CDA LEVELII考试中的学习经历记录,本篇为目录篇
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2019.9.22–更新中
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CDA LEVELII大数据分析师考试大纲 CERTIFIED DATA ANALYST LEVEL II
PART 1 大数据基础理论 占比(12%)
a. 数据分析基础(2%)
b. Java 基础(4%)
c. Python 基础(4%)
二、Python 语言的特点、语法、应用场景 【熟知】
详细内容见模块三
三、
Python基础语法
Python文件操作、数据库连接、异常处理等
四、Python 可视化常用包及其基本使用方法
五、Python 网络爬虫
d. Linux & Ubuntu 基础(2%)
PART2Hadoop理论 占比(15%)
a. Hadoop 安装配置及运行机制解析(3%)
b. Hadoop 分布式文件系统(2%)
c. MapReduce 理论及实战(8%)
d. Hadoop 生态环境简介(2%)
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. Sqoop 安装及应用(3%)
d. Hive 安装部署及应用(5%)
e. HBase 理论及实战(3%)
PART 4 大数据分析之数据挖掘理论 占比(10%) a. 数据挖掘的基本思想(2%)
b. 数据挖掘之聚类算法(3%)
c. 数据挖掘之分类算法(2%)
d. 数据挖掘之主题推荐(3%)
PART 5 大数据分析之 Mahout 工具及实战 占比(7%)
a. Mahout 之聚类及实战(2%)
b. Mahout 之分类及实战(3%)
c. Mahout 之推荐系统及实战(2%)
PART 6 大数据分析之 Spark 工具及实战 占比(35%)
a. Spark 基础理论(8%)
b. Spark 作业调度策略(2%)
c. 实时数据流处理框架——Spark Streaming(3%)
d. 交互式数据查询框架——Spark SQL(5%)
e. 数据挖掘框架——Spark MLlib(10%)
f. 图计算框架——Spark GraphX(7%)
PART 7 大数据分析之数据可视化方法 占比(5%) a. 数据可视化基本原则(1%)
b. 制图工具 Echarts 基本使用方法(2%)
c. BI 工具 Tableau、永洪 BI 的基本使用方法(2%)