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阿里云认证 4 月份正式改革，ACP 云计算、大数据行将扭转考试内容，有须要考试的人尽快报名，能够在认证大使上理解，上面是大数据的新考试纲要：
阿里云大数据业余认证所需具备的前置常识
阿里云相干的常识:
1、理解阿里云公司及其次要产品，可参考官方网站 https://www.aliyun.com/
2、理解阿里云大数据的相干产品: 包含大数据计算与剖析产品、大数据开发与治理的产品、大数据利用与可视化产品、大数据工具与服务产品
3、理解大数据相干的根底概念以及相干常识，如分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据分析等
4、理解关系型数据库的基本概念和罕用技术，包含事务、索引、OLTP 建模办法、SQL (DDL、DML) 等
5、理解数据仓库的基本概念和罕用技术，包含维度、事实表、即席查问数据挖掘、OLAP、星型模型、ETL 等
6、具备肯定的编程教训，能应用至多一种常见的编程语言如 Java、Python 等进行简略的程序开发
线下上机考试试卷内容范畴
1、大数据根底与阿里云大数据平台
理解大数据基本概念及以后大数据的发展趋势
理解开源大数据平台经典架构、罕用组件及其利用场景理解阿里云大数据产品体系、罕用产品及利用场景
2、大数据计算服务
理解 MaxCompute 的产品价值及产品架构
相熟 MaxCompute 的外围概念及罕用开发工具
相熟 MaxCompute 罕用的数据迁徙工具
把握 MaxCompute SQL 的罕用 DDL、DML 操作及内置函
数的应用
把握 MaxCompute SQL 自定义函数的分类、开发及应用相熟 MaxCompute SQL 性能调优的罕用办法
相熟 MaxCompute 的权限及平安的治理
3、大数据开发与治理平台:
理解阿里云 DataWorks 的产品架构及利用场景
把握基于数据集成进行数据离线与实时同步
相熟大数据建模的方法论、数据仓库布局及维度建模的规范
把握数据开发与运维的根本流程
理解大数据治理的概念及其需要档次，相熟 DataWorks 大数据治理的体系及施行门路
理解数据地图及其操作、相熟数据品质监控、理解数据保护伞
理解阿里云 DataWorks 中数据分析、数据服务、迁徙助手等性能
4、实时计算:
相熟实时计算的概念及其利用场景
相熟业界支流实时计算框架
相熟 Apache Flink 架构及工作原理
理解阿里云实时计算 Fink 产品相干概念
把握阿里云实时计算 Flink SQL 及其操作
相熟阿里云实时计算 Fink 作业管理及调优
5、实时数据仓库:
相熟实时数据仓库架构的演进
理解实时数据仓库造型的次要根据
理解数据仓库的罕用架构及云原生 HSAP 的理念
相熟阿里云实时数据仓库 Hologres 的产品个性、技术架构及原理、利用场景
相熟实时数据仓库面临的挑战以及 Hologres 的利用对策
把握 Hologres 开发工具的应用
把握 Hologres 的数据同步的次要办法
把握 Hologres 数据开发过程中的数据类型、SQL 及 Binlog 的操作
相熟 Hologres 的性能调优的次要办法，包含外部表的优化及 Key/Value 的查问
把握 Hologres 实时数据仓库建设的 3 种典型场景
6、检索剖析服务
理解检索剖析技术倒退过程的问题及解决方案
把握 Elasticsearch 中的基本概念
相熟阿里云 Elasticsearch 产品的次要性能个性: 冷热拆散
计算存储拆散、Indexing service、Openstore 等把握 Elasticsearch DSL 和 SDK 的利用开发
把握 Elasticsearch 写入流程及写入性能优化的办法
把握 Elasticsearch 查问流程及查问性能优化的办法
7、数据湖:
理解数据湖的相干概念、应具备的能力
理解数据湖架构的演进及发展趋势
理解罕用的开源数据湖存储格局
理解数据湖的构建、治理与利用的过程
相熟云原生数据湖湖计划及相干产品，如 OSS、EMR、DLF
理解数据湖的利用场景
把握基于阿里云产品构建云原生数据湖
8、大数据分析与可视化:
相熟大数据分析的相干概念及分类办法
学握大数据分析的流程及常见工具
相熟什么是机器学习以及机器学习的次要流程
把握数据预处理的办法，如数据合并、荡涤、规范化等把握机器学习算法建模、特色工程、模型评估的次要流程理解机器学习常见算法的原理，如分类、回归、聚类等把握基于阿里云机器学习 PAI-Designer 进行可视化建模相熟基于阿里云机器学习 PAI-DSW 进行交互式建模
理解数据可视化的作用及设计原理
理解数据可视化的罕用图表
相熟阿里云数据可视化剖析 Quick BI 产品的特点相熟阿里云数据可视化 Datav 产品的特点
