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一、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用工程師項目簡介

大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用工程師是由工業(yè)和信息化部教育與考試中心推出一套專業(yè)化?，科學(xué)化?，系統(tǒng)化的人才考核標(biāo)準(zhǔn)?，涉及在互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融、??電信、醫(yī)學(xué)、旅游、新聞媒體等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能并能制作業(yè)務(wù)報告、提供決策的新型數(shù)據(jù)分析人才所需要的技能。

“大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用工程師?”是對在數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能領(lǐng)域中使用大數(shù)據(jù)據(jù)技術(shù)作為主要方法從業(yè)者的全面考核，分為初級，?中級?，高級三個等級。

二、能力標(biāo)準(zhǔn)

1、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用工程師（初級）

需要掌握 Python 編程基礎(chǔ)、Python 常用數(shù)據(jù)分析及處理工具 numpy、?pandas、scikit-learn，能以 Python 作為工具，解決基本的數(shù)據(jù)分析問題。能??夠理解業(yè)務(wù)目標(biāo)?，并能將業(yè)務(wù)目標(biāo)初步轉(zhuǎn)化為大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用問題?，能結(jié)合???具體技術(shù)進(jìn)行初步目標(biāo)實現(xiàn)。適合政府、金融、電信、零售等行業(yè)前端業(yè)務(wù)及???從事市場、管理、財務(wù)、供應(yīng)、咨詢等職位的相關(guān)人員。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用工程師（中級）

一年以上大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作經(jīng)驗，或已獲得大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用工程師（初級）證書。掌握 Python 編程基礎(chǔ)；常用數(shù)據(jù)分析及處理工具 numpy、 pandas、matplotlib、scikit-learn；Python 數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、常規(guī)案例應(yīng)用，能夠?qū)I(yè)務(wù)目標(biāo)準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用目標(biāo) ，能將業(yè)務(wù)目標(biāo)拆解成不同任務(wù)并找到對應(yīng)技術(shù)實現(xiàn)方法，提升工作價值。適合政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學(xué)等行業(yè)專門從事大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的人員。

3、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用工程師（高級）

三年以上大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用崗位工作經(jīng)驗，或已獲得大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用工程師（中級）證書。掌握 Python 編程基礎(chǔ)；?Python 常用數(shù)據(jù)分析及處理工具 numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn；?數(shù)據(jù)可視化、?自然語言處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、?人工智能應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)、多行業(yè)多領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)、典型人???工智能應(yīng)用?，能充分理解業(yè)務(wù)目標(biāo)?，并將業(yè)務(wù)目標(biāo)精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換、拆分為具體技術(shù)???任務(wù)；具有超強(qiáng)數(shù)據(jù)規(guī)劃能力，不僅能自主完成各環(huán)節(jié)任務(wù)還能帶領(lǐng)數(shù)據(jù)分析???團(tuán)隊完成大型項目?，為企業(yè)生產(chǎn)賦能。適合政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、?電商、?醫(yī)學(xué)等行業(yè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用資深人員。

三、課程內(nèi)容

初級：班級鏈接：

階段	課程	知識模塊
必備技能	Linux操作系統(tǒng)基礎(chǔ)	Linux概述
		Linux系統(tǒng)安裝
		Linux基本命令
		Linux Vi編輯器
		Linux Shell編程
	MySQL數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)	MySQL安裝
		可視化工具Navicat安裝
		數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)
		基礎(chǔ)命令
		授權(quán)管理
		Navincat工具使用介紹
		數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建和刪除
		INSERT語句插入數(shù)據(jù)
		SELECT查詢語句
		WHERE條件
		GROUP BY分組查詢
	Scala編程基礎(chǔ)	?Scala簡介
		?Scala安裝配置
		Scala基礎(chǔ)語法
		?函數(shù)
案例實戰(zhàn)	基于MySQL的優(yōu)惠券特征處理	背景&需求說明
		數(shù)據(jù)字段說明
		標(biāo)簽列構(gòu)建
		標(biāo)簽列構(gòu)建
		表合并&小結(jié)
職業(yè)技術(shù)考核	大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用工程師（初級）職業(yè)技術(shù)考試	?

中級：

階段	課程	知識模塊
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)	大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論	認(rèn)識大數(shù)據(jù)
		建立大數(shù)據(jù)思維
		機(jī)器學(xué)習(xí)簡介
		數(shù)據(jù)可視化概述
大數(shù)據(jù)采集與存儲技術(shù)	數(shù)據(jù)采集	爬蟲環(huán)境簡介
		網(wǎng)頁前端基礎(chǔ)
		簡單靜態(tài)網(wǎng)頁爬取
		常規(guī)動態(tài)網(wǎng)頁爬取
		模擬登陸
	數(shù)據(jù)存儲	Hadoop相關(guān)概述
		安裝虛擬機(jī)與Java
		Hadoop集群部署模式與固定IP
		Hadoop集群配置與啟動
		Hadoop安全模式與HDFS操作
		MapReduce操作
		Hive安裝配置
		工程創(chuàng)建與數(shù)據(jù)導(dǎo)入
		數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
		Hive自定義函數(shù)
大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)	分布式計算	安裝配置
		架構(gòu)及原理
		RDD創(chuàng)建與transformation算子
		鍵值對RDD算子與action算子
		文件讀取與時長統(tǒng)計
		搭建開發(fā)環(huán)境與SQL配置
		創(chuàng)建DataFrame
		DataFrame API操作
		數(shù)據(jù)保存與DataSet操作
	大數(shù)據(jù)實時處理	Storm分布式安裝
		架構(gòu)及相關(guān)概念
		開發(fā)環(huán)境配置
		集群運行與并行度
		Storm集成Hadoop
	可視化分析	seaborn繪圖基礎(chǔ)
		seaborn圖表類型
		交互式繪圖
大數(shù)據(jù)應(yīng)用	機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)	構(gòu)建回歸模型
		構(gòu)建決策樹模型
		構(gòu)建KNN與非線性支持向量機(jī)
		神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與集成算法
		Kmeans聚類算法
		密度聚類
		層次聚類與關(guān)聯(lián)規(guī)則
		基于用戶的協(xié)同過濾推薦
		基于流行度推薦
		時間序列
	深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)	構(gòu)建線性模型
	深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)	手寫數(shù)字識別
項目實戰(zhàn)	電影用戶性別預(yù)測	案例介紹
		評分?jǐn)?shù)據(jù)與用戶數(shù)據(jù)
		統(tǒng)計用戶對不同電影類型的訪問次數(shù)
		數(shù)據(jù)拆分流程分析與實戰(zhàn)
		模型構(gòu)建與評估
職業(yè)技術(shù)考核	大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用工程師（中級）職業(yè)技術(shù)考試	?

?高級：

階段	課程	知識模塊
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)	大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論	大數(shù)據(jù)時代下的存儲技術(shù)
		大數(shù)據(jù)認(rèn)知
		機(jī)器學(xué)習(xí)概述
		模型評估
	大數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)	回歸、判別與聚類分析
	大數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)	主成分、因子與典型相關(guān)分析
大數(shù)據(jù)采集與存儲技術(shù)	數(shù)據(jù)采集技術(shù)	網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架
		簡介與快速入門
		Agent組件類型
		攔截器、Channel選擇器和Sink處理器
		常見的采集配置
		多Agent數(shù)據(jù)采集
		廣告系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)采集分析
		廣告曝光日志數(shù)據(jù)采集分析
		用戶行為日志數(shù)據(jù)采集分析
		農(nóng)產(chǎn)品信息采集與分析
	數(shù)據(jù)存儲技術(shù)	數(shù)據(jù)倉庫
		數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)與數(shù)據(jù)存儲
		查詢事務(wù)管理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
		分布式文件系統(tǒng)概述
		環(huán)境配置
		Hadoop集群配置與啟動
		Hadoop安全模式與HDFS操作
		非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫概述
		MongoDB部署模式與數(shù)據(jù)分片
		系統(tǒng)部署單節(jié)點MongoDB
		Linux系統(tǒng)部署MongoDB副本集與分片集群
		數(shù)據(jù)庫管理工具
大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)	數(shù)據(jù)處理技術(shù)	創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫用戶與MongoDB監(jiān)控
		MongoDB復(fù)制、副本集管理與分片
		聚合框架與聚合管道操作符
		MapReduce與PyMongo簡單操作
		DStream轉(zhuǎn)換與窗口操作
		圖創(chuàng)建方式與圖緩存管理
		圖頂點與邊轉(zhuǎn)換
		Flink概述
		IDEA配置與運行示例
		商品實時推薦系統(tǒng)
	數(shù)據(jù)可視化技術(shù)	功能介紹與文本數(shù)據(jù)組件
		圖表、多媒體與輸入組件
		多頁應(yīng)用與社區(qū)云部署
		基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的產(chǎn)品良率分析
		京東智能家居市場綜合分析
大數(shù)據(jù)應(yīng)用實戰(zhàn)	機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與應(yīng)用	MLlib機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
		回歸、分類與聚類模型
		關(guān)聯(lián)規(guī)則、協(xié)同過濾算法與模型評價
		電影智能推薦
		信用卡高風(fēng)險客戶識別
		網(wǎng)絡(luò)入侵用戶自動識別
	深度學(xué)習(xí)框架與實踐	基于注意力機(jī)制的評論者滿意度分析
		語音識別中的HMM聲學(xué)模型
		食品圖像數(shù)據(jù)分類識別
職業(yè)技術(shù)考核	大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用工程師（高級）職業(yè)技術(shù)考試	?