CDA LEVELII考试内容记录学习--目录篇

CDA LEVELII考试中的学习经历记录，本篇为目录篇
其中详细内容按模块记录，完成的链接可在下方找到
在所有内容记录完毕就是博主去CDA LEVELII考试的日子
2019.9.22–更新中
————————————————————————————————————
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%)

一、Python基础 【领会】

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 基本数据类型

Python 运算符

Python条件控制语句、循环语句

Python函数

Python类

Python模块

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%)