36326-2018 信息技术云计算云服务运营通用要求 GB/T 35589-2017 信息技术大数据技术参考模型 GB/T 35274-2017 信息安全技术大数据服务安全能力要求 3 术语和定义国家、行业标准界定的以及下列术语和定义适用于本标准。 3.1 大数据 big data 具有体量巨大、来源多样、生成极快、多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。 3.2 数据 data 信息的可再解释的形式化表示，以适用于通信、解释或处理。 3.3 大数据服务 big data service 基于大数据参考体系结构提供的数据服务。 3.4 分析 analytics 根据信息合成知识的过程。

数据分析岗位的考核标准

数据分析岗位的考核标准数据分析岗位是近年来越来越受到重视的职业之一。

随着大数据时代的到来，数据分析师的角色也逐渐成为各行各业不可或缺的一环。

为了评估和招聘合适的数据分析人才，制定一套科学有效的考核标准是非常重要的。

本文将介绍数据分析岗位的考核标准，并提供一些具体的指标供参考。

一、技术与工具数据分析师需要掌握一系列技术和工具，以便能够有效地处理和分析大量的数据。

以下是一些常见的技术和工具，可以作为考核数据分析师技术能力的指标：1. 数据清洗和预处理能力：考核数据分析师能否准确地清洗和预处理数据，去除噪声和异常值，保证数据的质量和准确性。

2. 数据可视化能力：数据分析师需要能够使用各种可视化工具，如Tableau、Power BI等，将分析结果以图表或图形的形式展示出来，帮助他人理解数据的含义。

3. 编程语言技能：数据分析师应该掌握至少一种编程语言，如Python、R等，用于数据处理和分析建模。

4. 统计学知识：数据分析师需要具备一定的统计学基础，能够理解和运用统计学原理进行数据分析和推断。

二、数据分析能力数据分析师的核心职责是有效分析数据，并根据分析结果提出有针对性的建议和解决方案。

以下是一些考核数据分析师分析能力的指标：1. 问题解决能力：数据分析师需要能够深入理解业务需求，将复杂的问题拆解为可行的分析方案，并快速解决问题。

2. 数据挖掘技能：数据分析师需要能够应用数据挖掘算法，挖掘数据背后潜在的模式和规律。

3. 预测和建模能力：数据分析师需要能够运用机器学习和统计建模等方法，建立预测模型，并对未来的趋势和结果进行预测。

4. 商业洞察力：数据分析师需要具备商业洞察力，能够从数据中发现商业机会，并提出相应的战略建议。

三、沟通与合作能力数据分析师在日常工作中需要与各个部门和团队紧密合作，以获取数据并推动数据驱动的决策。

以下是一些考核数据分析师沟通和合作能力的指标：1. 报告和演讲能力：数据分析师需要能够清晰地将复杂的分析结果和方法以简洁易懂的方式呈现给非技术人员。

大数据工程师职业能力要求

大数据工程师职业能力要求1范围本标准规定了大数据工程师的定义、职业技能等级、职业基本要求和工作要求。

本标准适用于从事大数据工程师的培训与认定。

2职业概况2.1职业名称大数据工程师。

2.2职业定义本标准所涉及的大数据工程师是指从事大数据相关工作的技术人员。

包括但不限于从事大数据采集、清洗、存储、挖掘、建模、分析等，并加以开发、利用、管理、维护和服务的相关工作的技术人员。

3职业技能等级本职业共设三个等级，由低到高可分为：大数据初级工程师、大数据中级工程师、大数据高级工程师。

4基本条件4.1职业环境条件符合从业人员所处的客观工作环境。

4.2职业能力特征逻辑思维能力、跨界思维能力、编程能力、算法设计能力、数据分析能力、综合应用知识能力、沟通协调能力、团队合作能力、持续学习和创新能力。

4.3普通受教育程度高中毕业及以上（或同等学力）。

5职业技能鉴定要求5.1申报条件5.1.1具备以下条件之一者，可申报初级工程师：——累计从事本职业或相关职业工作 1 年(含)以上；——取得技工学校、职业学校本专业或相关专业毕业证书（含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生）；或取得经评估论证、以中级技能为培养目标的其他学校本专业或相关专业毕业证书（含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生）；——高等院校本专业或相关专业在校生。

5.1.2具备以下条件之一者，可申报中级工程师:——取得本职业或相关职业初级工职业资格证书 (技能等级证书)后，累计从事本职业或相关职业工作 3 年(含)以上；——取得本职业或相关职业初级工程师职业资格证书 (技能等级证书) 并具有高级技工学校、技师学院、职业学校毕业证书 (含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生)；或取得本职业或相关职业初级工职业资格证书 (技能等级证书)并具有经评估论证、以高级技能为培养目标的其他学校本专业或相关专业毕业证书 (含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生)，累计从事本职业或相关职业工作 3 年(含)以上；——具有大学专科本专业或相关专业毕业证书，并取得本职业或相关职业三级/初级工职业资格证书 (技能等级证书) 后，累计从事本职业或相关职业工作 3 年(含)以上；——具有大学本科本专业或相关专业学历证书，并取得本职业或相关职业三级/初级工职业资格证书 (技能等级证书)后，累计从事本职业或相关职业工作 2 年(含)以上；——具有硕士及以上本专业或相关专业学历证书（含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生）。

大数据应用开发(python)职业技能等级标准

大数据应用开发(python)职业技能等级标准1. 引言在当今的信息时代，大数据应用开发（python）已经成为许多 IT 从业者的热门职业选择。

大数据技术的蓬勃发展为企业提供了更好的数据管理和分析方式，也为开发人员提供了更广阔的职业发展空间。

在这样一个高度竞争的行业中，了解大数据应用开发（python）的职业技能等级标准是至关重要的。

接下来，我们将深入探讨大数据应用开发（python）的职业技能等级标准，以帮助您更好地了解这一领域的发展方向。

2. 初级技能等级在大数据应用开发（python）的初级技能等级中，开发人员应具备对python 编程语言的基本掌握能力。

需要了解 python 的语法、数据结构和基本算法，并能够运用这些知识进行简单的数据处理和分析。

初级开发人员还应该了解大数据的基本概念和相关工具，如 Hadoop、Spark 等，并能够通过这些工具进行数据处理和存储。

3. 中级技能等级在大数据应用开发（python）的中级技能等级中，开发人员需要具备更加深入的数据处理和分析能力。

他们应该能够利用 python 编程语言进行复杂的数据处理，如数据清洗、转换和聚合，并且能够通过python 库和框架，如 pandas、numpy、scikit-learn 等，进行数据分析和建模。

中级开发人员还需要深入了解大数据评台和相关组件的使用，能够进行大规模数据的处理和存储，并且能够设计和优化数据处理流程。

4. 高级技能等级在大数据应用开发（python）的高级技能等级中，开发人员应具备高级的数据处理和分析能力，能够独立设计和开发复杂的大数据应用系统。

他们需要精通 python 编程语言，并且能够在多种数据处理场景下灵活运用 python 的特性和库。

高级开发人员还需要具备深入的数据建模和机器学习能力，能够运用各种机器学习算法和模型进行数据分析和预测建模。

另外，高级开发人员还应该具备良好的团队合作和项目管理能力，能够领导团队完成复杂的大数据应用开发项目。

GZ033 大数据应用开发赛项评分标准-2023年全国职业院校技能大赛赛项正式赛卷

实时统计商城实时订单数量存入RediS
3
实时统计每分钟申请退回的订单数量存入RediS
4
实时统计每分钟内状态为取消订单占所有订单的占比存入Redis
5
小计
20
任务E：数据可视化
子任务一：用柱状图展示各省份消费额的中位数
正确使用VUe.js框架，结合EChartS绘制柱状图
3
子任务二：用玫瑰图展示各地区消费能力
从MySQL中将base_regiOn表的离线数据抽取到Hudi的ods_ds_hudi对应表中
1
从MySQL中将OrderJnfo表的离线数据抽取到HUdi的OdS_ds_hudi对应表中
1
从MySQL中将OrdeJdetaiI表的离线数据抽取到Hudi的OdS_ds_hudi对应表中
1
早在幺一∙⅛w尾洁；⅛∙
竞赛团队分工明确合理、操作规范、文明竞赛
5
小计
5
总分
100
子任务一：数据抽取
从MySQL中将USeJinfo表的离线数据抽取到Hudi的OdSdShUdi对应表中
1
从MySQL中将sku_inf。表的离线数据抽取到Hudi的OdS_ds_hudi对应表中
1
从MySQL中将base_province表的离线数据抽取到Hudi的ods_ds_hudi对应表中
1
正确使用Vue.js框架，结合EChartS绘制玫瑰图
3
子任务三：用折线图展示每年上架商品数量变化
正确使用VUe.js框架，结合EChartS绘制折线图
2
子任务四：用条形图展示消费总额最高的省份
正确使用VUe.js框架，结合EChartS绘制条形图
3
子任务五：用折柱混合图展示省份平均消费额和地区平均消费额

大数据分析师考试大纲

大数据分析师考试大纲导言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中的热门议题。

大数据分析师的角色越来越受到重视，在各个行业中扮演着关键的角色。

为了提高和评估大数据分析师的能力，制定了一份详细的大数据分析师考试大纲。

一、考试目的大数据分析师考试的目的是评估考生在大数据分析领域的知识、技能和应用能力。

通过考试，可以确定考生是否具备成为一名合格的大数据分析师所需的基本水平。

二、考试内容1. 数据分析基础1.1 数据分析概述1.2 数据分析方法论1.3 数据采集与清洗1.4 数据可视化2. 大数据基础2.1 大数据概述2.2 Hadoop技术生态系统2.3 NoSQL数据库2.4 分布式计算3. 统计学基础3.1 统计学概述3.2 描述性统计3.3 统计推断3.4 统计建模4. 机器学习4.1 机器学习概述4.2 监督学习4.3 无监督学习4.4 深度学习5. 商业智能5.1 商业智能概述5.2 数据仓库与数据挖掘5.3 数据可视化与报表5.4 业务智能分析三、考试形式大数据分析师考试采用在线笔试的形式。

考试时间为3小时，试卷分为单选题、多选题和简答题三个部分。

四、考试要求1. 考生需要具备扎实的数据分析基础知识，包括数据采集与清洗、数据可视化等。

2. 考生需要熟悉大数据相关的技术，了解Hadoop技术生态系统、NoSQL数据库等。

3. 考生需要掌握统计学基础，包括描述性统计、统计推断、统计建模等。

4. 考生需要熟悉机器学习的基本原理和应用，包括监督学习、无监督学习和深度学习等。

5. 考生需要了解商业智能的概念和应用，包括数据仓库与数据挖掘、数据可视化与报表、业务智能分析等。

五、考试评分标准1. 单选题和多选题的分数由计算机自动评分。

2. 简答题的评分由专业考官根据答案的准确性、完整性和逻辑性进行评定。

六、证书发放考试成绩达到合格线的考生，将获得大数据分析师证书，证书有效期为3年。

结语：大数据分析师考试大纲对于培养和评估合格的大数据分析师具有重要意义。

大数据财务分析职业技能等级标准

求，在信息化平台上准确进行辅助核算项设置、凭
证类别设置
1.2.4 能根据《企业财务通则》，依据给定的相关资
料，在信息化平台上准确指定现金科目、银行科目
和现金流量科目，设置结算方式。
1.2.5 能依据企业经营需要及给定的相关资料，在
信息化平台上正确设置收发类别、采购类型和销售
类型。
1.3.1 能根据《企业财务通则》，依据给定的业务资
2.2.2 能依据整理好的销售数据，在信息化平台销
2.2 业务期初数据录入
售管理模块中熟练、准确地录入期初发货单。 2.2.3 能依据整理好的存货期初数据，在信息化平台库存管理模块中熟练、准确地录入库存期初数
据。
2.2.4 能依据整理好的存货期初余额表，在信息化
平台存货核算模块中熟练、准确地录入各仓库、各
应用型本科学校：财务管理、会计学、审计学、税收学、财政学、信息管理与信息系统、电子商务、工商管理、市场营销等专业。 5 面向职业岗位（群）
面向企业财务基础核算岗位群、业财协同业务处理岗位群、业财协同财务管理岗位群、信息系统基础维护岗位群、系统管理岗位群及初级财务顾问岗位群。培养基于业财一体信息化平台的基础应用及维护能力、业财协同复杂业务处理能
模块中进行期初对账及试算平衡，并确保正确。
2.1 财务期 2.1.3 能依据整理完毕的固定资产原始卡片信息
初数据录入表，在信息化平台固定资产模块中准确地录入固定
资产原始卡片信息。
2.业财一体信息化平台期初数据录入
2.1.4 能依据整理完毕的应收款、应付款期初余额表，在信息化平台上准确地录入企业应收账款、预收账款、应收应付票据等期初金额及明细信息。 2.2.1 能依据整理好的采购数据，在信息化平台采购管理模块中熟练、准确地录入期初采购入库单。

数据分析岗位的考核标准与评估指标

数据分析岗位的考核标准与评估指标在数据分析领域，考核标准与评估指标对于评估员工的工作表现和能力水平至关重要。

本文将介绍数据分析岗位的考核标准与评估指标，以帮助企业更准确地评估数据分析人员的综合素质。

一、项目管理能力数据分析岗位的员工需要具备较强的项目管理能力，能够有效地规划、执行和控制数据分析项目。

评估指标包括：1. 项目规划能力：员工是否能够根据项目需求合理规划项目进度、资源和工作流程。

2. 项目执行能力：员工是否能够按照规定的时间节点和质量要求完成数据分析项目。

3. 项目控制能力：员工是否能够及时进行项目进展的监控和调整，并确保项目成果符合预期目标。

二、数据处理和分析能力数据分析岗位的核心能力之一是数据处理和分析能力。

在评估数据分析员的能力时，需要考察以下指标：1. 数据清洗能力：员工是否能够高效地对数据进行清洗，排除异常值和缺失值，确保数据质量可靠。

2. 数据整合能力：员工是否能够将来自不同数据源的数据进行整合，并保证数据的一致性和准确性。

3. 数据分析能力：员工是否能够运用统计学和数据挖掘技术，从数据中提取有价值的信息和洞察，并给出相应的建议和解决方案。

三、模型建立与优化能力数据分析岗位的员工应具备模型建立与优化能力，能够根据业务需求构建合适的数据模型，并对其进行优化。

评估指标包括：1. 模型选择能力：员工是否能够根据业务需求选择适合的模型，并了解各模型的优缺点。

2. 模型建立能力：员工是否能够根据数据特征和模型算法构建准确有效的数据模型。

3. 模型优化能力：员工是否能够通过参数调优和特征选择等方式对数据模型进行优化，提高模型的准确性和预测能力。

四、沟通与团队合作能力数据分析岗位的员工需要具备良好的沟通与团队合作能力，能够与团队成员和其他部门有效地沟通和合作。

评估指标包括：1. 问题分析能力：员工是否能够准确理解业务问题，并提出相应的解决方案。

2. 团队协作能力：员工是否能够积极与团队成员合作，共同推动项目的进展和完成。

企业数据分析岗位考核标准

企业数据分析岗位考核标准数据分析是企业发展和决策过程中至关重要的一个环节。

为了确保招聘合适的人才来担任企业数据分析岗位，需要明确相关的考核标准。

本文将介绍企业数据分析岗位的考核标准，以便企业能够参考并制定相应的招聘和评估措施。

一、专业知识和技能首先，一个合格的企业数据分析员需要具备扎实的专业知识和技能。

这包括：1. 数据分析理论：了解数据分析的基本概念和方法，掌握统计学和数学基础等相关知识；2. 数据处理能力：熟练使用数据处理工具和软件，如Excel、Python、SQL等，能够进行数据清洗、数据转换和数据整理等工作；3. 数据可视化能力：能够使用图表、仪表盘等工具将数据直观地呈现，以便于其他团队成员理解和运用；4. 敏锐的洞察力：能够从大量的数据中发现问题、发现趋势，并提供解决方案。

二、问题解决能力企业数据分析员必须具备出色的问题解决能力。

这包括：1. 分析技巧：能够针对问题或挑战，运用适当的分析方法进行数据挖掘和数据建模；2. 创新思维：具备开拓性思维，能够提出新颖的解决方案，并通过数据支持其有效性；3. 多维度思考：能够从不同的角度和维度分析问题，避免单一的视角，提供全面的解决方案；4. 预测和预防能力：通过数据模型和趋势分析，能够提前预测潜在问题，并采取相应措施进行预防。

三、沟通与合作能力在企业环境中，数据分析岗位所需的沟通和合作能力也非常重要。

这包括：1. 清晰表达能力：能够将复杂的数据分析结果以简洁明了的方式进行呈现，并向非技术人员解释和传达相关信息；2. 团队合作能力：积极主动地与他人合作，参与项目团队，并能够有效地与不同职能团队合作，共同达到目标；3. 问题解释能力：能够以易于理解的方式向他人解释数据分析过程和结果，帮助他们理解分析的价值；4. 具备积极的沟通心态：善于倾听他人观点，尊重他人意见，并能够与他人进行有效的反馈和交流。

四、商业意识除了专业技能和沟通能力外，企业数据分析员还需要具备良好的商业意识。

大数据分析专项职业能力考核规范

大数据分析专项职业能力考核规范
一、定义
运用计算机及相关软件，具备对各种类型的大数据进行数据建模、管理，数据分析、数据探索和数据可视化等能力。

二、适用对象
运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。

三、能力标准与鉴定内容
四、鉴定要求
（一）申报条件
达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。

（二）考评员构成
考评员应具备一定的大数据分析专业知识及实际操作经验；每个考评组中不少于3名考评员。

（三）鉴定方式与鉴定时间
技能操作考核采取实际操作考核。

技能操作考核时间为120分。

（四）鉴定场地设备要求
考场面积不小于60平方米，操作场地光线充足，整洁无干扰，满足技能鉴定需要的软硬件环境，包括电脑、操作系统、数据库、统一的大数据分析平台。

新版国家专项职业能力考试证书人工智能数据标注专项职业能力考核规范

人工智能数据标注专项职业能力考核规范（新版）一、定义人工智能数据标注，应具备熟练掌握各种数据标注方法、用数据标注工具按照目标数据标注的要求，进行包括图像、语音、文本等在内的各种信息的标注的能力。

二、适应对象运用或准备应用本项能力求职、就业的人员。

三、能力标准和考核内容（一）理论知识考核内容（二）操作技能考核内容四、考核要求（一）申报条件达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。

（二）考核方式、考核办法及考核时间（1）考核办法①考核内容包含理论知识考核和操作技能考核，理论知识考核和操作技能考核均实行百分制，两项成绩均达到60分及以上者为合格。

②理论知识考试采用闭卷考核方式；操作技能考核采用现场实际操作方式。

（2）考核时间理论知识考试60分钟，操作技能考核90分钟。

（3）评分标准在两项成绩均合格的基础上，最终得分 = 理论知识考核得分×20% + 操作技能考核得分×80%。

（三）考评人员与考生配比（1）理论知识考试：每个考试室配备不少于2名监考员，监考员与考生配比为1:30。

（2）操作技能考核：每个试室配备不少于1名考务人员及1个考评组，每个考评组不少于3名考评人员，考务人员和考生配比为1:30，考评组人员和考生配比为1:20。

（四）考核场地及设备1.场地（1）每个考生有独立的工位，各工位之间操作间距不小于0.6m。

（2）工位数量满足同时至少50人考试需求。

（3）有良好的通风设施，场内必须干燥。

（4）有用电安全防护与设施。

（5）配备必要的灭火器材和消防设施，无易燃易爆物品。

2.设备五、参考用书(一)《数据标注工程》，作者：刘鹏、张燕，出版社：清华大学出版社，书号：ISBN9787302493273，出版时间：2019年6月。