CDALEVELⅢ数据科学家考试大纲
大数据处理技术专家考试大纲
大数据处理技术专家考试大纲一、考试目标本考试旨在检验考生在大数据处理技术领域的专业知识、技能和能力，以确保其具备成为大数据处理技术专家的资格。
通过考试，选拔出能够熟练运用大数据处理技术解决实际问题，具备创新思维和良好团队协作能力的专业人才。
二、考试内容（一）大数据基础概念1、大数据的定义、特征和价值2、大数据处理的基本流程和框架3、大数据与传统数据处理的区别（二）数据采集与预处理1、数据采集的方法和工具，包括网络爬虫、传感器数据采集等2、数据清洗、转换和集成的技术和方法3、数据质量评估和数据治理的原则和方法（三）数据存储与管理1、大数据存储系统的类型，如分布式文件系统、NoSQL 数据库等2、数据仓库和数据集市的设计与构建3、数据存储的优化策略和数据备份与恢复技术（四）数据处理与分析1、批处理和流处理技术，如 Hadoop MapReduce、Spark Streaming 等2、数据分析的方法和工具，如数据挖掘、机器学习算法等3、数据可视化的技术和工具，能够将分析结果以直观的方式呈现（五）大数据平台与架构1、主流的大数据平台，如 Hadoop、Spark 等的架构和组件2、大数据平台的部署、配置和优化3、云计算环境下的大数据处理架构（六）数据安全与隐私保护1、大数据环境下的数据安全威胁和风险2、数据加密、访问控制和身份认证技术3、隐私保护的法律法规和技术手段（七）项目实践与案例分析1、要求考生具备实际的大数据项目经验，能够分析和解决项目中的问题2、给出具体的案例，要求考生进行分析和设计解决方案三、考试形式（一）笔试1、选择题：考查考生对大数据处理技术基本概念、原理和方法的理解和掌握程度。
2、简答题：要求考生简要回答与大数据处理相关的问题，考查其对知识点的理解和总结能力。
3、论述题：针对大数据处理中的某个主题，要求考生进行深入的分析和论述，考查其思维能力和综合应用知识的能力。
4、案例分析题：给出实际的大数据处理案例，要求考生分析问题、提出解决方案，并阐述实施步骤和预期效果。
cda level 考试大纲
CDA Level I的考试大纲主要包括以下内容：1. 职业道德与操守2. 数据库与SQL基础3. 统计学（初级）4. 业务数据分析5. 数据可视化具体来说，每个部分都包含一系列的知识点和技能要求，例如在统计学部分，需要掌握描述性统计、概率论、推断统计等基础知识，并能够运用这些知识进行数据分析。
在数据可视化部分，需要掌握各种图表和可视化工具的使用，能够根据数据特征选择合适的图表进行展示。
CDA Level II的考试大纲主要包括以下内容：1. 数据采集与数据处理2. 统计分析3. 商业策略分析4. 数据治理与Level I相比，Level II更注重对数据分析和商业策略的深入理解和应用。
在数据采集与数据处理部分，需要掌握各种数据采集和数据处理的技巧和方法。
在统计分析部分，需要掌握各种高级统计方法，如回归分析、时间序列分析等。
在商业策略分析部分，需要结合业务背景和数据特征，进行深入的商业策略分析。
在数据治理部分，需要了解数据治理的基本概念和框架，掌握数据质量评估、数据安全管理等技能。
CDA Level III的考试大纲主要包括以下内容：1. 数据挖掘与高级数据处理2. 自然语言处理与文本分析3. 算法应用与实战Level III更注重对数据挖掘和算法应用的深入理解和应用。
在数据挖掘与高级数据处理部分，需要掌握各种数据挖掘方法和高级数据处理技巧。
在自然语言处理与文本分析部分，需要了解自然语言处理的基本概念和框架，掌握文本分析、情感分析等技能。
在算法应用与实战部分，需要结合实际业务场景，进行算法的应用和实战演练。
以上是CDA Level考试大纲的主要内容，希望对你有帮助。
cda-level-考试大纲 (1)
cda level 考试大纲一、知识要求针对不同知识，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。
二、考试范围1、大数据基础理论占比（8%）a.大数据分析基础（1%）b.Python 基础（5%）c.Linux & Ubuntu 操作系统基础（2%）2、Hadoop 理论占比（12%）a.Hadoop 安装配置及运行机制解析（2%）b.HDFS 分布式文件系统（2%）c.MapReduce 理论及实战（2%）d.Hadoop 生态其他常用组件（6%）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.HBase 安装及使用（3%）d.Hive 安装及使用（5%）e.Sqoop 安装及使用（3%）4、大数据分析之数据挖掘理论基础占比（10%）a.数据挖掘的基本思想（2%）b.数据挖掘基本方法介绍（2%）c.有监督学习算法（4%）d.无监督学习算法（2%）5、大数据分析之 Spark 工具及实战占比（35%）a.Spark 基础理论（2%）b.Spark RDD 基本概念及常用操作（3%）c.Spark 流式计算框架 Spark Streaming 、Structured Streaming（5%）d.Spark 交互式数据查询框架 Spark SQL（5%）e.Spark 机器学习算法库 Spark MLlib 基本使用方法（15%）f.Spark 图计算框架 GraphX（5%）6、大数据分析之数据可视化方法占比（4%）a.数据可视化入门基础（1%）b.Python 数据可视化入门（2%）c.Python 高级数据可视化方法（1%）7、大数据分析实战占比（15%）a.利用 HDFS Shell 操作 HDFS 文件系统（1%）b.利用 Hive SQL 进行数据清洗（2%）c.利用 Sqoop 进行数据传输（1%）d.利用 Spark SQL 进行数据读取（2%）e.利用 Spark MLlib 进行机器学习建模（8%）f.利用 Python 进行建模结果数据可视化（1%）二、考试内容PART 1 大数据基础理论1 、大数据分析基础【领会】大数据技术诞生技术背景大数据技术实际应用分布式处理技术概念数据分析和数据挖掘的概念【熟知】明确数据分析的目标和意义明确分布式技术在进行海量数据处理时起到的关键作用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流程中不同软件工具的作用常用描述性统计方法常用数据挖掘方法2、Python 基础【领会】Python 语言的特点、语法、应用场景【熟知】Python 基础语法，包括基本数据类型、运算符、条件控制语句、循环语句等；Python 函数式编程，常用高阶函数，包括 map 函数、reduce 函数、filter 函数及模块相关功能Python 面向对象编程特性，包括类和实例、继承、多态利用 Python 链接数据库Python 可视化常用包及其基本使用方法3、Linux 与 Ubuntu 基础【领会】Linux 入门Linux 与 Ubuntu 的关系Ubuntu 的安装及配置Ubuntu 文件组织形式Ubuntu 操作系统的常用命令SSH 理论基础了解其他常用 Linux 系统，如 CentOS ，RedHat ，SUSE 等【熟知】Ubuntu 操作系统命令及使用命令编辑文件IP 地址的基础理论SSH 命令使用方法利用 SSH 基于密匙的安全验证进行多个节点间的无密码登陆【应用】安装配置 Linux 操作系统利用 SSH 基于密匙的安全验证进行多个节点间的无密码登陆掌握部分 shell 命令进行 Linux 操作，如 awk 、grep 、sed 典型的文本处理工具PART 2 Had oop 理论1、Had oop 安装配置及运行机制解析【领会】分布式系统设计的基本思想Hadoop 概念、版本、历史Hadoop 单机、伪分布及集群模式的安装配置步骤如何通过命令行和浏览器观察 Hadoop 的运行状态【熟知】Hadoop 单机、伪分布及集群模式的安装配置过程和内容Hadoop 参数格式Hadoop 参数的修改与优化Hadoop 的安全模式【应用】进行 Hadoop 集群的配置查看和管理 Hadoop 集群Hadoop 运行的日志信息查看与分析2、HDFS 分布式文件系统【领会】HDFS 的概念及设计HDFS 体系结构及运行机制，NameNode 、DataNode 、SecondaryNameNode 的作用及运行机制HDFS 的备份机制和文件管理机制【熟知】HDFS 的运行机制NameNode 、DataNode 、SecondaryNameNode 的配置文件HDFS 文件系统的常用命令【应用】使用命令及 Java语句操作 HDFS 中的文件使用 JPS 查看 NameNode 、DataNode 、SecondaryNameNode 的运行状态3、MapReduce 理论及实战【领会】MapReduce 的概念及设计MapReduce 运行过程中类的调用过程Mapper 类和 Reducer 类的继承机制job 的生命周期MapReduce 中 block 的调度及作业分配机制【熟知】MapReduce 程序编写的主要内容MapReduce 程序提交的执行过程MapReduce 程序在浏览器的查看【应用】Mapper 类和 Reducer 类的主要编写内容和模式job 的实现和编写编写基于 MapReduce 模型的 wordcount 程序相应jar 包的打包和集群运行4、Had oop 生态其他常用组件【领会】HBase 基本功能、Hive 基本功能、Sqoop 基本功能、ZooKeeper 的基本功能、Flink 基本功能【熟知】HBase 的安装配置及常用命令、Hive 的安装配置及常用命令、Sqoop 的安装配置及常用命令、ZooKeeper 的安装配置及常用命令、Flink 安装配置及常用命令【应用】HBase 、Hive 、Sqoop 、Flink 及 ZooKeeper 的安装与运行PART 3 大数据分析之数据库理论及工具1、数据库导论【领会】数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统、数据仓库的概念数据管理发展的三个阶段，不同阶段数据管理的特点，特别是数据库系统的特点数据依赖及数据规范化理论、数据模型理论及方法【熟知】SQL 的基本概念和特点SQL 的数据定义功能SQL 的数据查询功能CRUD 操作SQL 的数据更新功能不同 NoSQL 数据库的特点及使用场合2、MySQL 理论及实战【领会】数据库、表、索引和视图的相关概念数据库完整性约束的概念、定义及使用方法数据库、表、索引和视图的维护方法【熟知】MySQL 中 SELECT 命令的基本格式掌握单表查询的方法和技巧掌握多表连接查询的方法和技巧掌握嵌套查询、集合查询的方法和技巧【应用】MySQL 平台下的 SQL 交互操作3、Hive 数据仓库基础【领会】Hive 数据仓库在 Hadoop 生态系统中的地位【熟知】Hive 与 HBase 的区别【应用】使用 Hive 进行频率统计4、Hive 的基本命令【领会】Hive 中的数据库概念、修改数据库【熟知】创建表、管理表、外部表、分区表、删除表【应用】向表中增加数据通过查询语句向表中插入数据单个查询语句中创建表并加载数据导出数据5、Hive 中检索数据【领会】Hive 中的命令语句是类 SQL 语句【熟知】SELECT …FROM 语句【应用】使用列值进行计算、算术运算符、使用函数、列别名、嵌套 SELECT 语句、WHERE 语句、group by 语句、集合运算、多表连接、内连接、外连接、笛卡尔积连接、order by 语句、抽样查询、视图。
CDA-LEVELⅢ模拟题一
CDA-LEVELⅢ模拟题(一)一、单选题1对于分类器的性能，我们需要不同维度来进行综合衡量，以下不属于分类器评价或比较尺度的有？A.预测准确度B.查全率C.模型描述的简洁度D.计算复杂度正确答案：C，解析：模型描述简洁度不属于模型评价指标2下面有关分类算法的准确率，查全率，F1值的描述，错误的是？A.准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率B查全率回旨检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的瞬，衡量的是检索系统的查全率C.正确率、查全率和F值取值触0和1之间，数值降国，查准率或查全率就越高D.为了解决准确率和查全率冲突问题，引入了fi分数正确答案：C ,解析：无解析3回归树是可以日于回归的决策树模型，一个回归树又寸应着输入空间(即特征空间)的一个划分以及在划分单元上的输出值。
以下哪个指标可用于回归树中的模型上降A.Adjusted R2B.F-measureC.AUCD.Precision & Recall正确答案：A,解析：F-measure. AUC、Precisin & Recall是分类模型的评价指标4 序列模式挖掘(sequence pattern mining )是指挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式典型的应用还是限于离散型的序列。
下列哪个选项不属于序列模式的时限约束？，A.最大跨度约束B.主键约束C.最小间隔和最大间隔约束D.窗口大小约束正确答案：B，解析：序列模式的时限约束包括最壮度约束、最大间隔和最小间隔约束、窗口大小约束5 Apriroi算法中，候选序列的个数比候选项集的个数大得多，产生更多候选的原因有？A.l个项在项集中最多出现一次，但一个事件可以在序列中出现多次B.一个事件在序列中最多出现一次，但一个项在项集中可以出现多次C.次序在序列中和项集中都是重要的D.序列和以合并正确答案：A,解析：无解析6 考虑下面的频繁3-项集的集合：{1, 2. 3}, {1, 2. 4}, {1, 2, 5}, {1, 3, 4}, {1, 3, 5),{1,4,5}, {2, 3, 5}, {3, 4, 5}假定数据集中只有5个项，采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含：A.1, 2, 3, 4B.1, 2, 3, 5C.1, 2, 4, 5D.1, 3, 4, 5正确答案：C，解析：无解析7广为流传的“啤酒与尿布”的故事，其背后的模型实际上是哪一类？A.分类(Classification)B.分群(Clustering)C.关联(Assciation)D.预测(Prediction)正确答案：C，解析："啤酒与尿布”是关联规则的经典故事8 Apriori算法，最有可能可用来解决以下哪个问题？A电子商务网站向顾客推荐商品的广告B.信用卡欺诈识C.电信用户离网预警D预测GDP与工业产值之间的关系正确答案：A,解析：Apriori算法是关联规则挖掘算法，它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则9在聚类(Clustering)的问题中，若缄字段属性都是二元属性(Binary Variable),根据下表，下列何者是Jaccard Coefficient计算数据间品巨离的公式？答案：A,10以下哪个选项是分割式聚类算法？A.K-MeansB.Centroid MetohdC.Ward's MethodD.以上皆非正确答案：A,解析：无解析11在机器学习中，非监督学习主要用来分类.其中重要的两种就是聚类分析和主成分分析，下列那个选项不是聚类分析的算法A.Two-StepQ B.FP-GrowthC.Centrid MethodD.Ward's Method正确答案：B，解析：FP-Growth是关联分析算法12、下列哪种集成方法，会重复抽取训练数据集中的数据，且每笔被抽中的概率始终保持一样？A.袋装法(Bagging)B.提升法(Boosting)C.随机森林(Random Forest)D.以上皆是正确答案：A,解析：无解析13 提升法Boosting是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。
CDALEVELⅢ考试大纲
CDALEVELⅢ考试大纲一、总则CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全球用户数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。
「CDA人才考核标准」是面向全行业数据相关岗位的一套科学化、专业化、国际化的人才技能准则，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。
二、考试形式与试卷结构考试方式：一年四届（3、6、9、12月的最后一个周六），线下统考，上机答题。
考试题型：客观选择题（单选60题+多选30题+内容相关10题）案例实操题（1题）考试时间：90分钟（客观选择题），120分钟（案例实操题），共210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为不通过考试要求：客观选择题为闭卷上机答题，无需携带计算器及其他考试无关用品。
案例实操题考生须自行携带电脑操作（安装好带有数据挖掘功能的软件如：PYTHON、SQL、SPSSMODELER、R、SAS、WEKA等，进行案例操作分析。
案例数据将统一提供CSV文件）。
三、知识要求针对不同知识，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。
四、考试科目PART 1 数据挖掘概论（占比15%）a.数据挖掘概要（3%）b.数据挖掘方法论（3%）c.基础数据挖掘技术（4%）d.进阶数据挖掘技术（5%）PART 2 高级数据处理与特征工程（占比25%）a.高级数据处理（5%）b.特征工程概要（2%）c.特征建构（3%）d.特征选择（5%）e.特征转换（5%）f.特征学习（5%）PART 3 自然语言处理与文本分析（占比20%）a.自然语言处理概要（占比2%）b.分词与词性标注（占比4%）c.文本挖掘概要（占比2%）d.关键词提取（占比4%）e.文本非结构数据转结构（占比8%）PART 4 机器学习算法（占比40%）a.朴素贝叶斯（4%）b.决策树（分类树及回归树）（5%）c.神经网络与深度学习（5%）d.支持向量机（4%）e.集成方法（5%）f.聚类分析（5%）g.关联规则（4%）h.序列模式（3%）i.模型评估（5%）PART 5 机器学习实战（本部分内容考查方式为案例实操，不计入客观选择题占比。
2023年国际高中A-Level考试大纲
2023年国际高中A-Level考试大纲2023 年国际高中 ALevel 考试大纲在当今全球化的教育背景下，ALevel 课程作为国际高中的重要课程体系之一，备受关注。
对于准备参加2023 年ALevel 考试的学生来说，了解考试大纲是至关重要的。
ALevel 课程具有广泛的学科选择，包括数学、物理、化学、生物、经济、历史、地理、艺术等。
每个学科都有其独特的考试大纲，旨在全面考察学生在该领域的知识和技能。
数学是 ALevel 课程中的核心学科之一。
2023 年的数学考试大纲涵盖了纯数学、力学和统计学三个主要部分。
纯数学部分包括代数、函数、几何、微积分等基础知识，要求学生具备熟练的运算能力和逻辑推理能力。
力学部分则侧重于对物体运动和力的分析，学生需要掌握牛顿运动定律、能量守恒等原理。
统计学部分要求学生理解数据的收集、整理、分析和解释，能够运用统计方法解决实际问题。
物理学科的考试大纲注重对物理概念、原理和实验技能的考察。
学生需要掌握力学、热力学、电磁学、波动和光学、近代物理等方面的知识。
在力学方面，包括牛顿运动定律、动量守恒、能量守恒等重要概念。
热力学中，学生要理解热传递、热力学定律等内容。
电磁学部分涵盖电场、磁场、电磁感应等知识点。
波动和光学部分要求学生掌握光的折射、反射、干涉和衍射等现象。
近代物理则涉及原子结构、量子物理等前沿知识。
化学学科的考试大纲包括无机化学、有机化学和物理化学三个主要板块。
无机化学部分涵盖元素周期表、化学键、化学反应等内容。
有机化学要求学生掌握有机化合物的结构、性质、合成和反应机理。
物理化学部分则侧重于化学热力学、化学动力学和电化学等方面的知识。
生物学科的考试大纲涵盖细胞生物学、分子生物学、遗传学、生态学、生理学等领域。
学生需要了解细胞的结构和功能、基因的遗传和变异、生态系统的组成和平衡、人体生理机能等方面的知识，并能够运用所学知识解释生命现象和解决相关问题。
经济学科的考试大纲关注微观经济学和宏观经济学两个方面。
CDA等级认证考试大纲
CDA等级认证考试大纲CDA Level Ⅰ：业务数据分析师。
专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。
CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
CDA Level Ⅱ：建模分析师。
两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。
专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。
在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
CDA Level Ⅲ：数据分析专家。
五年以上数据分析岗位工作经验，或通过二级认证半年以上。
专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员，面向用户数据创造不同的产品与决策，一般指首席分析师（CA）。
数据分析专家需要掌握CDA Level Ⅱ的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术，软件开发技术，大数据分析架构及企业战略分析方法，能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。
对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持。
考试内容：Level Ⅰ：客观题（单选+多选）参考书籍：《从零进阶！数据分析师的统计基础》（人大经济论坛主编曹正凤编著）《如虎添翼！数据处理的SAS EG实现》（人大经济论坛主编徐筱刚编著）《胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶》（人大经济论坛主编常国珍编著）Level Ⅱ：客观+主观（选择+简答）参考书籍：数据挖掘：概念与技术（英文版·第3版）；[美] 韩家炜；机械工业出版社，2012实用多元统计分析（第6版）；[美] （Johnson,R.A.），[美] （Wichern,D.W.）著；清华大学出版社SAS: Predictive Modeling Using Logistic RegressionLevel Ⅲ：客观+主观+案例分析（选择+简答+案例分析）考试内容由CDA协会按照CDA等级标准大纲要求命题；考试最终成绩分为A,B,C,不及格四个层次，A,B,C三个层次皆为通过考试并获得认证证书。
2013全国计算机等级考试三级数据库大纲
全国计算机等级考试三级数据库技术
考试大纲(2013年版)
基本要求
1.掌握数据库技术的基本概念㊁原理㊁方法和技术㊂
2.能够使用SQL语言实现数据库操作㊂
3.具备数据库系统安装㊁配置及数据库管理与维护的基本技能㊂
4.掌握数据库管理与维护的基本方法㊂
5.掌握数据库性能优化的基本方法㊂
6.了解数据库应用系统的生命周期及其设计㊁开发过程㊂
7.熟悉常用的数据库管理和开发工具,具备用指定的工具管理和开发简单数据库应用系统的能力㊂
8.了解数据库技术的最新发展㊂
考试内容
一㊁数据库应用系统分析及规划
1.数据库应用系统生命周期㊂
2.数据库开发方法与实现工具㊂
3.数据库应用体系结构㊂
二㊁数据库设计及实现
1.概念设计㊂
2.逻辑设计㊂
3.物理设计㊂
4.数据库应用系统的设计与实现㊂
三㊁数据库存储技术
1.数据存储与文件结构㊂
2.索引技术㊂
四㊁数据库编程技术
1.一些高级查询功能㊂
2.存储过程㊂
3.触发器㊂
4.函数㊂
5.游标㊂
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五㊁事务管理
1.并发控制技术㊂
2.备份和恢复数据库技术㊂
六㊁数据库管理与维护
1.数据完整性㊂
2.数据库安全性㊂
3.数据库可靠性㊂
4.监控分析㊂
5.参数调整㊂
6.查询优化㊂
7.空间管理㊂
七㊁数据库技术的发展及新技术
1.对象数据库㊂
2.数据仓库及数据挖掘㊂
3.XML数据库㊂
4.云计算数据库㊂
5.空间数据库㊂
考试方式
笔试120分钟,满分100分㊂。
cda level ii考试大纲解读
cda level ii考试大纲解读
CDA Level II考试大纲是一份针对数据分析师的专业能力评估标准，旨在评估考生在数据分析、数据挖掘和统计学等方面的知识和技能水平。
以下是对CDA Level II考试大纲的解读：
一、考试内容和要求
CDA Level II考试主要包括数据分类、数据库建模、数据库范式和数据仓库/数据集市等方面的知识和技能。
考试要求考生熟练掌握数据分类中的主数据、交易数据和元数据概念，了解数据库建模中的概念、逻辑、物理模型之间的关系，掌握数据库范式的原理和应用，以及了解数据仓库/数据集市的基本概念和构建方法。
二、考试形式和试卷结构
CDA Level II考试采用闭卷形式，考试时间为150分钟，试卷满分100分。
考试题型包括单项选择题、多项选择题、简答题和案例分析题等。
其中，单项选择题和多项选择题主要测试考生对基础知识的掌握程度，简答题和案例分析题主要测试考生对数据分析方法和实践的掌握程度。
三、考试难度和备考策略
CDA Level II考试难度较大，要求考生具备扎实的数据分析基础和较强的实践能力。
在备考过程中，考生需要全面掌握大纲所涉及的知识点，并注重实践能力的提升，通过实际案例的分析和实践来提高自己的数据分析能力。
此外，考生还需要注意考试形式和试卷结构的要求，有针对性地进行备考。
总之，CDA Level II考试大纲是一份重要的数据分析师专业能力评估标准，通过解读大纲内容，考生可以全面了解考试的要求和难度，制定合理的备考策略，提高自己的专业水平和实践能力。
CDALEVEL建模分析师考试大纲
CDALEVEL建模分析师考试大纲一、考试简介CDALEVEL建模分析师考试是由中国数据中心联盟（CDA）组织的认证考试，旨在评估考生对数据中心和建模技术的理解和应用能力。
该考试主要面向从事数据中心规划、设计、管理和优化的专业人员，以及使用数据中心建模工具进行分析和优化的分析师。
二、考试目标1、评估考生对数据中心基础知识、概念和技术的掌握程度；2、评估考生对数据中心建模方法和流程的理解及应用能力；3、评估考生对数据中心性能参数的提取和分析能力；4、评估考生对数据中心设计和优化的理解和应用能力。
三、考试内容1、数据中心基础知识1、数据中心的概念、分类和组成；2、数据中心的关键技术参数，如PUE、DCiP等；3、数据中心的可用性和可靠性要求。
2、数据中心建模技术1、数据中心建模的基本流程和方法；2、数据中心性能参数的提取和分析；3、数据中心设计和优化模型的建立和应用。
3、数据中心性能分析1、数据中心性能参数的提取和分析方法；2、数据中心性能瓶颈的识别和解决方法；3、数据中心性能优化的策略和方法。
4、数据中心设计和优化1、数据中心设计的基本原则和要求；2、数据中心优化策略和方法；3、数据中心设计和优化案例分析。
四、考试形式和评分标准1、考试形式：闭卷笔试；2、评分标准：客观题和主观题相结合，包括单选题、多选题、判断题、简答题和案例分析题等。
五、考试时间和地点1、考试时间：每年两次，分别为春季考试（3月）和秋季考试（9月）；2、考试地点：全国各大城市设立考点，具体考点将在报名后通知考生。
六、考试报名和费用1、考试报名：考生需登录中国数据中心联盟（CDA）官方网站进行在线报名；2、考试费用：每次考试费用为人民币1000元，包含考试费、证书费等。
CDA LEVEL考试大纲：CDA数据分析师CDA LEVEL考试是针对CDA数据分析师的认证考试，旨在测试考生在数据分析领域的理论知识和实践技能。
该考试由CDA协会组织，全球同步进行，考试语言为英文。
三级(数据库技术)考试大纲(2004年)
三级（数据库技术）考试大纲（2004年）基本要求1．掌握计算机系统和计算机软件的基本概念、计算机网络的基本知识和应用知识、信息安全的基本概念。
2．掌握数据结构与算法的基本知识并能熟练应用。
3．掌握并能熟练运用操作系统的基本知识。
4．掌握数据库的基本概念，深人理解关系数据模型、关系数据理论和关系数据库系统，掌握关系数据语言。
5．掌握数据库设计方法，具有数据库设计能力。
了解数据库技术发展。
6．掌握计算机操作，并具有用C语言编程，开发数据库应用(含上机调试)的能力。
考试内容一、基础知识1．计算机系统的组成和应用领域。
2．计算机软件的基础知识。
3．计算机网络的基础知识和应用知识。
4．信息安全的基本概念。
二、数据结构与算法1．数据结构、算法的基本概念。
2．线性表的定义、存储和运算。
3．树形结构的定义、存储和运算。
4．排序的基本概念和排序算法。
5．检索的基本概念和检索算法。
三、操作系统1．操作系统的基本概念、主要功能和分类。
2．进程、线程、进程间通信的基本概念。
3．存储管理、文件管理、设备管理的主要技术。
4．典型操作系统的使用。
四、数据库系统基本原理1．数据库的基本概念，数据库系统的构成。
2．数据模型概念和主要的数据模型。
3．关系数据模型的基本概念，关系操作和关系代数。
4．结构化查询语言SQL。
5．事务管理、并发控制、故障恢复的基本概念。
五、数据库设计和数据库应用1．关系数据库的规范化理论。
2．数据库设计的目标、内容和方法。
3．数据库应用开发工具。
4．数据库技术发展。
六、上机操作1．掌握计算机基本操作。
2．掌握C语言程序设计基本技术、编程和调试。
3．掌握与考试内容相关知识的上机应用。
考试方式1．笔试：120分钟，满分100分。
2．上机笔试：60分钟，满分100分。
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上海市数据科学三级考试
上海市数据科学三级考试一、如果是试题试卷题型类上海市数据科学三级考试试卷一、单选题（每题2分，共30分）1. 在数据科学中，以下哪个不是常用的编程语言？（）A. PythonB. RC. JavaD. Swift答案：D解析：在数据科学领域，Python和R是最常用的编程语言，Java也有一定的应用，而Swift主要用于苹果系统的开发，与数据科学联系较少。
2. 数据挖掘中的分类算法不包括以下哪个？（）A. 决策树B. 支持向量机C. 聚类分析D. 朴素贝叶斯答案：C解析：聚类分析属于无监督学习，是将数据按照相似性进行分组，而不是分类算法。
决策树、支持向量机和朴素贝叶斯都是常见的分类算法。
二、多选题（每题3分，共30分）1. 以下哪些是数据可视化的工具？（）A. TableauB. PowerBIC. MatplotlibD. Excel答案：ABCD解析：Tableau和PowerBI是专业的数据可视化软件，Matplotlib是Python中的可视化库，Excel也可以进行简单的数据可视化操作。
2. 数据预处理的步骤包括（）A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据归约答案：ABCD解析：数据清洗是处理缺失值、异常值等；数据集成是将多个数据源的数据合并；数据变换是对数据进行标准化等操作；数据归约是在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量。
三、简答题（每题10分，共20分）1. 简述数据科学的工作流程。
答案：数据科学的工作流程通常包括问题定义、数据获取、数据预处理、数据分析、模型建立、模型评估和结果部署等环节。
解析：首先要明确要解决的问题，然后获取相关数据，对数据进行预处理以提高数据质量，接着进行数据分析来探索数据特征，建立合适的模型，评估模型的性能，最后将模型部署到实际应用中。
四、编程题（20分）用Python编写一个程序，计算一组数据的均值、中位数和标准差。
答案：pythonimport numpy as npdata = [1, 2, 3, 4, 5]mean = np.mean(data)median = np.median(data)std = np.std(data)print("均值:", mean)print("中位数:", median)print("标准差:", std)解析：首先导入了numpy库，然后定义了一组数据。
《cda-level-ii考试大纲》解读
《cda-level-ii考试大纲》解读
《CDA-Level-II考试大纲》是中国数据分析师（CDA）认证考试中的二级考试大纲，主要考察考生的数据处理和分析技能。
以下是考试大纲的解读：
1. 考试内容：考试大纲主要包括数据预处理、数据探索、数据建模和数据分析报告四个部分。
其中，数据预处理部分主要考察考生对数据清洗、数据整合等方面的技能；数据探索部分考察考生对数据的描述性统计、可视化等方面的能力；数据建模部分考察考生运用统计学和机器学习等方法进行建模的能力；数据分析报告部分则要求考生能够撰写清晰、准确的数据分析报告，有效地传达数据分析结果。
2. 考试形式：考试采用在线闭卷的方式进行，考试时间为180分钟，满分为100分，通过分数为60分。
考试题型包括单选题、多选题、简答题和数据分析报告题等。
3. 考试难度：Level-II考试难度相对较高，要求考生具备扎实的统计学基础、数据处理技能和良好的分析能力。
同时，由于考试内容涉及大量数据和计算，要求考生具备较强的数学基础和计算能力。
4. 备考建议：考生在备考过程中，应注重掌握考试大纲中的知识点，熟悉各种数据处理和分析方法，多做真题和模拟题，提高解题能力和应试技巧。
同时，考生还应注重培养数据敏感性和逻辑思维，提高对数据的分析和判断能力。
总之，《CDA-Level-II考试大纲》是考察考生数据处理和分析能力的有效手段，通过考试认证的考生将具备更加专业和全面的数据处理和分析技能，有助于提高其在职场中的竞争力。
CDA数据分析师认证考试
C D A数据分析师认证考试(总4页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--CDA数据分析师认证考试一、行业背景：这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。
麦肯锡公司的研究预测称，到2018年，在“具有深入分析能力的人才”方面，美国可能面临着14万到19万的缺口，而“可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师”缺口则会达到150万。
数据科学家将成为2017年最热门的职业。
作为一个数学和统计学的强国，数据分析、数据挖掘和大数据价值挖掘在中国仍属于朝阳行业，数据分析人才仍然比较稀缺。
数据积累越来越多，期待解决分析的数据问题也越来越多，人们逐渐习惯的使用数据作为决策的重要参考依据。
据艾瑞的研究报告，未来与数据分析相关的就业岗位会在1000万左右，而目前来说国内的合格的数据分析师不足5万，建立一个科学有效的数据分析师培训体系迫在眉睫。
在这样一个以数据驱动的时代，在社会缺少专业系统的人才培养与认证机制的时代，CDA数据分析师应运而生。
美国注册数据分析师协会（CERTIFIED DATA ANALYST INSTITUTE）推出CDA数据分析师LEVELⅠⅡⅢ资格标准，经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试主办机构，并根据标准制定了规范的人才培养与考试认证机制。
二、CDA数据分析师简介：CDA(Certified Data Analyst)，亦称“CDA数据分析师”，指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。
CDA秉承着总结凝练最先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责，CDA Level III为专家命题面试答辩形式。
Level III考试每年6、12月面试评审，目前暂未开放报名。
六、考试内容：Level Ⅰ：120分钟，客观题（单选+多选）。
CDA数据分析师认证考试报名须知
CDA数据分析师认证考试报名须知CDA数据分析师认证考试报名须知考生注册报考信息之前，必须认真阅读以下说明：一、考试信息1、考试地点：北京/上海/天津/重庆/成都/深圳/广州/济南/南京/杭州/苏州/福州/太原/武汉/长沙/西安/贵阳/郑州/南宁/昆明/乌鲁木齐/沈阳/哈尔滨/香港（24所城市）。
考生可选择以上任何一个城市进行考试，其中香港地区为全英文考试。
2、考试科目及报考资格●CDA LevelⅠ：业务数据分析师无要求，皆可报考。
●CDA LevelⅡ：建模分析师、大数据分析师报考资格（满足以下之一皆可报名）：1)获得CDA LevelⅠ认证（只需上传CDA证书照片或扫描件）。
2)本科及以上学历并从事数据分析相关工作1年以上（需同时上传学历证书和工作证明）。
3)本科以下学历需从事数据分析相关工作2年以上（需同时上传学历证书和工作证明）。
备注：点击下载证明模板●CDA Level III：数据科学家（满足以下之一皆可报名）1)获得CD A LevelⅡ认证证书（只需上传CDA证书照片或扫描件）。
2)本科及以上学历需从事数据分析相关工作3年以上（需同时上传学历证书和工作证明）。
3)本科以下学历需从事数据分析相关工作4年以上（需同时上传学历证书和工作证明）。
备注：点击下载证明模板3、报名时间及缴费方式1)第11届考试报名期限：2019年7月1日开始起至2019年12月5日结束2)缴费方式：报名科目和地点后缴费，缴费后进入资质审核。
3)报名流程：●进入考试系统（/doc/383351427.html,）——在线注册——提交资料——报考科目和地点——完成缴费——等待审核通过●1-2个工作日后登录报名网站查看资质审核结果，通过者即为报考成功。
未通过按照提示修改报考信息再次提交。
●审核不通过原款返还（银行手续费1%由考生自行承担）。
4、考试时间：1)LevelⅠ：2019年12月28日上午，具体时间见准考证信息。
cda level 3 备考总结
cdalevel3备考总结我呀，备考这个cdalevel3，那可真是一段有滋有味儿又折磨人的日子。
我就坐在我那张小桌子前，桌子乱得像刚被龙卷风席卷过一样。
周围全是资料啊，书啊，本子啊，堆得像小山包。
我呢，头发乱得像个鸟窝，眼睛因为长时间看书都熬得红红的，就像兔子眼一样。
我还不停地挠着头，感觉头皮都要被我挠破了，嘴里嘟囔着：“这都是啥呀，咋这么难呢？”我想起刚开始备考的时候，信心满满，觉得自己肯定能行。
我还跟我朋友说：“这算啥，不就一个考试嘛，我肯定能轻松拿下。
”我朋友瞅了我一眼，撇撇嘴说：“你可别吹牛了，这考试可不简单。
”我当时还不服气呢，把胸脯拍得邦邦响。
可是真开始学了，才知道这里面的门道儿太多了。
那些知识点就像一群调皮的小怪兽，在我脑袋里到处乱窜，我想抓住这个，那个就跑了。
我有时候气得直跺脚，冲着那些书喊：“你们能不能听话点儿，让我好好记住你们！”我每天都把自己关在那个小房间里，从白天坐到晚上。
房间里静得很，只有我翻书和写字的声音。
偶尔窗外传来几声鸟叫，我就想，这些鸟儿可真自在，哪像我这么苦哈哈的。
我看着那些密密麻麻的字，感觉它们都在冲我挤眉弄眼，像是在嘲笑我。
我也想过放弃，真的。
有一回，我把书一扔，往床上一躺，心想：“这考试爱咋咋的吧，我不干了。
”可是躺了一会儿，又觉得不甘心。
我就想起我爸妈那期待的眼神，他们虽然嘴上没说啥，但我知道他们可希望我能考好。
我又一骨碌爬起来，重新捡起书，对自己说：“就这么放弃，像啥话，我得争口气。
”备考过程中也有一些小乐趣。
比如说，我偶尔会发现一些特别巧妙的解题方法，就像发现了宝藏一样。
我会兴奋地在房间里蹦跶两下，然后赶紧把这个方法记下来，还自言自语：“哈哈，这个肯定能让那些题目服服帖帖的。
”我还会和一起备考的小伙伴交流。
有个小伙伴，脸圆圆的，眼睛总是笑眯眯的。
他跟我说：“我感觉这个知识点就像一团乱麻，怎么也捋不顺。
”我就跟他说：“没事儿，咱俩一起捋，肯定能捋顺。
2023年注册数据科学家68个考点详解(含案例分析)
2023年注册数据科学家68个考点详解(含案例分析)简介本文旨在提供关于2023年注册数据科学家考试的全面详解，包括考试的68个考点和相关案例分析。
以下是对每个考点的简要解释和关联案例的分析。
考点详解1. 数据处理和清洗在数据处理和清洗考点中，学员将研究如何处理不完整、重复、错误或缺失的数据。
案例分析可涉及从真实数据集中提取并清洗有用信息的方法。
2. 数据分析和可视化此考点涵盖如何使用各种分析方法和工具来解释和可视化数据。
案例分析可包括使用统计技术和数据可视化软件来分析大规模数据集。
3. 机器研究算法在机器研究算法考点中，学员将研究如何使用常见的机器研究算法来解决实际问题。
案例分析可包括使用分类、回归、聚类或推荐系统算法来预测、识别模式或进行个性化推荐等。
4. 深度研究和神经网络深度研究和神经网络考点涉及到使用神经网络解决复杂问题的技术。
案例分析可包括使用深度研究算法进行图像分类或语音识别等任务。
5. 自然语言处理在自然语言处理考点中，学员将研究如何处理和分析自然语言文本。
案例分析可包括使用文本分类、情感分析或机器翻译算法来处理大量文本数据。
6. 大数据处理和分布式计算大数据处理和分布式计算考点涉及到如何处理和分析大规模数据集。
案例分析可包括使用Hadoop或Spark等技术来处理分布式数据。
7. 数据隐私和安全数据隐私和安全考点包括学员研究如何保护数据的隐私和安全。
案例分析可涉及到数据加密、访问控制和数据泄露风险管理等方面。
8. 数据科学伦理与规范在数据科学伦理与规范考点中，学员将研究如何在数据科学实践中遵守伦理和规范。
案例分析可包括研究数据使用、隐私保护和公平性等相关议题。
9. 数据科学案例分析数据科学案例分析考点将要求学员应用所学知识解决实际的数据科学问题。
案例分析可涉及从数据搜集到分析和预测的完整过程。
结论本文提供了关于2023年注册数据科学家考试的68个考点详解，每个考点都附有相关案例分析。
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CDA LEVELⅢ数据科学家考试大纲CERTIFIED DATA ANALYST LEVELⅢEXAMINATION OUTLINE 一、总则「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。
二、考试形式与试卷结构包括两个阶段，通过第一个阶段，才有资格参加第二个阶段考试。
第一阶段：150分钟，客观题+主观题，闭卷，上机答题。
第二阶段：提供项目案例，1个月内完成，开卷。
截止日前，提交项目过程和结果，60分钟，线上答辩面试。
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。
三、知识要求针对不同知识，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。
四、考试范围◆PART1计算机科学技术（占比15%）a.大数据的高级处理技术（占比5%）b.高性能编程计算（占比6%）c.常用机器学习框架（占比4%）◆PART2大数据处理与架构设计（占比15%）a.大数据架构设计的方法论概述（占比3%）b.互联网场景的大数据解决方案设计（占比5%）c.大数据存储与计算的方案选型（占比2%）d.大数据指标系统与数据安全（占比2%）e.集群资源管理、调优（占比3%）◆PART3机器学习（占比25%）a.特征选择与稀疏学习（占比4%）b.类别不平衡问题（占比4%）c.决策规则（占比2%）d.半监督学习（占比1%）e.强化学习（占比2%）f.文本挖掘（占比4%）g.社会网络分析（占比4%）h.区块链分析（占比4%）◆PART4深度学习（占比20%）a.感知机与神经网络（占比2%）b.深度学习基础概念（占比3%）c.深度学习模型训练与优化（占比3%）d.深度学习神经网络-DNN/CNN/RNN/LSTM神经网络（占比6%）e.生成式对抗网络（占比2%）f.深度学习在物体检测与定位上的应用（占比1%）g.深度学习在人脸识别上的应用（占比1%）h.深度学习在语音识别上的应用（占比1%）i.深度学习的未来发展趋势（占比1%）◆PART5数据治理（占比15%）a.大数据治理概述、大数据建模（占比3%）b.元数据管理、数据体系建设（占比3%）c.大数据隐私、安全、立法（占比3%）d.大数据质量、热度（占比3%）e.大数据生命周期模型（占比3%）◆PART6项目管理（占比10%）a.软件项目管理基础（占比2%）b.敏捷开发（占比2%）c.代码管理（占比2%）d.构建大数据团队（占比2%）e.项目管理相关知识及常用工具（占比2%）五、考试内容PART1计算机科学技术◆大数据的高级处理技术1．领会：Python、Java、Scala等编程语言的特点和应用场景。
2．熟知：Python、Java、Scala对大数据的多线程编程，并行计算，及第三方常用类库等高级处理技术。
◆高性能编程计算1．领会：影响性能（运行时间及内存消耗）的因素，衡量性能的方法。
2．熟知：加速运行的常用方法，使用编译代码加快运行速度，将数据处理交给数据库系统，并行计算（模型并行、数据并行、混合并行）提升运行速度，使用GPU加快运行速度，减少内存使用的常用方法，使用有限的内存处理大型数据集。
3．应用：搭建高性能计算环境及大数据处理的实作。
◆常用机器学习框架1．领会：Tensorflow原理和系统架构、计算图、张量（Tensor）、会话、流（Flow）等基本元素，TensorBoard实现方式，理解Keras的易用性、灵活性等特点。
2．熟知：Tensorflow前端系统和后端系统，构建和运行计算图，Keras定义常见网络的方法及参数含义，Scikit-Learn、TFLearn等算法库使用方法。
3．应用：基于Tensorflow实现线性回归算法，并用TensorBoard记录图结构和各项运行指标；使用Keras实现LeNet网络的结构设计和训练，使用Scikit-Learn实现DBSCAN聚类，使用TFLearn实现CNN和RNN做分类并做预测。
PART2大数据处理及架构技术◆大数据架构设计的方法论概述1．领会：大数据分层架构设计的思想，技术架构视图的概念及涉及范围，大数据处理框架选择，服务总线思想，基于大数据的机器学习架构，大数据架构发展趋势。
2．熟知：分层架构设计的过程和内容、总体架构设计的工具和方法，通用大数据处理流程及主要环节（如采集、预处理、存储、处理、监控等）。
3．应用：能运用架构设计的方法体系进行企业信息化架构设计的实现。
◆互联网场景的大数据解决方案设计1．领会：针对用户行为分析的架构设计。
2．熟知：了解收集用户的准备埋点规范、实施步骤，了解数据流采集、计算和可视化，了解。
3．应用：了解OLAP分析在企业级别应用的演进方式和工程效率提升。
◆大数据存储与计算的方案选型1．领会：海量存储、离线计算、在线计算、流式计算四种常见的大数据分析场景的区别与联系。
2．知晓：HDFS、Hbase等常用海量存储工具，MapReduce、Hive、Dremel、Drill、Impala 等离线计算工具，Kylin、Redis、MongoDB等在线计算工具，Flink、Storm、Spark等流式计算工具，Zookeeper、Spark、Kafka等常用大数据工具。
3．应用：实时流和离线数据整合的架构设计。
◆大数据指标系统与数据安全1．领会：大数据资源管理通用架构，资源监控平台架构，集群安全管理，标准化异常处理流程，数据的安全体系介绍。
指标如何在元数据进行定义、规范化和准入的平台化设计。
2．熟知：数据脱敏动态和离线存储的安全设计方式。
3．应用：数据的使用审计、追溯，用户的授权功能最少、时间最短的实践方式。
指标应用的热度，指标动态SQL指导。
◆大数据处理性能调优、集群优化、实时计算1．领会：存储性能优化，实时计算优化，Lambda架构思想，大数据组件化选型。
2．熟知：YARN和Impala、Spark的优化，缓存应用机制、资源硬件分配方案、资源动态调度等配置。
3．应用：可基于Hbase实现数据的存储和查询方案设计。
PART3机器学习◆特征选择与稀疏学习1．领会：特征工程的目标，特征的构造及压缩、特征的选择、及特征提取的基本原理和思想。
2．熟知：不同特征构建、压缩及选择的方法，Pearson相关系数、信息价值法(Information Value)，基尼指数(Gini Index)、信息增益法(Information Gain)，增益比例法(Gain Ratio)，压缩感知方法及应用，主成分分析（PCA）降维算法，SVD降维算法。
3．运用：能利用工具针对不同类型样本进行特征的构建、压缩及选择。
◆类别不平衡问题1．领会：不平衡数据定义，不平衡数据场景，传统学习方法在不平衡数据中的局限性，类别不平衡所造成的问题。
2．熟知：类别不平衡问题的检测方法，过采样技术(Over-sampling)，欠采样技术(Under-sampling)，模型惩罚技术。
熟知EasyEnsemble算法，BalanceCascade算法，SMOTE 算法，Borderline-SMOTE算法，ADASYN算法，Ensemble算法，并对各种算法进行评价。
3．应用：能运用类别不平衡的处理技术，提升分类模型的分类效能。
◆决策规则1．领会：决策规则与决策树的关系，决策规则适用的场域。
2．熟知：决策规则的优点及缺点，不同决策规则的算法，PRISM算法，PART算法，JRip算法。
3．应用：能运用决策规则，提升决策树的分类效能。
◆半监督学习1．领会：监督学习、无监督学习及半监督学习间的关系。
半监督学习的基本思想。
2．熟知：半监督学习的基本假设(平滑假设(Smoothness Assumption)、聚类假设(Cluster Assumption)、流形假设(Manifold Assumption))，半监督分类，半监督回归，半监督聚类，半监督降维。
掌握基于SVM的半监督学习算法，基于核方法的半监督学习算法，EM半监督学习算法。
3．应用：能运用半监督学习，降低开发决策模型的成本。
◆强化学习1．领会：行为主义理论，强化学习基本原理，强化学习的实现过程和应用领域，在线策略、离线策略，马尔可夫决策过程的原理。
2．熟知：值迭代求解、策略迭代求解、Q-learning等，智能体、环境、状态、动作和反馈（reward）等基本概念。
值函数求解：动态规划方法，蒙特卡罗方法，时间差分方法。
策略函数、Q-函数的求解：DQN、A3C。
3．应用：能运用强化学习，提升决策系统的效能。
◆文本挖掘1．领会：文本挖掘与数据挖掘的关系，文本挖掘的分析流程及相关应用。
2．熟知：分词、词形归一化、词性标注、句法分析、语义分析、语境分析，文本特征提取与表示（表示模型：布尔模型、向量空间模型、概率模型、图空间模型。
特征选择方法：TF-IDF、信息增益(IG)、互信息、LDA、Word2Vec、GloVe、向量空间模型等），语言模型、N-Gram，知识图谱常用加工、存储、表示工具。
3．应用：能够运用文本挖掘，进行文本分类、舆情分析、文本聚类、问答系统、自动文摘相关应用。
◆社会网络分析1．领会：社会网络的重要性及应用。
2．熟知：社会网络表示方式，网络密度，网络节点进出程度，扩散分析，群组分析，社会相似性，分割群组，群组与群组成员描述（社群领袖分析）。
3．应用：能够运用社会网络分析进行扩散分析/群组分析模型建置、选择模型及算法参数调整。
◆区块链分析1．领会：区块链的含义、来源、发展、分类、特征，及基础架构模型。
2．熟知：区块链分析在智能合约、证券交易、电子商务、物联网、社交通讯上的运用方式。
3．应用：能够运用数据挖掘与文本挖掘技术于区块链的应用分析上。
PART4深度学习◆感知机与神经网络1．领会：感知机的网络结构和神经网络的神经元的原理，领会感知机的学习规则和网络训练；神经网络的训练分解；领会两者的权重和阈值概念，领会神经网络的算法原理。