大數據綜合能力測試
『壹』 想考大數據分析師應該學什麼
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則
6.需要有一定的計算機，系統，編程能力。dmer 的熟練使用。
『貳』 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型
很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？
1、醫療衛生與生命科學
2、保險業
3、電信運營商
4、能源行業
5、電子商務
6、運輸行業
7、投機市場
8、執法領域
9、技術領域
常見數據分析模型有哪些呢？
1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。
5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。
6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。
7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。
8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。
模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標
『叄』 數據分析師考試是什麼內容
數據分析師考試包含三個等級，如下：CDA LEVEL Ⅰ（業務數據分析師）專CDA LEVEL Ⅱ（屬數據建模分析師）CDA LEVEL Ⅱ（大數據分析師）CDA LEVEL Ⅲ（數據分析專家）考試內容Level Ⅰ：客觀題（單選+多選）參考書籍：《從零進階！數據分析師的統計基礎》（人大經濟論壇 主編 曹正鳳 編著） 《如虎添翼！數據處理的SAS EG實現》（人大經濟論壇 主編 徐筱剛 編著） 《胸有成竹！數據分析的SAS EG進階》（人大經濟論壇 主編 常國珍 編著）Level Ⅱ：客觀+案例分析（選擇+案例操作）考試內容由CDA協會按照CDA等級標准大綱要求命題；考試最終成績分為A,B,C,D不及格四個層次，A,B,C三個層次皆為通過考試並獲得認證證書。具體得大綱可以關注經管之家（人大經濟論壇）CDA官網
『肆』 注冊會計師考試裡面的6門過了後，職業能力綜合測試是不是必須過了才算全科通過
你過了6們之後，會有一個全科合格證，有這個證不代表你是注冊會計師了，你還得考職業綜合測試，這個過了之後，你就可以向中注協申請非執業注冊會計師了~
『伍』 如何進行大數據分析及處理
探碼科技大數據分析及處理過程
聚雲化雨的處理方式
聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；
化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；
開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。
『陸』 大數據專業主要學什麼課程
大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。
此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。
以中國人民大學為例：
基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。
必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。
選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。
(6)大數據綜合能力測試擴展閱讀：
大數據崗位：
1、大數據系統架構師
大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。
技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。
2、大數據系統分析師
面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。
技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。
3、hadoop開發工程師。
解決大數據存儲問題。
4、數據分析師
不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
5、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
『柒』 大數據與應用單招面試考什麼
2017學校單招的考試形式一般為「文化聯考+綜合素養測試」相結合的考試模式。文化聯考包括語數英三門科目；綜合素質測試分為上機測試和面試，上機測試在計算機上答題，考核學生人文素養；面試由面試員與考生交流，主要考核語言表達、心理素質、反應能力、知識面、職業傾向等基本職業素質。不過不同學校之間會有些許差別，具體請看各個學校的招生簡章。學院根據錄取原則預錄取，單招擬錄取考生名單在學院網站上進行公示並上報省考試院審核~~
『捌』 如何考大數據分析師
大數據分析師報考要求如下：
1、初級數據分析師：
（1）具有大專以上學歷，或從事統計工作的人員；
（2）通過初級筆試、上機考試、報告考核，成績全部合格。
2、中級數據分析師：
（1）具有本科及以上學歷，或初級數據分析師證書，或從事相關工作一年以上；
（2）通過中級筆試、上機考試，成績全部合格；
（3）通過中級實踐應用能力考核。
3、高級數據分析師：
（1）研究生以上學歷，或從事相關工作五年以上；
（2）獲得中級數據分析師證書。
（3）通過高級筆試、報告考核後，獲取准高級數據分析師證書；
（4）考生在獲得准高級證書後，在專業領域工作五年，並撰寫一篇專業數據分析論文，經答辯合格，獲取高級數據分析師合格證書。
(8)大數據綜合能力測試擴展閱讀
技能要求
1、懂業務
從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理
一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
『玖』 學大數據需要什麼基礎知識和能力
大數據的發展歷程總體上可以劃分為三個重要階段，萌芽期、成熟期和大規模應用期，20世紀90年至21世紀初，為萌芽期，隨著，一批商業智能工具和知識管理技術的開始和應用，度過了數據萌芽。
21世紀前十年則為成熟期，主要標志為，大數據解決方案逐漸走向成熟，形成了並行計算與分布式系統兩大核心技，谷歌的GFS和MapRece等大數據技術受到追捧，Hadoop平台開始大行期道，2010年以後，為大規模應用期，標志為，數據應用滲透各行各業，數據驅動決策，信息社會智能化程度快速提高。
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數據時代的到來，也推動了數據行業的發展，包括企業使用數據獲取價值，促使了大量人員從事於數據的學習，學習大數據需要掌握基礎知識，接下從我的角度，為大家做個簡要的闡述。
學習大數據需要掌握的知識，初期了解概念，後期就要學習數據技術，主要包括：
1.大數據概念
2.大數據的影響
3.大數據的影響
4.大數據的應用
5.大數據的產業
6.大數據處理架構Hadoop
7.大數據關鍵技術
8.大數據的計算模式
後三個牽涉的數據技技術，就復雜一點了，可以細說一下：
1.大數據處理架構Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生態系統、Hadoop的安裝與使用；
2.大數據關鍵技術技術：數據採集、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據隱私與安全；
3.大數據處理計算模式：批處理計算、流計算、圖計算、查詢分析計算
數據的核心技術就是獲取數據價值，獲取數據前提是，先要有數據，這就牽涉數據挖掘了。
一、Java語言以java語言為基礎掌握面向對象編程思想所涉及的知識，以及該知識在面向對象編程思想中的應用，培養學生設計程序的能力。掌握程度：精通
二、數據結構與演算法掌握基於JAVA語言的底層數據結構和演算法原理，並且能夠自己動手寫出來關於集合的各種演算法和數據結構，並且了解這些數據結構處理的問題和優缺點。掌握程度：熟練。
三、資料庫原理與MYSQL資料庫掌握關系型資料庫的原理，掌握結構化數據的特性。掌握關系型資料庫的範式。通過MYSQL資料庫掌握通過SQL語言與MYSQL資料庫進行交互。熟練掌握各種復雜SQL語句的編寫。掌握程度：熟練。
四、LINUX操作系統全面了解LINUX。詳解LINUX下的管理命令、用戶管理、網路配置管理等。掌握SHELL腳本編程，能夠根據具體業務進行復雜SHELL腳本的編寫。掌握程度：精通。
五、Hadoop技術學習Hadoop技術的兩個核心：分布式文件系統HDFS和分布式計算框架MapRece。掌握MR的運行過程及相關原理，精通各種業務的MR程序編寫。掌握Hadoop的核心源碼及實現原理。掌握使用Hadoop進行海量數據的存儲、計算與處理。掌握程度：精通。
六、分布式資料庫技術:精通分布式資料庫HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式資料庫技術。精通分布式資料庫原理、應用場景、HBASE資料庫的設計、操作等，能結合HIVE等工具進行海量數據的存儲於檢索。掌握程度：精通。
七、數據倉庫HIVE精通基於hadoop的數據倉庫HIVE。精通HIVESQL的語法，精通使用HIVESQL進行數據操作。內部表、外部表及與傳統資料庫的區別，掌握HIVE的應用場景及Hive與HBase的結合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON語言精通PYTHON語言基礎語法及面向對象。精通PYTHON語言的爬蟲、WEB、演算法等框架。並根據業務可以基於PYTHON語言開發完成的業務功能和系統。掌握程度：精通。
九、機器學習演算法熟練掌握機器學習經典演算法，掌握演算法的原理，公式，演算法的應用場景。熟練掌握使用機器學習演算法進行相關數據的分析，保證分析結果的准確性。掌握程度：熟練。
十、Spark高級編程技術掌握Spark的運行原理與架構，熟悉Spark的各種應用場景，掌握基於SparkRDD的各種運算元的使用；精通SparkStreaming針對流處理的底層原理，熟練應用SparkSql對各種數據源處理,熟練掌握Spark機器學習演算法庫。達到能夠在掌握Spark的各種組件的基礎上，能夠構建出大型的離線或實時的業務項目。掌握程度：精通。
十一、真實大數據項目實戰通過幾個真實的大數據項目把之前學習的知識與大數據技術框架貫穿，學習真實的大數據項目從數據採集、清洗、存儲、處理、分析的完整過程，掌握大數據項目開發的設計思想，數據處理技術手段，解決開發過程中遇到的問題和技術難點如何解決。