大數據助理工程師認證考試知識點及占比
工程師（ACA）
責任編輯：陳湘君
2022-02-19
摘要：大數據助理工程師認證考試知識點有大數據基礎知識、大數據計算服務、數據工場、數據可視化等，其中大數據計算服務和數據工場部分均占有30%的內容。大數據助理工程師認證考試知識點及占比詳見正文。
大數據助理工程師認證考試知識點及占比具體如下：
| 原考試知識點及試題占比 | 新考試知識點及試題占比 | ||
| 知識點 | 試題占比 | 知識點 | 試題占比 |
| 大數據基礎知識 | 10% | 大數據概述 | 10% |
| 大數據計算服務 MaxCompute | 30% | 大數據技術生態 | 15% |
| 數據工場 DataWorks | 30% | 數據采集與預處理 | 20% |
| 數據可視化 | 15% | 數據存儲與管理 | 20% |
| 機器學習 | 15% | 大數據分析與挖掘 | 20% |
| 數據可視化 | 15% | ||
| 總計 | 100% | 總計 | 100% |
大數據助理工程師認證考試知識點詳細如下：
| 原大綱內容 | 新大綱內容 |
| 1、大數據基礎知識 （1）大數據的發展歷程、特點及價值。 （2）大數據存儲、計算與分析基本原理。 （3）主流的大數據技術。 | 1、大數據概述 （1）了解數據的基礎知識。 （2）掌握數據處理流程。 （3）了解大數據的影響和應用領域。 （4）了解大數據與其他技術的關系。 |
| 2、大數據計算服務 MaxCompute （1）大數據計算服務 MaxCompute 的基本概念，包括項目空間、表、分區、資源、任務，以及產品架構。 （2）使用客戶端工具連接 MaxCompute 項目的基本操作。 （3）MaxCompute 中上傳下載數據的基本操作。 （4）MaxCompute SQ、的特點及使用方法。 （5）MaxCompute SQ、不同的內置函數及使用方法。 （6）MaxCompute 中的安全與權限管理。 | 2、大數據技術生態 （1）了解大數據技術生態體系以及分類。 （2）掌握大數據開源技術生態。 （3）了解阿里云大數據產品體系。 |
| 3、數據工場 DataWorks （1）了解 DataWorks 的開通方式、基本概念及功能。 （2）掌握 DataWorks 中數據開發及任務調度流程。 （3）掌握 DataWorks 中數據同步的方法。 （4）掌握 DataWorks 中數據管理和項目管理方法。 | 3、數據采集與預處理 （1）了解數據采集知識。 （2）掌握數據采集技術。 （3）熟悉數據清洗、數據集成、數據變換、數據歸約。 |
| 4、數據可視化 （1）數據可視化的基本概念。 （2）Quick BI、DataV 產品的基本概念、特性及功能。 （3）使用 Quick BI 制作數據報表的基本操作。 （4）使用 DataV 制作數據大屏的基本操作。 | 4、數據存儲與管理 （1）了解數據存儲系統基礎知識。 （2）熟悉分布式數據存儲系統。 （3）掌握阿里云大數據產品 MaxCompute、Hologres 的使用。 |
| 5、機器學習 （1）機器學習的基本概念、常見流程。 （2）機器學習平臺 PAI 的功能及特性。 （3）分類算法 KNN、聚類算法 K-Means 的基本概念。 （4）機器學習平臺 PAI 的基本操作。 | 5、大數據分析與挖掘 （1）了解大數據分析與挖掘的概念。 （2）熟悉大數據挖掘算法。 （3）熟悉大數據處理與分析的計算模式。 （4）熟悉大數據處理與分析的開源技術。 （5）了解大數據處理與分析的阿里云相關產品。 |
| 6、數據可視化 （1）了解數據可視化基礎知識，包括數據可視化的定義、優勢、三個分支及常見數據可視化產品。 （2）熟悉數據可視化設計的主要流程。 （3）掌握阿里云數據可視化產品。 |
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