1. 数据预处理:包含数据清洗、数据集成、数据改换和数据规约等。2. 数据发掘:包含相关规矩发掘、分类、聚类、反常检测等。3. 计算剖析:包含描述性计算、揣度性计算、假设查验等。4. 机器学习:包含监督学习、无监督学习、强化学习等。5. 数据可视化:包含数据可视化东西和技术、数据可视化规划准则等。6. 大数据技术:包含Hadoop、Spark、Kafka等大数据处理结构和技术。7. 数据办理:包含数据质量、数据安全、数据隐私等。
1. 选择题:测验对大数据剖析概念和技术的了解。2. 填空题:测验对大数据剖析术语和概念的回忆。3. 简答题:测验对大数据剖析办法和技术的了解。4. 计算题:测验对大数据剖析计算办法和算法的了解。5. 事例剖析题:测验对大数据剖析实践运用的了解和剖析才能。6. 编程题:测验对大数据剖析编程语言和东西的了解和运用才能。
为了预备大数据剖析考试,建议您:
1. 温习大数据剖析的基本概念和技术。2. 操练大数据剖析的实践事例。3. 了解大数据剖析编程语言和东西。4. 阅览大数据剖析相关的书本和文章。5. 参与大数据剖析相关的课程和训练。
大数据剖析考试:了解考试内容与备考战略
跟着大数据年代的到来,数据剖析已成为各行各业不可或缺的技术。为了满意社会对数据剖析人才的需求,各类数据剖析考试应运而生。本文将为您具体介绍大数据剖析考试的内容、备考战略以及相关证书,帮助您顺畅经过考试。
一、大数据剖析考试概述
大数据剖析考试首要针对具有必定数据剖析根底的人员,旨在调查考生对数据剖析理论、办法、东西和实践运用才能的把握程度。考试内容一般包含以下几个方面:
1. 数据剖析理论常识
包含计算学、概率论、数据发掘、机器学习等根底常识,是数据剖析的根底。
2. 数据处理与剖析办法
触及数据清洗、数据集成、数据转化、数据可视化等数据处理办法,以及数据剖析模型、算法等。
3. 数据剖析东西与软件
包含Excel、Python、R、SQL等常用数据剖析东西和软件,以及Hadoop、Spark等大数据处理结构。
4. 实践事例剖析
调查考生运用所学常识处理实践问题的才能,一般触及商业剖析、金融剖析、医疗健康等范畴。
二、备考战略
为了顺畅经过大数据剖析考试,以下备考战略可供参考:
1. 拟定合理的学习方案
依据考试纲要,清晰学习方针,拟定具体的学习方案,保证每个常识点都能得到充沛把握。
2. 体系学习理论常识
要点把握计算学、概率论、数据发掘、机器学习等根底常识,为后续学习打下坚实根底。
3. 熟练把握数据剖析东西与软件
经过实践操作,熟练把握Excel、Python、R、SQL等常用数据剖析东西和软件,进步数据处理与剖析才能。
4. 多做事例剖析
经过剖析实践事例,进步处理实践问题的才能,为考试做好预备。
5. 参与模拟考试
经过参与模拟考试,查验学习效果,找出不足之处,及时调整学习战略。
三、相关证书
1. PMP(项目办理专业人士)
PMP证书是全球项目办理范畴的权威认证,包括数据剖析项目办理的相关常识。
2. SAS(计算剖析与数据办理)
SAS证书是数据剖析范畴的权威认证,包括SAS软件的运用和数据剖析办法。
3. IBM Data Science Professional Certificate
IBM数据科学专业证书是IBM与Coursera协作推出的,包括数据剖析、机器学习、数据可视化等方面的常识。
4. 我国大数据剖析师(CPDA)
CPDA证书是我国大数据剖析范畴的权威认证,包括数据剖析理论、办法、东西和实践运用才能。
未经允许不得转载:全栈博客园 » 大数据剖析考试,了解考试内容与备考战略