大数据分析师(ACP)认证考试大纲
acp大数据开发工程师认证考试题目
acp大数据开发工程师认证考试题目一、单选题（每题1分，共70分）以下哪项不是大数据处理的关键技术？A. 分布式存储B. 并行计算C. 数据挖掘D. 传统关系数据库答案：DMaxCompute（原ODPS）的核心概念中，用于表示数据表的是？A. ProjectB. TableC. InstanceD. Partition答案：B在大数据分析与可视化领域，阿里云提供的产品不包括？A. Quick BIB. DataVC. ElasticsearchD. RDS答案：D （RDS是关系型数据库服务，不属于大数据分析与可视化产品）下列关于Apache Flink的描述，错误的是？A. Flink是一个开源流处理框架B. Flink支持高吞吐量的实时数据流处理C. Flink主要用于批处理数据分析D. Flink提供了状态管理和容错机制答案：C （Flink主要用于流处理，也支持批处理，但其核心优势在于流处理）在DataWorks中，进行数据建模时常用的方法论是？A. 维度建模B. 实体-关系建模C. 面向对象建模D. 概念建模答案：A（略去部分题目，以下继续覆盖大数据计算服务、实时计算、数据湖、数据治理等知识点）二、多选题（每题1分，共30分）大数据工程师在处理大数据时，通常需要掌握哪些技能？A. 分布式系统原理B. 数据挖掘与机器学习C. 数据库设计与优化D. 云计算平台操作答案：ABCDMaxCompute SQL中，哪些操作属于DDL（数据定义语言）？A. CREATE TABLEB. DROP VIEWC. ALTER TABLED. SELECT答案：ABC在使用Quick BI进行数据可视化时，可以创建哪些类型的图表？A. 折线图B. 饼图C. 热力图D. 地图答案：ABCD阿里云大数据工程师ACP认证考试主要涉及哪些领域？A. 大数据基础与阿里云大数据平台B. 大数据计算服务C. 实时计算与实时数据仓库D. 数据治理与数据安全答案：ABCD三、简答题（共20分）请简述大数据工程师在处理大数据时面临的主要挑战及应对策略。
2023年数据分析师考试大纲
2023年数据分析师考试大纲一、考试概述数据分析师考试是为了评估考生在数据分析领域的知识和技能水平，侧重于考察数据分析的基本理论和应用能力。
本次考试将围绕以下内容进行测试：二、考试科目及权重分布1. 数据分析基础知识（30%）考察考生对数据分析的基本概念、原理、方法和流程的理解，以及相关工具的使用能力。
2. 数据采集和预处理（20%）考察考生在数据采集和预处理方面的技能，包括数据源的选择、数据质量的评估、数据清洗和转换等。
3. 数据分析与挖掘（30%）考察考生在数据分析和挖掘技术方面的掌握程度，包括统计分析、机器学习、数据挖掘算法等的应用能力。
4. 数据可视化与报告撰写（20%）考察考生在数据可视化和报告撰写方面的能力，包括使用可视化工具绘制图表、设计仪表盘、编写数据分析报告等。
三、考试要求1. 考试形式本次考试采用计算机在线考试的形式，考试时间为3小时。
考生需通过在线考试平台完成试题答题和提交。
2. 考试内容考生需具备以下能力：- 熟悉数据分析的基本理论和方法，了解常见的数据分析工具和软件；- 具备数据采集和预处理的技能，能够选择适当的数据源、评估数据质量，并进行数据清洗和转换；- 掌握常见的数据分析和挖掘技术，包括统计分析、机器学习、数据挖掘算法等；- 能够使用数据可视化工具进行数据可视化和设计仪表盘，并能编写清晰、准确的数据分析报告。
3. 考试评分标准考试将根据考生在不同科目的表现进行评分，总分为100分。
评分标准如下：- 考生对知识点的掌握程度；- 问题解答的准确性和深度；- 数据分析和报告的能力展示；- 解决问题的方法和思路等。
四、备考建议1. 熟悉考试大纲和考试要求，了解每个科目的权重分布和考察内容，合理安排学习时间和重心。
2. 掌握数据分析的基本理论和方法，扎实掌握数据采集、预处理、分析和可视化的技能。
3. 多做数据分析的实践项目，提升实际操作和应用能力，并注意总结和归纳经验。
4. 阅读相关教材、参考书和学术论文，了解最新的数据分析方法和技术，及时更新知识和技能。
阿里云弹性计算专业认证(ACP)考试大纲
阿里云弹性计算专业认证（ACP）考试大纲弹性计算专业认证介绍：阿里云弹性计算专业认证（ACP－Alibaba Cloud Certification Professional）是面向使用阿里云弹性计算产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，主要涉及阿里云的计算、存储、网络、安全类的核心产品。
通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力：l具备IT、云计算及网络安全相关从业的基础知识l能够根据企业的业务需求，基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践l能够熟练的使用和操作阿里云的云服务器ECS、负载均衡SLB、对象存储OSS、专有网络VPC、弹性伸缩（Auto Scaling）、内容分发网络CDN、云盾及云监控产品l能够诊断基于阿里云弹性计算产品构建的业务系统在运行中出现的常见问题并找到相应的解决方案阿里云弹性计算专业认证的报名方式：通过阿里云官网提供的入口进行在线报名：https:///products/52746001/cmfw008373.html阿里云弹性计算专业认证所需具备的知识：阿里云相关的知识：l熟悉阿里云弹性计算相关产品的基本概念，包括云服务器ECS、负载均衡SLB、弹性伸缩（Auto Scaling）、对象存储OSS、内容分发网络CDN、专有网络VPC、云盾和云监控（下同）l了解阿里云弹性计算相关产品的主要应用场景及组合使用的应用场景 l掌握阿里云弹性计算的相关产品的基本操作，包括开通、创建、配置、启停、删除等l了解阿里云弹性计算的相关产品的特点和基本的产品实现原理l能够发现并解决阿里云弹性计算的相关产品使用中出现的常见问题通用IT的知识：l了解云计算领域的基础概念及相关的知识，如虚拟化、存储、网络等 l具备典型的Web应用架构相关的知识，包括Web服务器、应用服务器、负载均衡和数据库等l具备内容分发网络CDN相关的使用和实践经验l熟悉常见的网络协议，如HTTP、FTP、TCP、UDP、ICMP等l具备网络相关的实际经验，包括路由、交换、路由表，NAT、DNS等 l熟悉软件开发的生命周期l具备网络安全方面的基础知识，如防火墙策略、密钥加密、访问控制、网络安全、网络攻击及防护等阿里云弹性计算专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：建议的学习方法：l强烈推荐开通阿里云弹性计算相关的产品并进行实际的操作l结合阿里云官网的文档同步学习（https:///?spm=5176.74cmpx000025.278239.8.uIB6ER）更多学习途径：l参加阿里云官方提供的面授培训课程，可以帮助您快速的学习阿里云弹性计算相关产品的概念、使用、操作及解决方案。
阿里云acp认证 题库
阿里云acp认证题库摘要：1.阿里云ACP认证简介2.ACP认证考试的重要性3.题库类型及特点4.如何获取和使用题库5.备考建议正文：阿里云ACP认证是阿里云推出的一项专业认证考试，旨在帮助从事云计算行业的技术人员提升专业技能，提高职业素养。
ACP认证考试涵盖了阿里云的核心产品和服务，包括云服务器、数据库、网络、安全等方面的内容。
通过ACP认证考试，可以帮助考生掌握云计算领域的专业知识和技能，提升就业竞争力。
ACP认证考试对于从事云计算行业的人来说非常重要。
随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业开始采用云计算服务，对于具备专业技能的云计算人才的需求也越来越大。
通过ACP认证考试，可以证明自己在云计算领域的专业能力，有助于在职场上获得更好的发展机会。
题库类型及特点：阿里云ACP认证题库主要分为在线题库和纸质题库两种。
在线题库是指通过网络访问的题库，可以随时随地进行练习。
纸质题库是指传统的纸质题集，需要购买后进行练习。
两种题库类型都有各自的优缺点，可以根据个人的学习习惯和需求进行选择。
阿里云ACP认证题库涵盖了考试大纲中的所有知识点，具有全面性、系统性和针对性。
题库中的题目按照难度和知识点进行分类，有助于考生有针对性地进行复习和练习。
同时，题库中的题目质量较高，可以帮助考生更好地掌握考试大纲要求的知识和技能。
如何获取和使用题库：获取阿里云ACP认证题库的途径有很多，可以通过阿里云官方网站、培训机构、论坛等渠道获取。
在使用题库进行练习时，建议按照考试大纲的要求，有计划地进行学习和复习。
同时，可以结合自己的学习进度和掌握情况，调整练习策略，提高学习效果。
备考建议：1.制定合理的学习计划：根据自己的实际情况，合理分配学习时间，确保每个知识点都能得到充分的复习和练习。
2.多做练习题：通过做题，可以检验自己的学习效果，及时发现和弥补自己的不足之处。
3.参加培训课程：如果条件允许，可以参加阿里云或相关培训机构提供的培训课程，获取专业指导和建议。
acp 认证 dataworks 试卷 (2)
acp 认证 dataworks 试卷引言概述：ACP认证DataWorks试卷是一个重要的考试，它涵盖了数据工程师的核心知识和技能。
通过这个认证考试，数据工程师可以证明自己在数据处理和数据工程方面的能力。
本文将从五个大点阐述ACP认证DataWorks试卷的内容，包括数据工程的基础知识、数据处理技术、数据仓库设计、数据质量管理和数据安全。
正文内容：1. 数据工程的基础知识：1.1 数据工程的概念和目标：介绍数据工程的定义和目标，以及数据工程师在数据处理中的角色和职责。
1.2 数据处理的基本原理：讲解数据处理的基本原理，包括数据提取、转换和加载（ETL）过程，以及数据清洗和数据集成的方法。
2. 数据处理技术：2.1 数据处理工具：介绍常用的数据处理工具，如Hadoop、Spark和Flink，以及它们在数据处理中的应用。
2.2 数据处理流程：详细阐述数据处理的流程，包括数据采集、数据清洗、数据转换和数据加载等步骤。
2.3 数据处理性能优化：探讨如何优化数据处理性能，包括并行计算、数据分区和索引等技术。
3. 数据仓库设计：3.1 数据仓库的概念和架构：介绍数据仓库的定义、特点和架构，以及数据仓库在数据分析和决策中的作用。
3.2 数据模型设计：详细阐述数据模型设计的方法和技巧，包括维度建模和星型模型等。
3.3 数据仓库的实施和维护：讲解数据仓库的实施过程和维护策略，包括数据抽取、数据加载和数据清洗等步骤。
4. 数据质量管理：4.1 数据质量的定义和重要性：介绍数据质量的概念和在数据处理中的重要性，以及数据质量管理的目标和挑战。
4.2 数据质量评估方法：详细阐述数据质量评估的方法和指标，包括数据完整性、数据准确性和数据一致性等。
4.3 数据质量管理策略：探讨数据质量管理的策略和实施步骤，包括数据监控、数据清洗和数据纠错等。
5. 数据安全：5.1 数据安全的概念和重要性：介绍数据安全的定义和在数据处理中的重要性，以及数据安全管理的挑战和目标。
阿里云acp考试大纲
一、云效劳器 ECS 考试内容： 31%〔四遍〕✓熟悉云效劳器 ECS 相关的概念，主要包括地域及可用区、实例、磁盘、快照、镜像、网络、平安组✓了解云效劳器 ECS 的优势、计费、应用场景、API 及 SDK✓能够基于云效劳器 ECS 产品进展应用的部署✓掌握云效劳器 ECS 实例、磁盘、平安组、快照、镜像和标签的使用和操作✓能够发现并解决云效劳器 ECS 实例的操作系统、效劳器登录及其他产品使用中常见的问题✓能够基于云效劳器 ECS 与负载均衡 SLB、专有网络 VPC、对象存储 OSS、内容分发网络 CDN、云数据库 RDS、弹性伸缩〔Auto Scaling〕、云盾和云监控产品实现应用的解决方案二、弹性伸缩〔Auto Scaling〕考试内容： 10%〔二遍〕✓熟悉弹性伸缩 Auto Scaling 相关的根本概念，包括伸缩组、伸缩配置、伸缩规那么、伸缩活动、伸缩触发任务、伸缩模式以及冷冻时间✓熟悉弹性伸缩 Auto Scaling 的功能、产品优势及常用应用场景✓掌握弹性伸缩 Auto Scaling 的具体配置和操作，包括伸缩组的创立和维护、规那么和任务的配置、报警任务的配置等✓了解弹性伸缩 Auto Scaling 使用中的考前须知，能够发现并解决使用过程中的常见问题✓能够基于弹性伸缩 Auto Scaling 与云效劳器 ECS、负载均衡SLB 产品实现应用的解决方案三、负载均衡 SLB 考试内容： 17%〔三遍〕✓熟悉负载均衡 SLB 相关的根本概念和功能，包括负载均衡的定义、实现原理、支持的协议、会话保持、安康检查、后端效劳器权重、证书、转发策略✓熟悉负载均衡 SLB 的产品优势以及适用场景✓掌握负载均衡 SLB 的使用、操作以及维护，包括负载均衡SLB 的配置、维护、考前须知以及问题识别和处理✓能够基于负载均衡 SLB 与云效劳器 ECS、弹性伸缩 Auto Scaling 产品实现应用的解决方案四、专有网络 VPC 考试内容： 9%〔二遍〕✓熟悉专有网络 VPC 产品的相关概念，包括专有网络、路由器、交换机、路由表及路由条目✓了解专有网络 VPC 产品的优势及应用场景✓掌握专有网络、交换机、EIP、路由器及路由表的使用和操作✓了解专有网络 VPC 的平安与配置、使用限制✓能够进展专有网络 VPC 的监控运维✓了解通过高速通道实现专有网络 VPC 之间的互联方案✓能够在专有网络 VPC 内进展云效劳器 ECS、负载均衡 SLB 和对象存储 OSS 产品的使用，并实现应用的解决方案五、对象存储 OSS 考试内容： 17%〔三遍〕✓熟悉对象存储 OSS 的产品相关的概念，包括地域、Bucket、Object、防盗链、Object 生命周期管理✓了解对象存储 OSS 产品的优势、应用场景及计费模式✓掌握对象存储 OSS 的存储空间和对象的管理、使用和操作✓了解对象存储 OSS 提供的图片处理能力✓了解对象存储 OSS 产品使用中的常见问题✓能够基于对象存储 OSS 与云效劳器 ECS、内容分发网络CDN 和媒体转码效劳 MTS 实现应用的解决方案六、内容分发网络 CDN 考试内容： 3%〔一遍〕✓熟悉内容分发网络 CDN 产品的根本概念,包括 DNS 解析、智能 DNS、CNAME、缓存、边缘节点、加速域名、回源等✓了解内容分发网络 CDN 产品的优势及应用场景及计费模式✓能够进展内容分发网络 CDN 的根底配置和优化，能解决基本的常见问题✓能够基于内容分发网络 CDN 与云效劳器 ECS、对象存储OSS 产品实现应用的解决方案七、云平安、云盾及云监控考试内容： 10%〔二遍〕✓具备使用云效劳的根本平安意识及平安根底知识✓了解阿里云云盾系列产品，包括 DDoS 根底防护、DDoS 高防 IP、安骑士、态势感知、绿网、云监控、效劳器平安托管✓了解 DDoS 根底防护、安骑士、态势感知、绿网和云监控产品的根本操作✓能够通过阿里云提供的平安报警发现 DDoS 攻击防护、密码暴力破解，SQL 注入常见平安风险，并使用云盾产品进展防护八、云计算通用知识考试内容：3%〔一遍〕✓具备云计算领域从业人员需要具备的相关的概念、技术及云计算优势方面的根底知识，包括云计算的定义、特点、优势、效劳类型、实现技术及部署方式等。
数据仓库工程师acp考试内容
数据仓库工程师acp考试内容
数据仓库工程师ACP考试内容涵盖了大数据基础知识、大数据平台架构、数据仓库基础知识、数据仓库设计、数据仓库运维、数据仓库安全、数据仓库质量管理等方面。
具体来说，ACP考试将考察考生在以下方面的知识和技能：
1. 大数据基础知识：包括大数据概念、大数据技术体系、大数据平台等。
2. 大数据平台架构：了解大数据平台的整体架构和组件关系，熟悉各个组件的功能和作用。
3. 数据仓库基础知识：包括数据仓库的定义、数据仓库的架构、数据仓库的数据模型等。
4. 数据仓库设计：掌握数据仓库设计的基本流程和方法，熟悉星型模型和雪花模型等数据模型的设计，了解ETL数据处理流程等。
5. 数据仓库运维：了解数据仓库的运维流程和方法，包括数据抽取、数据清洗、数据转换等。
6. 数据仓库安全：熟悉数据仓库的安全管理和权限控制方法，了解数据备份和恢复等安全策略的制定。
7. 数据仓库质量管理：了解数据质量管理的基本概念和方法，熟悉数据质量评估和监控的流程和技术。
需要注意的是，ACP考试是针对实际的大数据工作环境和场景进行的考试，考试内容会根据实际的工作需求和技能要求进行灵活调整。
因此，考生需要具备实际工作经验和实践能力，才能全面掌握考试内
容并顺利通过考试。
大数据分析师(ACP)认证考试大纲
阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍：阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloudCertifiedProfessional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。
主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。
通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力：●具备大数据相关的基础知识●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使用数据●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能设计与开发可视化大屏和商业报表●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项目的影响并提供相应解决方案●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果的质量●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的理解设计合理的数据分析方案●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析等●能够独立撰写数据分析项目报告阿里云认证的报名方式：报名入口为https:///products/57252001/cmgj012944.html?spm= 5176.146057.756343.3.PNyzrX#sku=yuncode694400000阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：通用IT的知识：●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中的至少一种●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程，函数等●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主要产品和服务●了解软件工程的基本流程阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：建议的学习方法：●结合阿里云大学官网（）的视频学习资料进行学习●结合阿里云大数据行业认证培训课程进行学习六、试卷内容范围●大数据基础知识考试内容：✓了解大数据的定义、特点等✓了解数据的类型和不同的分析处理方法✓了解大数据相关的概念、实际的应用案例、适用的场景等✓了解云计算的特点、云计算与大数据的关系✓了解大数据相关的技术，如存储、计算、分析等✓了解大数据职业的特点与对人才的要求●大数据存储技术考试内容✓了解分布式存储技术的概念与特点✓了解数据存储技术适用的不同场景，包括数据类型（如结构化、半结构化、非结构化数据）、数据容量、使用场景等✓了解数据库的基本概念与特点，包括可靠性、约束、三范式、适用场景等✓了解数据仓库的基本概念与特点，包括与数据库的区别、ETL等✓了解HDFS与MaxCompute的构成与特点✓了解文件存储、数据库存储、分布式存储之间的优缺点✓掌握大数据计算服务的数据上传和下载，可以熟练使用MySQL、HDFS、Maxcompute等进行数据存储✓了解Hadoop、MaxCompute等产品的基本概念与特点，包括应用场景和局限性●数据分析工具考试内容✓掌握大数据计算服务的SQL命令，包括DDL、DML以及常见内置函数✓了解Mapreduce的基本概念与特点✓能够使用DataIDE的数据开发模块进行设计开发，包括建表、任务开发、数据上传等✓能够使用MySQL、Maxcompute、Hive平台进行数据分析●数据可视化考试内容✓了解数据可视化的基本知识，如定义、特点、实现方式等✓了解Quick BI、DataV的产品特点和使用场景✓了解常见图表类型的特点和适用场景✓能够使用Quick BI 设计开发报表和门户✓了解可视化产品的分类和基本设计原则●数据编程考试内容✓掌握数据预处理的基本方法✓了解描述性统计分析的概念和特点，包括常见统计量、概率分布、拟合与检验✓了解假设检验的概念和特点，能够根据应用场合真确使用正态分布单样本和双样本和二项分布假设检验✓能够基于项目的目标与范围规划数据分析方案，设计合理的指标✓了解数据分析编程的特点，包括编程手法、编程效率、编程规范和质量控制✓了解指标体系的概念，包括总量指标、结构指标和平均指标，并能够合理应用达到数据分析目的✓掌握数据分析报告撰写的规范●数据项目质量控制考试内容✓了解数据质量的5个维度的概念和特点✓了解在数据质量的5个维度基础上，脏数据的种类、来源、造成的影响✓掌握处理脏数据的方法，包括对脏数据的检查、修复、清洗、转换等✓了解数据质量问题在数据编程过程中发生的原因，并能够利用质量检验的技术手段保证项目的顺利执行✓了解项目的目标是数据分析项目中衡量数据质量的主要标准，并能够判断数据中的质量问题是否对数据分析项目产生影响●数据项目设计与执行考试内容✓了解项目工程管理方法论的定义、特点和实际应用场景✓能够理解数据分析项目的实施流程、重点环节、数据项目执行流程的重要性✓掌握项目设计的特点，包括业务问题数据化、明确项目的目的、范围、和分析维度等✓能够利用项目绩效分析实现项目后数据分析✓能够利用现状、原因、预测的分析方法实现项目前数据分析✓了解临时性项目与经常性项目之间的区别●机器学习考试内容✓了解机器学习常见的算法，如聚类、决策树、关联分析等✓了解机器学习的常见使用流程，包括算法调优和效果评估✓能够使用聚类分析，包括K-means算法对相似的顾客分类✓能够使用决策树算法生成商业规则✓能够使用关联分析实现购物篮分析。
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、
阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲
阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍：
阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。
主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。
通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力：
具备大数据相关的基础知识
了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求
了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数
据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使
用数据
掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程
…
熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能
设计与开发可视化大屏和商业报表
掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项
目的影响并提供相应解决方案
掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据
基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果
的质量
能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的
理解设计合理的数据分析方案
掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析
等
能够独立撰写数据分析项目报告
阿里云认证的报名方式：
)
报名入口为
阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：
通用IT的知识：
具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中的至
少一种
了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等
了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程，
函数等
了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主要
产品和服务
》
了解软件工程的基本流程
阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：
建议的学习方法：
结合阿里云大学官网（）的视频学习资料进行学习
结合阿里云大数据行业认证培训课程进行学习
认证考试形式和试卷结构：
一、试卷满分及考试时间
]
试卷满分为100分，考试时间为120分钟，通过分为70分
二、考试形式
在线考试
三、答题方式
闭卷
四、试卷内容
产品名称试题比例
10%
…
大数据基础知识
大数据存储技术10%
数据分析工具10%
数据可视化10%
25%
、
数据编程
数据项目质量控制15%
数据项目设计与执行10%
机器学习10%
…
五、试卷题型
题目类型题目数量分值
单选题50题每题1分
每题1分
多选题)
30题
判断题20题每题1分
六、试卷内容范围
大数据基础知识考试内容：
'
了解大数据的定义、特点等
了解数据的类型和不同的分析处理方法
了解大数据相关的概念、实际的应用案例、适用的场景等
了解云计算的特点、云计算与大数据的关系
了解大数据相关的技术，如存储、计算、分析等
了解大数据职业的特点与对人才的要求
大数据存储技术考试内容
了解分布式存储技术的概念与特点
:
了解数据存储技术适用的不同场景，包括数据类型（如结构化、半结构
化、非结构化数据）、数据容量、使用场景等
了解数据库的基本概念与特点，包括可靠性、约束、三范式、适用场景
等
了解数据仓库的基本概念与特点，包括与数据库的区别、ETL等
了解HDFS与MaxCompute的构成与特点
了解文件存储、数据库存储、分布式存储之间的优缺点
掌握大数据计算服务的数据上传和下载，可以熟练使用MySQL、HDFS、
Maxcompute等进行数据存储
了解Hadoop、MaxCompute等产品的基本概念与特点，包括应用场景和局
限性
数据分析工具考试内容
—
掌握大数据计算服务的SQL命令，包括DDL、DML以及常见内置函数
了解Mapreduce的基本概念与特点
能够使用DataIDE的数据开发模块进行设计开发，包括建表、任务开发、
数据上传等
能够使用MySQL、Maxcompute、Hive平台进行数据分析
数据可视化考试内容
了解数据可视化的基本知识，如定义、特点、实现方式等
了解 Quick BI、DataV的产品特点和使用场景
了解常见图表类型的特点和适用场景
：
能够使用 Quick BI 设计开发报表和门户
了解可视化产品的分类和基本设计原则
数据编程考试内容
掌握数据预处理的基本方法
了解描述性统计分析的概念和特点，包括常见统计量、概率分布、拟合
与检验
了解假设检验的概念和特点，能够根据应用场合真确使用正态分布单样本和双样本和二项分布假设检验
能够基于项目的目标与范围规划数据分析方案，设计合理的指标
了解数据分析编程的特点，包括编程手法、编程效率、编程规范和质量控制
、
了解指标体系的概念，包括总量指标、结构指标和平均指标，并能够合理应用达到数据分析目的
掌握数据分析报告撰写的规范
数据项目质量控制考试内容
了解数据质量的5个维度的概念和特点
了解在数据质量的5个维度基础上，脏数据的种类、来源、造成的影响掌握处理脏数据的方法，包括对脏数据的检查、修复、清洗、转换等了解数据质量问题在数据编程过程中发生的原因，并能够利用质量检验的技术手段保证项目的顺利执行
了解项目的目标是数据分析项目中衡量数据质量的主要标准，并能够判断数据中的质量问题是否对数据分析项目产生影响
数据项目设计与执行考试内容
了解项目工程管理方法论的定义、特点和实际应用场景
能够理解数据分析项目的实施流程、重点环节、数据项目执行流程的重要性
掌握项目设计的特点，包括业务问题数据化、明确项目的目的、范围、和分析维度等
能够利用项目绩效分析实现项目后数据分析
能够利用现状、原因、预测的分析方法实现项目前数据分析
了解临时性项目与经常性项目之间的区别
机器学习考试内容
了解机器学习常见的算法，如聚类、决策树、关联分析等
了解机器学习的常见使用流程，包括算法调优和效果评估
能够使用聚类分析，包括K-means算法对相似的顾客分类
能够使用决策树算法生成商业规则
能够使用关联分析实现购物篮分析。