大数据分析师(ACP)认证考试大纲
acp大数据开发工程师认证考试题目
acp大数据开发工程师认证考试题目一、单选题（每题1分，共70分）以下哪项不是大数据处理的关键技术？A. 分布式存储B. 并行计算C. 数据挖掘D. 传统关系数据库答案：DMaxCompute（原ODPS）的核心概念中，用于表示数据表的是？A. ProjectB. TableC. InstanceD. Partition答案：B在大数据分析与可视化领域，阿里云提供的产品不包括？A. Quick BIB. DataVC. ElasticsearchD. RDS答案：D （RDS是关系型数据库服务，不属于大数据分析与可视化产品）下列关于Apache Flink的描述，错误的是？A. Flink是一个开源流处理框架B. Flink支持高吞吐量的实时数据流处理C. Flink主要用于批处理数据分析D. Flink提供了状态管理和容错机制答案：C （Flink主要用于流处理，也支持批处理，但其核心优势在于流处理）在DataWorks中，进行数据建模时常用的方法论是？A. 维度建模B. 实体-关系建模C. 面向对象建模D. 概念建模答案：A（略去部分题目，以下继续覆盖大数据计算服务、实时计算、数据湖、数据治理等知识点）二、多选题（每题1分，共30分）大数据工程师在处理大数据时，通常需要掌握哪些技能？A. 分布式系统原理B. 数据挖掘与机器学习C. 数据库设计与优化D. 云计算平台操作答案：ABCDMaxCompute SQL中，哪些操作属于DDL（数据定义语言）？A. CREATE TABLEB. DROP VIEWC. ALTER TABLED. SELECT答案：ABC在使用Quick BI进行数据可视化时，可以创建哪些类型的图表？A. 折线图B. 饼图C. 热力图D. 地图答案：ABCD阿里云大数据工程师ACP认证考试主要涉及哪些领域？A. 大数据基础与阿里云大数据平台B. 大数据计算服务C. 实时计算与实时数据仓库D. 数据治理与数据安全答案：ABCD三、简答题（共20分）请简述大数据工程师在处理大数据时面临的主要挑战及应对策略。
2023年数据分析师考试大纲
2023年数据分析师考试大纲一、考试概述数据分析师考试是为了评估考生在数据分析领域的知识和技能水平，侧重于考察数据分析的基本理论和应用能力。
本次考试将围绕以下内容进行测试：二、考试科目及权重分布1. 数据分析基础知识（30%）考察考生对数据分析的基本概念、原理、方法和流程的理解，以及相关工具的使用能力。
2. 数据采集和预处理（20%）考察考生在数据采集和预处理方面的技能，包括数据源的选择、数据质量的评估、数据清洗和转换等。
3. 数据分析与挖掘（30%）考察考生在数据分析和挖掘技术方面的掌握程度，包括统计分析、机器学习、数据挖掘算法等的应用能力。
4. 数据可视化与报告撰写（20%）考察考生在数据可视化和报告撰写方面的能力，包括使用可视化工具绘制图表、设计仪表盘、编写数据分析报告等。
三、考试要求1. 考试形式本次考试采用计算机在线考试的形式，考试时间为3小时。
考生需通过在线考试平台完成试题答题和提交。
2. 考试内容考生需具备以下能力：- 熟悉数据分析的基本理论和方法，了解常见的数据分析工具和软件；- 具备数据采集和预处理的技能，能够选择适当的数据源、评估数据质量，并进行数据清洗和转换；- 掌握常见的数据分析和挖掘技术，包括统计分析、机器学习、数据挖掘算法等；- 能够使用数据可视化工具进行数据可视化和设计仪表盘，并能编写清晰、准确的数据分析报告。
3. 考试评分标准考试将根据考生在不同科目的表现进行评分，总分为100分。
评分标准如下：- 考生对知识点的掌握程度；- 问题解答的准确性和深度；- 数据分析和报告的能力展示；- 解决问题的方法和思路等。
四、备考建议1. 熟悉考试大纲和考试要求，了解每个科目的权重分布和考察内容，合理安排学习时间和重心。
2. 掌握数据分析的基本理论和方法，扎实掌握数据采集、预处理、分析和可视化的技能。
3. 多做数据分析的实践项目，提升实际操作和应用能力，并注意总结和归纳经验。
4. 阅读相关教材、参考书和学术论文，了解最新的数据分析方法和技术，及时更新知识和技能。
阿里云弹性计算专业认证(ACP)考试大纲
阿里云弹性计算专业认证（ACP）考试大纲弹性计算专业认证介绍：阿里云弹性计算专业认证（ACP－Alibaba Cloud Certification Professional）是面向使用阿里云弹性计算产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，主要涉及阿里云的计算、存储、网络、安全类的核心产品。
通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力：l具备IT、云计算及网络安全相关从业的基础知识l能够根据企业的业务需求，基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践l能够熟练的使用和操作阿里云的云服务器ECS、负载均衡SLB、对象存储OSS、专有网络VPC、弹性伸缩（Auto Scaling）、内容分发网络CDN、云盾及云监控产品l能够诊断基于阿里云弹性计算产品构建的业务系统在运行中出现的常见问题并找到相应的解决方案阿里云弹性计算专业认证的报名方式：通过阿里云官网提供的入口进行在线报名：https:///products/52746001/cmfw008373.html阿里云弹性计算专业认证所需具备的知识：阿里云相关的知识：l熟悉阿里云弹性计算相关产品的基本概念，包括云服务器ECS、负载均衡SLB、弹性伸缩（Auto Scaling）、对象存储OSS、内容分发网络CDN、专有网络VPC、云盾和云监控（下同）l了解阿里云弹性计算相关产品的主要应用场景及组合使用的应用场景 l掌握阿里云弹性计算的相关产品的基本操作，包括开通、创建、配置、启停、删除等l了解阿里云弹性计算的相关产品的特点和基本的产品实现原理l能够发现并解决阿里云弹性计算的相关产品使用中出现的常见问题通用IT的知识：l了解云计算领域的基础概念及相关的知识，如虚拟化、存储、网络等 l具备典型的Web应用架构相关的知识，包括Web服务器、应用服务器、负载均衡和数据库等l具备内容分发网络CDN相关的使用和实践经验l熟悉常见的网络协议，如HTTP、FTP、TCP、UDP、ICMP等l具备网络相关的实际经验，包括路由、交换、路由表，NAT、DNS等 l熟悉软件开发的生命周期l具备网络安全方面的基础知识，如防火墙策略、密钥加密、访问控制、网络安全、网络攻击及防护等阿里云弹性计算专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：建议的学习方法：l强烈推荐开通阿里云弹性计算相关的产品并进行实际的操作l结合阿里云官网的文档同步学习（https:///?spm=5176.74cmpx000025.278239.8.uIB6ER）更多学习途径：l参加阿里云官方提供的面授培训课程，可以帮助您快速的学习阿里云弹性计算相关产品的概念、使用、操作及解决方案。
阿里云acp认证 题库
阿里云acp认证题库摘要：1.阿里云ACP认证简介2.ACP认证考试的重要性3.题库类型及特点4.如何获取和使用题库5.备考建议正文：阿里云ACP认证是阿里云推出的一项专业认证考试，旨在帮助从事云计算行业的技术人员提升专业技能，提高职业素养。
ACP认证考试涵盖了阿里云的核心产品和服务，包括云服务器、数据库、网络、安全等方面的内容。
通过ACP认证考试，可以帮助考生掌握云计算领域的专业知识和技能，提升就业竞争力。
ACP认证考试对于从事云计算行业的人来说非常重要。
随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业开始采用云计算服务，对于具备专业技能的云计算人才的需求也越来越大。
通过ACP认证考试，可以证明自己在云计算领域的专业能力，有助于在职场上获得更好的发展机会。
题库类型及特点：阿里云ACP认证题库主要分为在线题库和纸质题库两种。
在线题库是指通过网络访问的题库，可以随时随地进行练习。
纸质题库是指传统的纸质题集，需要购买后进行练习。
两种题库类型都有各自的优缺点，可以根据个人的学习习惯和需求进行选择。
阿里云ACP认证题库涵盖了考试大纲中的所有知识点，具有全面性、系统性和针对性。
题库中的题目按照难度和知识点进行分类，有助于考生有针对性地进行复习和练习。
同时，题库中的题目质量较高，可以帮助考生更好地掌握考试大纲要求的知识和技能。
如何获取和使用题库：获取阿里云ACP认证题库的途径有很多，可以通过阿里云官方网站、培训机构、论坛等渠道获取。
在使用题库进行练习时，建议按照考试大纲的要求，有计划地进行学习和复习。
同时，可以结合自己的学习进度和掌握情况，调整练习策略，提高学习效果。
备考建议：1.制定合理的学习计划：根据自己的实际情况，合理分配学习时间，确保每个知识点都能得到充分的复习和练习。
2.多做练习题：通过做题，可以检验自己的学习效果，及时发现和弥补自己的不足之处。
3.参加培训课程：如果条件允许，可以参加阿里云或相关培训机构提供的培训课程，获取专业指导和建议。
acp 认证 dataworks 试卷 (2)
acp 认证 dataworks 试卷引言概述：ACP认证DataWorks试卷是一个重要的考试，它涵盖了数据工程师的核心知识和技能。
通过这个认证考试，数据工程师可以证明自己在数据处理和数据工程方面的能力。
本文将从五个大点阐述ACP认证DataWorks试卷的内容，包括数据工程的基础知识、数据处理技术、数据仓库设计、数据质量管理和数据安全。
正文内容：1. 数据工程的基础知识：1.1 数据工程的概念和目标：介绍数据工程的定义和目标，以及数据工程师在数据处理中的角色和职责。
1.2 数据处理的基本原理：讲解数据处理的基本原理，包括数据提取、转换和加载（ETL）过程，以及数据清洗和数据集成的方法。
2. 数据处理技术：2.1 数据处理工具：介绍常用的数据处理工具，如Hadoop、Spark和Flink，以及它们在数据处理中的应用。
2.2 数据处理流程：详细阐述数据处理的流程，包括数据采集、数据清洗、数据转换和数据加载等步骤。
2.3 数据处理性能优化：探讨如何优化数据处理性能，包括并行计算、数据分区和索引等技术。
3. 数据仓库设计：3.1 数据仓库的概念和架构：介绍数据仓库的定义、特点和架构，以及数据仓库在数据分析和决策中的作用。
3.2 数据模型设计：详细阐述数据模型设计的方法和技巧，包括维度建模和星型模型等。
3.3 数据仓库的实施和维护：讲解数据仓库的实施过程和维护策略，包括数据抽取、数据加载和数据清洗等步骤。
4. 数据质量管理：4.1 数据质量的定义和重要性：介绍数据质量的概念和在数据处理中的重要性，以及数据质量管理的目标和挑战。
4.2 数据质量评估方法：详细阐述数据质量评估的方法和指标，包括数据完整性、数据准确性和数据一致性等。
4.3 数据质量管理策略：探讨数据质量管理的策略和实施步骤，包括数据监控、数据清洗和数据纠错等。
5. 数据安全：5.1 数据安全的概念和重要性：介绍数据安全的定义和在数据处理中的重要性，以及数据安全管理的挑战和目标。
大数据分析师认证样题0814v0.2word版本
大数据分析师认证-样题--0814-v0.2大数据分析师认证（ACP级）考试样题一、单选题1、MySQL数据库中有“product”的数据表。
“product”数据表存储的是产品的基本信息，它包含如下字段：产品编号“id”，价格“price”以及产品描述“description”，其中产品编号“id”是主键。
如果分析师希望通过SQL语句从“product”表中选取三件价格最贵的产品的编号以及产品描述，可以通过_____命令实现。
a)select id,description from product order by price asc limit 3;b)s elect id,description from product where max(price)>3;c)select id,description from product order by price desc limit 3;d)s elect id,description,max(price) from product order by price;2、某高校的教授在第一天上课时发现，他授课的班级中女性学生的出勤比例明显大于男性学生，但是点名册却显示该班级的男女比例实际上为1比1。
该教授推测，可能是因为男性学生比女性学生更容易翘课。
为了检验他的假设，该教授记录了这个班级在一个学期的16次课程中的男女学生出勤情况，并使用双样本T-test的假设检验方法来检查男女学生的出勤率有无明显差异。
男性学生与女性学生的平均出勤率分别用P（M）与P（F）表示。
以下假设条件中，_____符合该教授的分析要求。
a)原假设应该设为，H0：P（M）= P（F），并使用双侧检验b)原假设应该设为，H0：P（M）= P（F），并使用左侧检验c)原假设应该设为，H0：P（M）> P（F），并使用左侧检验d)原假设应该设为，H0：P（M）< P（F），并使用双侧检验3、与RDBMS相比，Apache Hadoop的一个不同之处在于_____。
阿里云acp考试大纲
一、云效劳器 ECS 考试内容： 31%〔四遍〕✓熟悉云效劳器 ECS 相关的概念，主要包括地域及可用区、实例、磁盘、快照、镜像、网络、平安组✓了解云效劳器 ECS 的优势、计费、应用场景、API 及 SDK✓能够基于云效劳器 ECS 产品进展应用的部署✓掌握云效劳器 ECS 实例、磁盘、平安组、快照、镜像和标签的使用和操作✓能够发现并解决云效劳器 ECS 实例的操作系统、效劳器登录及其他产品使用中常见的问题✓能够基于云效劳器 ECS 与负载均衡 SLB、专有网络 VPC、对象存储 OSS、内容分发网络 CDN、云数据库 RDS、弹性伸缩〔Auto Scaling〕、云盾和云监控产品实现应用的解决方案二、弹性伸缩〔Auto Scaling〕考试内容： 10%〔二遍〕✓熟悉弹性伸缩 Auto Scaling 相关的根本概念，包括伸缩组、伸缩配置、伸缩规那么、伸缩活动、伸缩触发任务、伸缩模式以及冷冻时间✓熟悉弹性伸缩 Auto Scaling 的功能、产品优势及常用应用场景✓掌握弹性伸缩 Auto Scaling 的具体配置和操作，包括伸缩组的创立和维护、规那么和任务的配置、报警任务的配置等✓了解弹性伸缩 Auto Scaling 使用中的考前须知，能够发现并解决使用过程中的常见问题✓能够基于弹性伸缩 Auto Scaling 与云效劳器 ECS、负载均衡SLB 产品实现应用的解决方案三、负载均衡 SLB 考试内容： 17%〔三遍〕✓熟悉负载均衡 SLB 相关的根本概念和功能，包括负载均衡的定义、实现原理、支持的协议、会话保持、安康检查、后端效劳器权重、证书、转发策略✓熟悉负载均衡 SLB 的产品优势以及适用场景✓掌握负载均衡 SLB 的使用、操作以及维护，包括负载均衡SLB 的配置、维护、考前须知以及问题识别和处理✓能够基于负载均衡 SLB 与云效劳器 ECS、弹性伸缩 Auto Scaling 产品实现应用的解决方案四、专有网络 VPC 考试内容： 9%〔二遍〕✓熟悉专有网络 VPC 产品的相关概念，包括专有网络、路由器、交换机、路由表及路由条目✓了解专有网络 VPC 产品的优势及应用场景✓掌握专有网络、交换机、EIP、路由器及路由表的使用和操作✓了解专有网络 VPC 的平安与配置、使用限制✓能够进展专有网络 VPC 的监控运维✓了解通过高速通道实现专有网络 VPC 之间的互联方案✓能够在专有网络 VPC 内进展云效劳器 ECS、负载均衡 SLB 和对象存储 OSS 产品的使用，并实现应用的解决方案五、对象存储 OSS 考试内容： 17%〔三遍〕✓熟悉对象存储 OSS 的产品相关的概念，包括地域、Bucket、Object、防盗链、Object 生命周期管理✓了解对象存储 OSS 产品的优势、应用场景及计费模式✓掌握对象存储 OSS 的存储空间和对象的管理、使用和操作✓了解对象存储 OSS 提供的图片处理能力✓了解对象存储 OSS 产品使用中的常见问题✓能够基于对象存储 OSS 与云效劳器 ECS、内容分发网络CDN 和媒体转码效劳 MTS 实现应用的解决方案六、内容分发网络 CDN 考试内容： 3%〔一遍〕✓熟悉内容分发网络 CDN 产品的根本概念,包括 DNS 解析、智能 DNS、CNAME、缓存、边缘节点、加速域名、回源等✓了解内容分发网络 CDN 产品的优势及应用场景及计费模式✓能够进展内容分发网络 CDN 的根底配置和优化，能解决基本的常见问题✓能够基于内容分发网络 CDN 与云效劳器 ECS、对象存储OSS 产品实现应用的解决方案七、云平安、云盾及云监控考试内容： 10%〔二遍〕✓具备使用云效劳的根本平安意识及平安根底知识✓了解阿里云云盾系列产品，包括 DDoS 根底防护、DDoS 高防 IP、安骑士、态势感知、绿网、云监控、效劳器平安托管✓了解 DDoS 根底防护、安骑士、态势感知、绿网和云监控产品的根本操作✓能够通过阿里云提供的平安报警发现 DDoS 攻击防护、密码暴力破解，SQL 注入常见平安风险，并使用云盾产品进展防护八、云计算通用知识考试内容：3%〔一遍〕✓具备云计算领域从业人员需要具备的相关的概念、技术及云计算优势方面的根底知识，包括云计算的定义、特点、优势、效劳类型、实现技术及部署方式等。
数据仓库工程师acp考试内容
数据仓库工程师acp考试内容
数据仓库工程师ACP考试内容涵盖了大数据基础知识、大数据平台架构、数据仓库基础知识、数据仓库设计、数据仓库运维、数据仓库安全、数据仓库质量管理等方面。
具体来说，ACP考试将考察考生在以下方面的知识和技能：
1. 大数据基础知识：包括大数据概念、大数据技术体系、大数据平台等。
2. 大数据平台架构：了解大数据平台的整体架构和组件关系，熟悉各个组件的功能和作用。
3. 数据仓库基础知识：包括数据仓库的定义、数据仓库的架构、数据仓库的数据模型等。
4. 数据仓库设计：掌握数据仓库设计的基本流程和方法，熟悉星型模型和雪花模型等数据模型的设计，了解ETL数据处理流程等。
5. 数据仓库运维：了解数据仓库的运维流程和方法，包括数据抽取、数据清洗、数据转换等。
6. 数据仓库安全：熟悉数据仓库的安全管理和权限控制方法，了解数据备份和恢复等安全策略的制定。
7. 数据仓库质量管理：了解数据质量管理的基本概念和方法，熟悉数据质量评估和监控的流程和技术。
需要注意的是，ACP考试是针对实际的大数据工作环境和场景进行的考试，考试内容会根据实际的工作需求和技能要求进行灵活调整。
因此，考生需要具备实际工作经验和实践能力，才能全面掌握考试内
容并顺利通过考试。
大数据分析师(ACP)认证考试大纲
阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍：阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloudCertifiedProfessional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。
主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。
通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力：●具备大数据相关的基础知识●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使用数据●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能设计与开发可视化大屏和商业报表●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项目的影响并提供相应解决方案●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果的质量●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的理解设计合理的数据分析方案●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析等●能够独立撰写数据分析项目报告阿里云认证的报名方式：报名入口为https:///products/57252001/cmgj012944.html?spm= 5176.146057.756343.3.PNyzrX#sku=yuncode694400000阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：通用IT的知识：●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中的至少一种●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程，函数等●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主要产品和服务●了解软件工程的基本流程阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：建议的学习方法：●结合阿里云大学官网（）的视频学习资料进行学习●结合阿里云大数据行业认证培训课程进行学习六、试卷内容范围●大数据基础知识考试内容：✓了解大数据的定义、特点等✓了解数据的类型和不同的分析处理方法✓了解大数据相关的概念、实际的应用案例、适用的场景等✓了解云计算的特点、云计算与大数据的关系✓了解大数据相关的技术，如存储、计算、分析等✓了解大数据职业的特点与对人才的要求●大数据存储技术考试内容✓了解分布式存储技术的概念与特点✓了解数据存储技术适用的不同场景，包括数据类型（如结构化、半结构化、非结构化数据）、数据容量、使用场景等✓了解数据库的基本概念与特点，包括可靠性、约束、三范式、适用场景等✓了解数据仓库的基本概念与特点，包括与数据库的区别、ETL等✓了解HDFS与MaxCompute的构成与特点✓了解文件存储、数据库存储、分布式存储之间的优缺点✓掌握大数据计算服务的数据上传和下载，可以熟练使用MySQL、HDFS、Maxcompute等进行数据存储✓了解Hadoop、MaxCompute等产品的基本概念与特点，包括应用场景和局限性●数据分析工具考试内容✓掌握大数据计算服务的SQL命令，包括DDL、DML以及常见内置函数✓了解Mapreduce的基本概念与特点✓能够使用DataIDE的数据开发模块进行设计开发，包括建表、任务开发、数据上传等✓能够使用MySQL、Maxcompute、Hive平台进行数据分析●数据可视化考试内容✓了解数据可视化的基本知识，如定义、特点、实现方式等✓了解Quick BI、DataV的产品特点和使用场景✓了解常见图表类型的特点和适用场景✓能够使用Quick BI 设计开发报表和门户✓了解可视化产品的分类和基本设计原则●数据编程考试内容✓掌握数据预处理的基本方法✓了解描述性统计分析的概念和特点，包括常见统计量、概率分布、拟合与检验✓了解假设检验的概念和特点，能够根据应用场合真确使用正态分布单样本和双样本和二项分布假设检验✓能够基于项目的目标与范围规划数据分析方案，设计合理的指标✓了解数据分析编程的特点，包括编程手法、编程效率、编程规范和质量控制✓了解指标体系的概念，包括总量指标、结构指标和平均指标，并能够合理应用达到数据分析目的✓掌握数据分析报告撰写的规范●数据项目质量控制考试内容✓了解数据质量的5个维度的概念和特点✓了解在数据质量的5个维度基础上，脏数据的种类、来源、造成的影响✓掌握处理脏数据的方法，包括对脏数据的检查、修复、清洗、转换等✓了解数据质量问题在数据编程过程中发生的原因，并能够利用质量检验的技术手段保证项目的顺利执行✓了解项目的目标是数据分析项目中衡量数据质量的主要标准，并能够判断数据中的质量问题是否对数据分析项目产生影响●数据项目设计与执行考试内容✓了解项目工程管理方法论的定义、特点和实际应用场景✓能够理解数据分析项目的实施流程、重点环节、数据项目执行流程的重要性✓掌握项目设计的特点，包括业务问题数据化、明确项目的目的、范围、和分析维度等✓能够利用项目绩效分析实现项目后数据分析✓能够利用现状、原因、预测的分析方法实现项目前数据分析✓了解临时性项目与经常性项目之间的区别●机器学习考试内容✓了解机器学习常见的算法，如聚类、决策树、关联分析等✓了解机器学习的常见使用流程，包括算法调优和效果评估✓能够使用聚类分析，包括K-means算法对相似的顾客分类✓能够使用决策树算法生成商业规则✓能够使用关联分析实现购物篮分析。
数据分析师2024年考试大纲变更分析
数据分析师2024年考试大纲变更分析随着社会的快速发展和技术的日益进步，数据分析行业愈发受到关注。
作为数据分析师，不仅需要具备扎实的专业知识和技能，还需要及时了解行业最新动态。
在数据分析师的职业生涯中，考试是不可避免的一部分。
2024年，数据分析师考试大纲的变更将带来哪些影响？本文将对此进行深入分析。
一、考试大纲变更的背景随着大数据时代的到来，数据分析师的需求量逐渐增加。
为了将考试与实际工作能力相匹配，考试大纲需要定期更新与变更。
2024年考试大纲的变更背景主要有以下几个方面：1. 技术发展：数据科学和人工智能等领域的快速发展使得数据分析师的技能要求提高。
2. 行业需求：企业对数据分析师的需求越来越高，对应的能力要求也在不断变化。
3. 教育培训：为了提高数据分析师的整体素质，培训机构和教育机构需要根据行业需求调整培养计划。
4. 国际标准：与国际水平接轨，提高数据分析师的竞争力，考试大纲需要与国际标准保持一致。
以上背景因素共同推动了数据分析师2024年考试大纲的变更。
二、考试大纲变更的主要内容数据分析师2024年考试大纲的变更主要包括以下几个方面：1. 知识体系更新：对于数据分析的基本概念、技巧和工具等方面的知识进行更新和扩充，适应行业新的发展趋势。
2. 技能要求提高：对于数据处理、数据清洗、数据可视化、数据建模等技能要求提高，加强对算法和模型的掌握能力。
3. 实践能力强化：注重对学员的实际操作和实践能力的考核，要求学员能够将理论知识应用于实际项目中。
4. 数据伦理和法律意识：强调数据分析师在工作中应遵守的伦理规范和法律法规，加强对数据安全和隐私保护的意识培养。
5. 团队协作能力：提高对团队协作和项目管理的要求，培养学员在团队合作中的领导能力和沟通能力。
三、考试大纲变更的影响数据分析师2024年考试大纲的变更将对多个方面产生影响：1. 教育培训机构：教育培训机构需要根据考试大纲的变更进行教材的更新和课程的调整，以确保教育培训的有效性和质量。
数据分析师考试大纲
数据分析师考试大纲一、引言数据分析师近年来成为许多企业中不可或缺的角色，他们负责收集、整理和分析数据，为企业的决策提供有力支持。
为了确保数据分析师具备必要的专业知识和技能，许多公司和机构都设立了数据分析师考试。
本文档将详细介绍数据分析师考试的大纲，帮助考生准备并顺利通过考试。
二、考试目标1. 了解数据分析的基本概念和原则；2. 掌握数据采集和清洗的方法和技巧；3. 熟悉常见的数据分析工具和技术；4. 能够使用统计分析方法进行数据分析；5. 掌握可视化数据的方法和工具。
三、考试内容1. 数据分析基础知识a. 数据分析的定义和作用b. 数据分析的基本原则c. 数据分析过程的步骤和流程d. 数据分析师的角色和职责2. 数据采集和清洗a. 数据采集的方法和技巧b. 数据清洗的目的和步骤c. 常见的数据清洗问题和解决方法d. 数据采集和清洗的工具和软件3. 数据分析工具和技术a. 常见的数据分析软件和工具b. 数据处理和分析的技术和方法c. 数据仓库和数据集成的概念和应用d. 数据挖掘和机器学习算法的基本原理4. 统计分析方法a. 常见的统计分析方法和技术b. 数据分布和变量关系的统计分析c. 统计假设检验和置信区间的应用d. 实验设计和因素分析的统计方法5. 数据可视化a. 数据可视化的目的和重要性b. 常见的数据可视化工具和方法c. 数据可视化设计的原则和技巧d. 数据可视化在决策分析中的应用四、考试要求1. 熟悉数据分析的基本概念和原则；2. 熟练掌握数据采集和清洗的方法和技巧；3. 熟悉常见的数据分析工具和技术，并能灵活应用；4. 能够使用统计分析方法进行数据分析，并解释结果；5. 能够设计并创建有效的数据可视化；6. 具备良好的沟通和报告能力，能将数据分析结果有效传达给决策者。
五、备考建议1. 建议参考专业的数据分析师培训课程，系统学习相关知识和技能；2. 多进行实际的数据分析和处理练习，掌握实践技巧；3. 关注数据分析领域的最新发展和趋势，提高行业敏感度；4. 制定备考计划，合理安排学习时间，保持持续的学习和复习；5. 找到合适的学习方法和技巧，避免盲目死记硬背。
阿里云大数据专业认证(ACP级)-样题-0209
阿里云培训与认证 阿里云大数据专业认证（ACP级）－考试样题阿里云大数据专业认证（ACP级）考试样题一.单选题1.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）是阿里巴巴自主研发的海量数据处理平台，主要服务于批量结构化数据的存储和计算。
以下哪个场景不适合使用大数据计算服务实现？a)在线交易系统b)数据仓库c)大数据的分析建模d)网站日志离线分析2.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）中的表 event 是分区表，分区键是 dt （类型为string），每天生成一个分区，现在表中有 dt='20160101' 至 dt='20160531' 共5个月的数据，为了统计3月份 eventid 非空的数据量，开发人员运行了以下语句： select count(*) from event wheresubstr(dt,1,6)='201603' and eventid is not null; 对此任务的描述正确的是________。
a)此任务需要读event表中所有分区中的数据b)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中的数据c)此任务会读event表中所有分区中eventid非空的数据d)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中eventid非空的数据3.某信贷公司推出一款线上贷产品，采用阿里云的数据处理技术，通过对会员的历史数据进行分析，包括交易量、网上信用评价、企业自身经营状况等等，每天处理的数据量在20P左右，基于这些数据对用户信用进行聚类分析建模并产生预测数据，用户线上申请贷款时，能在1秒钟内根据用户模型预测结果得到该用户的资质评估、授信等信息。
第1章 大数据分析师考试大纲7-13
第1章大数据分析师考试大纲大数据分析师是一个随着大数据兴起而崛起的新兴的工作岗位，是专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据能制作业务报告、提供决策、管理数据资产、评估和预测的专业人员。
一、考试目标随着大数据时代的到来，企业管理者对数据价值的重视度越来越高，他们渴望从企业内部数据、外部数据中获得更多的信息财富，并以此为依据，帮助自己做出正确的战略决策。
如今在数据分析师的岗位上，大多数员工都是非统计出身，远远达不到专业数据分析水平，如何能够最快找到突破口，帮助对数据分析有兴趣的人员全面掌握数据分析技巧，是本考试的目标。
本大数据分析师考试旨在测查应试者在职业情景下是否具备大数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。
二、考试对象专科学历以上（含大专毕业）文化程度的即将就业和已就业人群。
三、考试基本要求本考试侧重考查考生对大数据分析知识的掌握和应用情况，考察考生使用分析工具（R、Python、Excel、SPSS等）解决企业实际数据分析任务的能力。
具体要求如下：❑了解大数据的产生背景。
❑理解大数据的定义、特点、原理、作用，了解大数据相关技术、应用和发展趋势，掌握“大数据”和“小数据”的内涵。
❑掌握大数据分析基本过程：采集、预处理、分析和可视化、建模与挖掘。
❑理解大数据分析师的基本技能要求和素养要求，理解懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计。
❑理解数据及数据分类，能够熟练正确运用数学思维、统计思维、逻辑思维和数据思维方法分析问题。
❑了解或掌握R语言基本语法。
❑了解或理解R语言生态：工作空间、脚本、R包。
❑了解或掌握帮助信息获取方法。
❑了解或熟练掌握R语言数据结构：向量、矩阵、数据框，数组、因子、列表。
❑掌握R语言控制结构：选择结构、循环结构和自定义函数。
❑了解或掌握Python基本语法和数据分析包的使用。
❑了解或掌握利用Excel进行数据分析的过程。
大数据分析工程师(基础级)考试大纲
大数据分析工程师（基础级）考试大纲CBDA大数据分析工程师考试大纲是CBDA命题组基于CBDA大数据分析工程师等级认证标准而设定的一套科学、详细、系统的考试纲要。
考纲规定并明确了CBDA大数据分析工程师认证考试的具体范围、内容和知识点，考生可按照CBDA大数据分析工程师考试大纲进行相关知识的复习。
1 微积分基础2 概率论与数理统计3 线性代数4 数值计算基础5 多元统计分析1 数据分析的基本流程2 数据的描述分析3 数据的推断分析4 数据的相关分析5 数据的回归分析6 数据的可视化分析1 Excel函数及使用2 Excel数据管理3 Excel数据透视表4 Excel数据可视化图表分析1 数据采集方法2 数据取样方法3 市场调研4 数据预处理方法5 数据存储方法1 主成分分析法（占比3%）、因子分析法（占比2%）2 系统聚类法（占比3%）、K-Means 聚类法（占比3%）3 对应分析（占比2%）、多维尺度分析（占比2%）4 预测性分析法（多元线性回归（占比5%），逻辑回归（占比5%））5 时间序列（占比5%）1 大数据数学基础，，人民邮电出版社，20172 实用多元统计分析（第6 版），[美]约翰逊，[美]威克恩著；陆璇，叶俊译，清华大学出版社3 经济计量学，[美]斯托克（Stock J.H.）著；王庆石译，东北财经大学出版社，20054 数据库系统及应用（第3版），崔巍，高等教育出版社，2012大数据分析工程师（专业级）考试大纲CBDA大数据分析工程师考试大纲是CBDA命题组基于CBDA大数据分析工程师等级认证标准而设定的一套科学、详细、系统的考试纲要。
考纲规定并明确了CBDA大数据分析工程师认证考试的具体范围、内容和知识点，考生可按照CBDA大数据分析工程师考试大纲进行相关知识的复习。
1 数据挖掘的基本概念2 数据挖掘任务3 数据挖掘流程4 数据挖掘的方法5 数据挖掘的评估方法1 数据清理2 数据集成3 数据变换4 数据归约5 异常检测1 数据框概论2 关系数据库基础3 设计、创建与管理数据库4 SQL 及关系型数据库基本概念5 SQL 数据类型、运算符、函数6 使用SQL 语句操作数据库1 实验设计2 参数检验3 多元回归分析4 主成份分析/因子分析5 K-means聚类6 随机森林(Random Forest)7 最近邻方法KNN8 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian)9 时间序列10 常用的数据挖掘方法和思想R语言基础1 R语言概述2 数据对象与数据读写3 数据集基本处理4 函数与控制流5 初级绘图函数6 高级绘图函数（lattice、ggplot2、交互绘图）7 Rattle可视化数据挖掘工具Python基础1 Python基础知识2 Python数据结构3 程序流程控制语句4 函数5 文件基础6 NumPy数值计算基础7 Matplotlib数据可视化基础8 Pandas统计分析基础9 使用scikit-learn构建模型1 R语言编程基础，林智章张良均，人民邮电出版社，20172 Python编程基础，张健张良均，人民邮电出版社，20173 Python编程:从入门到实践，[美]埃里克·马瑟斯，人民邮电出版社，20164 数据挖掘导论，[美]Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar著，译者：范明范宏建，人民邮电出版社。
acp微服务考试大纲
acp微服务考试大纲ACP微服务考试大纲一、考试目的本考试旨在测试考生在微服务架构领域的知识水平和综合能力，包括微服务基本概念、技术栈、生命周期、部署、测试、监控等方面的理解和实践能力。
二、考试内容1. 微服务基本概念1.1 微服务的定义与特点1.2 微服务架构的原则与设计模式1.3 微服务与云原生应用的关系2. 技术栈2.1 Spring Boot2.2 Spring Cloud2.3 Docker2.4 Kubernetes2.5 服务注册与发现2.6 负载均衡与容错2.7 微服务通信3. 微服务生命周期3.1 微服务构建3.2 微服务部署3.3 微服务启动与停止3.4 微服务升级与回滚3.5 微服务优化与收缩4. 微服务测试4.1 单元测试4.2 集成测试4.3 端到端测试4.4 测试环境与自动化测试5. 微服务监控5.1 日志监控5.2 性能监控5.3 错误分析与故障排除5.4 监控数据收集与存储三、考试形式本考试采用闭卷、笔试形式，考试时间为150分钟，满分为100分。
考试难度为中等。
四、参考书籍和资料1.《Microservices Patterns and Practices》 by Sam Newman2.《Spring Boot Reference Guide》 by Spring Boot Core Team3.《Spring Cloud Reference Guide》 by Spring Cloud Core Team4.《Docker: Up and Running》 by Kelsey Hightower, Brendan Dillon, and Robbert Hess5.《Kubernetes: Up and Running》 by Joe Beda, Kelsey Hightower, and Brendan Burns以上参考书籍和资料是本考试大纲的官方指定用书，考试内容及难度均以此为准。
大数据分析工程师考试大纲
大数据分析工程师考试大纲一、考试介绍大数据分析工程师考试旨在测试考生在大数据分析领域的技能和知识。
考试内容涵盖了大数据分析的基础知识、技术原理、工具使用以及实际应用等多个方面。
通过该考试，考生可以全面展示自己在大数据分析领域的专业能力。
二、考试目标1、测试考生对大数据分析基本概念、技术原理和方法的掌握程度。
2、检验考生对大数据分析工具的熟练程度以及解决实际问题的能力。
3、评估考生在大数据分析领域的综合素质和专业技能。
三、考试内容1、大数据分析基础知识：包括大数据的基本概念、大数据分析的定义与过程、大数据的来源与特点等。
2、大数据分析技术原理：涵盖数据预处理、分布式计算、数据挖掘、机器学习等相关技术。
3、大数据分析工具：介绍常用的数据分析工具，如Hadoop、Spark、Kafka等，并讲解如何使用这些工具进行数据分析。
4、大数据分析实际应用：通过案例分析，展示大数据分析在各个领域的应用，如金融、电商、医疗等。
四、考试形式与评分标准1、考试形式：考试采用闭卷、笔试形式，考试时间为180分钟。
2、评分标准：根据考生的答题情况，按照以下标准进行评分：a)基础知识掌握程度：对大数据分析的基本概念、技术原理等的理解深度。
b)技术原理应用能力：对大数据分析技术原理的运用能力，以及解决实际问题的能力。
c)工具使用熟练程度：对大数据分析工具的熟悉程度和操作能力。
d)案例分析能力：对实际案例的分析能力，包括问题识别、方案制定和实施等。
五、考试准备建议1、全面复习大数据分析的基础知识、技术原理和工具使用方法。
2、大数据领域的最新发展动态，了解最新的技术趋势和应用场景。
3、练习解决实际问题的能力，结合实际案例进行实战演练。
4、注重综合素质的提升，包括团队合作、沟通协调等方面。
随着大数据的快速发展，大数据分析师已成为企业中不可或缺的角色。
为了帮助准备参加大数据分析师认证考试的人员更好地了解考试内容及要求，本文将详细介绍大数据分析师认证考试大纲。
阿里云ACP弹性计算认证考试大纲
阿里云专业认证ACP培训课程体系此次参加培训考试课程是“ACP11001 弹性计算专业认证”一、弹性计算专业认证介绍：阿里云弹性计算专业认证（ACP – Alibaba Cloud Certification Professional）是面向使用云弹性计算产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，主要涉及阿里云的计算、存储、网络、安全类的核心产品。
通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力：1)具备IT、云计算及网络安全相关从业的基础知识2)能够根据企业的业务需求，基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践3)能够熟练的使用和操作阿里云的云服务器ECS、负载均衡SLB、对象存储OSS、专有网络VPC、弹性伸缩(Auto Scaling)、内容分发网络CDN、云盾及云监控产品4)能够诊断基于阿里云弹性计算产品构建的业务系统在运行中出现的常见问题并找到相应的解决方案二、阿里云弹性计算专业认证所需具备的知识：阿里云相关的知识：1)熟悉阿里云弹性计算相关产品的基本概念，包括云服务ECS、负载均衡SLB、弹性伸缩、对象存储OSS、内容分发网络CDN、专有网络VPC、云盾和云监控2)了解阿里云弹性计算相关产品的主要应用场景及组合使用的应用场景3)掌握阿里云弹性计算的相关产品的基本操作，包括开通、创建、配置、启停、删除等4)了解阿里云弹性计算的相关产品的特点和基本的产品实现原理5)能够发现并解决阿里云弹性计算的相关产品使用中出现的常见问题通用IT的知识：1)了解云计算领域的基础概念及相关的知识，如虚拟化、存储、网络等2)具备典型的Web应用架构相关的知识，包括Web服务器、应用服务器、负载均衡和数据库等3)具备内容分发网络CDN相关的使用和实践经验4)熟悉常见的网络协议，如HTTP、FTP、TCP、UDP、ICMP等5)具备网络相关的实际经验，包括路由、交换、路由表、NAT、DNS等6)熟悉软件开发的生命周期7)具备网络安全方面的基础知识，如防火墙策略、密钥加密、访问控制、网络安全、网络攻击及防护等相关学习途径：A.阿里云官网的文档资料B.结合文档对弹性计算相关的产品进行实际的操作C.自助实验平台– 云中沙箱进行在线实验练习D.阿里云官网的论坛进行学习、提问和交流。
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阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲
阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍：
阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。
主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。
通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力：
●具备大数据相关的基础知识
●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求
●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数
据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使
用数据
●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编
程
●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且
能设计与开发可视化大屏和商业报表
●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项
目的影响并提供相应解决方案
●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据
●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果
的质量
●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的
理解设计合理的数据分析方案
●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析
等
●能够独立撰写数据分析项目报告
阿里云认证的报名方式：
报名入口为3.PNyzrX
阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：
通用IT的知识：
●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中
的至少一种
●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等
●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程，
函数等
●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主
要产品和服务
●了解软件工程的基本流程
阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：
✓了解Hadoop、MaxCompute等产品的基本概念与特点，包括应用场景和局限性
●数据分析工具考试内容
✓掌握大数据计算服务的SQL命令，包括DDL、DML以及常见内置函数
✓了解Mapreduce的基本概念与特点
✓能够使用DataIDE的数据开发模块进行设计开发，包括建表、任务开发、数据上传等
✓能够使用MySQL、Maxcompute、Hive平台进行数据分析
●数据可视化考试内容
✓了解数据可视化的基本知识，如定义、特点、实现方式等
✓了解Quick BI、DataV的产品特点和使用场景
✓了解常见图表类型的特点和适用场景
✓能够使用Quick BI 设计开发报表和门户
✓了解可视化产品的分类和基本设计原则
●数据编程考试内容
✓掌握数据预处理的基本方法
✓了解描述性统计分析的概念和特点，包括常见统计量、概率分布、拟合与检验
✓了解假设检验的概念和特点，能够根据应用场合真确使用正态分布单样本和双样本和二项分布假设检验
✓能够基于项目的目标与范围规划数据分析方案，设计合理的指标
✓了解数据分析编程的特点，包括编程手法、编程效率、编程规范和质量控制
✓了解指标体系的概念，包括总量指标、结构指标和平均指标，并能够合理应用达到数据分析目的
✓掌握数据分析报告撰写的规范
●数据项目质量控制考试内容
✓了解数据质量的5个维度的概念和特点
✓了解在数据质量的5个维度基础上，脏数据的种类、来源、造成的影响
✓掌握处理脏数据的方法，包括对脏数据的检查、修复、清洗、转换等✓了解数据质量问题在数据编程过程中发生的原因，并能够利用质量检验的技术手段保证项目的顺利执行
✓了解项目的目标是数据分析项目中衡量数据质量的主要标准，并能够判断数据中的质量问题是否对数据分析项目产生影响
●数据项目设计与执行考试内容
✓了解项目工程管理方法论的定义、特点和实际应用场景
✓能够理解数据分析项目的实施流程、重点环节、数据项目执行流程的重要性
✓掌握项目设计的特点，包括业务问题数据化、明确项目的目的、范围、和分析维度等
✓能够利用项目绩效分析实现项目后数据分析
✓能够利用现状、原因、预测的分析方法实现项目前数据分析
✓了解临时性项目与经常性项目之间的区别
●机器学习考试内容
✓了解机器学习常见的算法，如聚类、决策树、关联分析等
✓了解机器学习的常见使用流程，包括算法调优和效果评估
✓能够使用聚类分析，包括K-means算法对相似的顾客分类✓能够使用决策树算法生成商业规则
✓能够使用关联分析实现购物篮分析
✓。