摘要:阿里云大數(shù)據(jù)分析師acp認(rèn)證考試大綱2018年3月1日發(fā)布V1.0版,后經(jīng)幾次更新,目前使用V3.0版。阿里云大數(shù)據(jù)分析師acp認(rèn)證考試大綱詳見正文。
阿里云大數(shù)據(jù)分析師acp認(rèn)證考試大綱
大綱版本號 | 發(fā)布/更新日期 | 重要變化內(nèi)容 |
阿里云大數(shù)據(jù)分析師(acp)認(rèn)證-考試大綱-V3.0-新版 | 2021年10月1日生效 | 考試通過分?jǐn)?shù)線調(diào)整為80分(原為70分) |
阿里云大數(shù)據(jù)分析師(acp)認(rèn)證-考試大綱-V2.0-舊版 | 2020年1月15日生效 | 考試新增前置實(shí)驗(yàn),考生需在領(lǐng)取證書之前完成前置實(shí)驗(yàn),完成實(shí)驗(yàn)且考試成績達(dá)到及格分?jǐn)?shù)線后可獲得阿里云acp認(rèn)證證書。 |
阿里云大數(shù)據(jù)分析師(acp)認(rèn)證-考試大綱-V1.0-新版 | 2018年3月1日 |
阿里云大數(shù)據(jù)分析師(acp)認(rèn)證介紹:
阿里云大數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證(Alibaba Cloud Certified Professional-Data Analyst,acp)是阿里云大數(shù)據(jù)行業(yè)認(rèn)證體系中的職業(yè)認(rèn)證,同時也是一個跨平臺、通用型專業(yè)技術(shù)認(rèn)證。主要包括數(shù)據(jù)分析相關(guān)的知識體系,如數(shù)據(jù)庫知識、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)編程、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析工具、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化, 主流大數(shù)據(jù)技術(shù)等;介紹了數(shù)據(jù)分析在行業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用與項(xiàng)目管理方法,及相關(guān)的數(shù)據(jù)技術(shù)和技能,包括 8 個知識與技能模塊:大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識、大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、數(shù)據(jù)分析工具、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)編程、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目管理、機(jī)器學(xué)習(xí)。
通過該行業(yè)技術(shù)認(rèn)證可以有效證明持證者具備以下能力:
1、具備大數(shù)據(jù)相關(guān)的基礎(chǔ)知識。
2、了解大數(shù)據(jù)分析職業(yè)的特點(diǎn)及行業(yè)對大數(shù)據(jù)分析人員的職業(yè)要求。
3、了解大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的特點(diǎn),能夠熟練使用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,了解數(shù)據(jù)倉庫的基本知識,能夠使用開源大數(shù)據(jù)技術(shù)、阿里云數(shù)加等管理和使用數(shù)據(jù)。
4、掌握 SQL 語言編程技能,能夠根據(jù)項(xiàng)目需要進(jìn)行數(shù)據(jù)庫管理和數(shù)據(jù)編程。
5、熟練掌握數(shù)據(jù)可視化相關(guān)工具,如 Quick BI、DataV 等,并且能設(shè)計(jì)與開發(fā)可視化大屏和商業(yè)報(bào)表。
6、掌握數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的特點(diǎn)和要求,能夠在數(shù)據(jù)分析中判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量對項(xiàng)目的影響并提供相應(yīng)解決方案。
7、掌握數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量控制流程,利用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)合理處理臟數(shù)據(jù)。
8、基于對數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的編程方法,保證程序的運(yùn)行效率和數(shù)據(jù)分析結(jié)果的質(zhì)量。
9、能夠運(yùn)用 5W2H 分析法梳理數(shù)據(jù)項(xiàng)目的目標(biāo)、范圍,根據(jù)對業(yè)務(wù)要求的理解設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)分析方案。
10、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的使用和應(yīng)用場景,如聚類分析、決策樹、關(guān)聯(lián)分析等。
11、能夠獨(dú)立撰寫數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目報(bào)告。
阿里云大數(shù)據(jù)分析師acp認(rèn)證考試線下上機(jī)考試試卷內(nèi)容范圍:
一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識考試內(nèi)容:
(1)了解大數(shù)據(jù)的定義、特點(diǎn)等。
(2)了解數(shù)據(jù)的類型和不同的分析處理方法。
(3)了解大數(shù)據(jù)相關(guān)的概念、實(shí)際的應(yīng)用案例、適用的場景等。
(4)了解云計(jì)算的特點(diǎn)、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系。
(5)了解大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù),如存儲、計(jì)算、分析等。
(6)了解大數(shù)據(jù)職業(yè)的特點(diǎn)與對人才的要求。
二、大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)考試內(nèi)容
(1)了解分布式存儲技術(shù)的概念與特點(diǎn)
(2)了解數(shù)據(jù)存儲技術(shù)適用的不同場景,包括數(shù)據(jù)類型(如結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))、數(shù)據(jù)容量、使用場景等。
(3)了解數(shù)據(jù)庫的基本概念與特點(diǎn),包括可靠性、約束、三范式、適用場景等。
(4)了解數(shù)據(jù)倉庫的基本概念與特點(diǎn),包括與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別、ETL 等。
(5)了解 HDFS 與 MaxCompute 的構(gòu)成與特點(diǎn)。
(6)了解文件存儲、數(shù)據(jù)庫存儲、分布式存儲之間的優(yōu)缺點(diǎn)。
(7)掌握大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)的數(shù)據(jù)上傳和下載,可以熟練使用 MySQL、HDFS、MaxCompute 等進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲。
(8)了解 Hadoop、MaxCompute 等產(chǎn)品的基本概念與特點(diǎn),包括應(yīng)用場景和局限性。
三、數(shù)據(jù)分析工具考試內(nèi)容
(1)掌握大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)的 SQL 命令,包括 DDL、DML 以及常見內(nèi)置函數(shù)。
(2)了解 MapReduce 的基本概念與特點(diǎn)。
(3)能夠使用 DataWorks 的數(shù)據(jù)開發(fā)模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā),包括建表、任務(wù)開發(fā)、數(shù)據(jù)上傳等。
(4)能夠使用 MySQL、MaxCompute、Hive 平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
四、數(shù)據(jù)可視化考試內(nèi)容
(1)了解數(shù)據(jù)可視化的基本知識,如定義、特點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)方式等。
(2)了解 Quick BI、DataV 的產(chǎn)品特點(diǎn)和使用場景。
(3)了解常見圖表類型的特點(diǎn)和適用場景。
(4)能夠使用 Quick BI 設(shè)計(jì)開發(fā)報(bào)表和門戶。
(5)了解可視化產(chǎn)品的分類和基本設(shè)計(jì)原則。
五、數(shù)據(jù)編程考試內(nèi)容
(1)掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本方法。
(2)了解描述性統(tǒng)計(jì)分析的概念和特點(diǎn),包括常見統(tǒng)計(jì)量、概率分布、擬合與檢驗(yàn)。
(3)了解假設(shè)檢驗(yàn)的概念和特點(diǎn),能夠根據(jù)應(yīng)用場合真確使用正態(tài)分布單樣本和雙樣本和二項(xiàng)分布假設(shè)檢驗(yàn)。
(4)能夠基于項(xiàng)目的目標(biāo)與范圍規(guī)劃數(shù)據(jù)分析方案,設(shè)計(jì)合理的指標(biāo)。
(5)了解數(shù)據(jù)分析編程的特點(diǎn),包括編程手法、編程效率、編程規(guī)范和質(zhì)量控制。
(6)了解指標(biāo)體系的概念,包括總量指標(biāo)、結(jié)構(gòu)指標(biāo)和平均指標(biāo),并能夠合理應(yīng)用達(dá)到數(shù)據(jù)分析目的。
(7)掌握數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫的規(guī)范。
六、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制考試內(nèi)容
(1)了解數(shù)據(jù)質(zhì)量的 5 個維度的概念和特點(diǎn)。
(2)了解在數(shù)據(jù)質(zhì)量的 5 個維度基礎(chǔ)上,臟數(shù)據(jù)的種類、來源、造成的影響。
(3)掌握處理臟數(shù)據(jù)的方法,包括對臟數(shù)據(jù)的檢查、修復(fù)、清洗、轉(zhuǎn)換等。
(4)了解數(shù)據(jù)質(zhì)量問題在數(shù)據(jù)編程過程中發(fā)生的原因,并能夠利用質(zhì)量檢驗(yàn)的技術(shù)手段保證項(xiàng)目的順利執(zhí)行。
(5)了解項(xiàng)目的目標(biāo)是數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的主要標(biāo)準(zhǔn),并能夠判斷數(shù)據(jù)中的質(zhì)量問題是否對數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目產(chǎn)生影響。
七、數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目管理考試內(nèi)容
(1)了解項(xiàng)目工程管理方法論的定義、特點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用場景。
(2)能夠理解數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的實(shí)施流程、重點(diǎn)環(huán)節(jié)、數(shù)據(jù)項(xiàng)目執(zhí)行流程的重要性。
(3)掌握項(xiàng)目設(shè)計(jì)的特點(diǎn),包括業(yè)務(wù)問題數(shù)據(jù)化、明確項(xiàng)目的目的、范圍、和分析維度等。
(4)能夠利用項(xiàng)目績效分析實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目后數(shù)據(jù)分析。
(5)能夠利用現(xiàn)狀、原因、預(yù)測的分析方法實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目前數(shù)據(jù)分析。
(6)了解臨時性項(xiàng)目與經(jīng)常性項(xiàng)目之間的區(qū)別。
八、機(jī)器學(xué)習(xí)考試內(nèi)容
(1)了解機(jī)器學(xué)習(xí)常見的算法,如聚類、決策樹、關(guān)聯(lián)分析等。
(2)了解機(jī)器學(xué)習(xí)的常見使用流程,包括算法調(diào)優(yōu)和效果評估。
(3)能夠使用聚類分析,包括 K-means 算法對相似的顧客分類。
(4)能夠使用決策樹算法生成商業(yè)規(guī)則。
(5)能夠使用關(guān)聯(lián)分析實(shí)現(xiàn)購物籃分析。
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