大数据分析师考试大纲.pdf

CDA LEVELⅡ大数据分析师考试大纲是一份由CDA数据分析研究院根据其数据分析师等级认证标准制定的考试纲要。这份大纲对于考生来说具有重要意义，因为它规定了CDA数据分析师资格考试的具体范围、内容和知识点。通过这份大纲，考生可以明确复习的方向和重点。 根据提供的信息，我们可以将知识点分为以下几个方面： 1. 基础理论部分 - Linux&Ubuntu基础：包括Linux入门、Ubuntu安装及配置、常用命令、SSH基础。考生需要领会Linux操作系统概念、Ubuntu与Linux的关系，并熟知Ubuntu命令行操作及无密码SSH登录配置。在应用层面，则要求能够实际安装配置Linux系统并实现无密码登录。 - 数据分析基础：涉及数据分析和数据挖掘的概念、描述性统计分析、假设检验、方差分析与回归分析。考生需领会相关统计学基本概念和基础知识，熟悉数据分析目标的意义以及方法论，同时能够应用统计指标衡量数据集中趋势和分布，实现方差分析和回归分析。 - 描述性统计分析：理解统计学基本概念、常用指标和数据来源渠道，熟知如何使用统计图表描述数据、反映数据集中趋势、离散程度和分布形态。在应用方面，需根据数据类型选择统计指标进行深入分析，展示商业目标。 2. Hadoop理论 - 涉及Hadoop安装配置、Hadoop分布式文件系统、MapReduce理论及实战、Hadoop生态环境。考生应领会Hadoop框架基础和其运行机制，熟知HDFS的工作原理和MapReduce编程模型，能够应用Hadoop进行数据分析和处理。 3. 大数据分析之数据库理论及工具 - 包括数据库理论、MySQL、Sqoop、Hive、Tableau。考生需领会数据库基本理论，熟悉MySQL操作和数据导入导出工具Sqoop的使用，以及能够运用Hive进行数据仓库构建。Tableau的具体功能应用也是此部分的考点。 4. 大数据分析之数据挖掘理论 - 涵盖数据挖掘基本思想、聚类算法、分类算法、主题推荐。考生应理解数据挖掘的概念和作用，熟知聚类、分类算法的基本原理和应用场景，以及主题推荐的相关知识。 5. 大数据分析之Mahout工具及实战 - 涉及Mahout的聚类、分类、主题推荐功能及实战应用。考生需要了解Mahout作为数据挖掘库的应用和操作方法。 6. 大数据分析之Spark工具及实战 - Spark基础理论、RDD与内核、Spark Streaming、Spark SQL、Spark MLlib以及Spark GraphX。考生需领会Spark生态系统的基础知识，熟知Spark的运行原理和各组件的功能，应用Spark进行实时数据处理、交互式查询和数据挖掘。 CDA数据分析研究院提供的考试大纲解析进一步明确了知识点的掌握程度，分为“领会”、“熟知”和“应用”三个层次，这有助于考生有针对性地准备考试。考生应按照这些要求逐一攻克知识点，以便在考试中取得优异成绩。