大数据分析师 level2 的考试大纲（一）——考试形式与试卷要求

PART 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%)

PART 2Hadoop 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%)

PART 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%)

PART 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%)

PART 5 大数据分析之 Spark 工具及实战 占比(35%)

b. SparkRDD 基本概念及常用操作(3%)

c. Spark 流式计算框架 SparkStreaming、StructuredStreaming(5%)

d. Spark 交互式数据查询框架 SparkSQL(5%)

e. Spark 机器学习算法库 SparkMLlib 基本使用方法(15%)

f. Spark 图计算框架 GraphX(5%)

PART 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%)

PART 7 大数据分析实战 占比(15%)

a. 利用 HDFSShell 操作 HDFS 文件系统(1%)

b. 利用 HiveSQL 进行数据清洗(2%)

c. 利用 Sqoop 进行数据传输(1%)

d. 利用 SparkSQL 进行数据读取(2%)

e. 利用 SparkMLlib 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%)