大數據證書怎麼考

1. 學大數據的都需要考哪些證書

大講台大數據培訓為你解答：

簡而言之，從大數據中提取大價值的挖掘技術。專業的說，就是根據特定目標，從數據收集與存儲，數據篩選，演算法分析與預測，數據分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數據級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。
關鍵作用是什麼？
挖掘出各個行業的關鍵路徑，幫助決策，提升社會（或企業）運作效率。
最初是在怎樣的場景下提出？
在基礎學科經歷信息快速發展之後，就誕生了「大數據」的說法。但其實是隨著數據指數級的增長，尤其是互聯網商業化和感測器移動化之後，從大數據中挖掘出某個事件現在和未來的趨勢才真正意義上被大眾所接觸。
大數據技術包含的內容概述？
非結構化數據收集架構，數據分布式存儲集群，數據清洗篩選架構，數據並行分析模擬架構，高級統計預測演算法，數據可視化工具。
大數據技術學習路線指南：
大數據技術的具體內容？
分布式存儲計算架構（強烈推薦：Hadoop）
分布式程序設計（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系統（比如：GoogleGFS）
多種存儲模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時間序列這幾種存儲模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）
數據收集架構（比如：Kinesis，Kafla）
集成開發環境（比如：R-Studio）
程序開發輔助工具（比如：大量的第三方開發輔助工具）
調度協調架構工具（比如：ApacheAurora）
機器學習（常用的有ApacheMahout或H2O）
託管管理（比如：ApacheHadoopBenchmarking）
安全管理（常用的有Gateway）
大數據系統部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架構（學習或者企業都建議使用Lucene搜索引擎）
多種資料庫的演變（MySQL/Memcached）
商業智能（大力推薦：Jaspersoft）
數據可視化（這個工具就很多了，可以根據實際需要來選擇）
大數據處理演算法（10大經典演算法）
大數據中常用的分析技術？
A/B測試、關聯規則挖掘、數據聚類、
數據融合和集成、遺傳演算法、自然語言處理、
神經網路、神經分析、優化、模式識別、
預測模型、回歸、情緒分析、信號處理、
空間分析、統計、模擬、時間序列分析

2. 我想請問怎麼考大數據分析師資格證書

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

大數據分析師可以使企業清晰的了解到企業現狀與競爭環境，風險評判與決策支持，能夠充分利用大數據帶來的價值，在進行數據挖據與展現後，呈現給企業決策者的將是一份清晰、准確且有數據支撐的報告。所以，大數據分析師已經不是簡單的IT工作人員，而是可以參與到企業決策發展制定中的核心人物。

數據分析可謂由來已久，帳房先生在某種意義上講也可以稱之為數據分析師，分析著往來帳務、應收、支出等，但這不是大數據分析，只是基於自身數據的統計而已，所以，清楚大數據分析師的職責必須要明白數據分析與大數據分析師的區別。

3. 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。

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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。

4. 大數據工程師證書考試要學哪些內容

一、認識大數據大數據本質其實也是數據，不過也包括了些新的特徵，數據來源廣;數據格式多樣化(結構化數據、非結構化數據、Excel文件等);數據量大(最少也是TB級別的、甚至可能是PB級別);數據增長速度快。

二、大數據所需技能要求Python語言：編寫一些腳本時會用到。

Scala語言：編寫Spark程序的最佳語言，當然也可以選擇用Python。

Ozzie，azkaban：定時任務調度的工具。

Hue，Zepplin：圖形化任務執行管理，結果查看工具。

Allluxio，Kylin等：通過對存儲的數據進行預處理，加快運算速度的工具。

必須掌握的技能：、 HBase(、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、輔助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。

5. 學大數據要考什麼證

其實現在沒有任何證書能對你找工作，跳槽，升職加薪有直接的幫助。如果覺得目前學習還有餘力，想通過考證提升一下自己的話，有兩類證書可以考慮一下：
1，數據分析間接相關的證書。雖然未必和數據分析直接相關，但將來工作很可能會用到，而且可以拓寬自己的知識面，加深對行業的了解。
2，其他行業的證書。開闊視野，多開辟一條路，有助於將來成為復合型人才。
3，數據分析間接相關的證書。數據分析的基礎是數學和計算機，數學的話國內沒有什麼有分量的證書，所以只能考計算機的。扎實的計算機基礎對從事數據分析的幫助還是非常大的。
4、計算機的證書主要分兩類：基礎類和專業類基礎類主要是國際計算機等級考試和軟考優點是通用性強，可以加深基礎，萬一將來從事體制內工作，搞不好還能升職加薪。缺點是通用性太強，多理論少實際，考過也不知道自己會了什麼。

6. 大數據需要考什麼證

1、專業人員分析認證-INFORMS

CAP認證是一個嚴格的通用分析認證。它證明了對分析過程的端到端理解，從構建業務和分析問題到獲取數據，方法，模型構建，部署和模型生命周期管理。它需要完成CAP考試(這個考試可以在100多個國家的700多個計算機的測試中心進行)和遵守CAP的道德規范。

2、數據科學專業成就認證-Columbia University

這個數據科學認證是由TheFU基金會工程與應用科學學院和哥倫比亞大學藝術與科學研究生院聯合提供的。該計劃包括四個課程：數據科學演算法(CS/IEOR)，概率與統計(STATS)，機器學習數據科學(CS)和探索性數據分析和可視化(STATS)。

3、工程方面分析和優化(CPEE)證書–INSOFE

這個密集的18周課程，其中包括10個課程(講座和實驗室)為學習者分析的各個方面，包括使用大數據使用Hadoop。它專注於R和Hadoop技能，以及統計建模，數據分析，機器學習，文本挖掘和優化技能。學習者將在一個真實世界的頂點項目中實施一系列的測試評估。

4、挖掘大規模數據集研究生證書-Stanford University

為軟體工程師，統計學家，預測建模師，市場研究人員，分析專業人員，以及數據挖掘者設計，此認證需要四個課程，並演示掌握高效和強大的技術和演算法，從大型數據集，如Web，社交，網路圖和大型文檔存儲庫等。這個證書通常需要一到兩年的時間才能獲得。

5、分析證書：優化大數據-University of Delaware

主要面向商業，營銷和運營經理，數據分析師和專業人士，金融業專業人士和小企業主本科課程。該計劃匯集了統計，分析，書面和口頭溝通技巧。它向學習者介紹了分析大數據集所需的工具，涵蓋了將數據導入分析軟體包，探索性圖形和數據分析，構建分析模型，找到最佳模型以解釋變數之間的相關性等主題。

6、EMC數據科學家助理(EMCDSA))-EMC

EMCDSA認證表明個人作為數據科學團隊成員參與和貢獻大數據項目的能力。它的內容：部署數據分析生命周期，將業務挑戰重構為分析挑戰，應用分析技術和工具來分析大數據並創建統計模型，選擇適當的數據可視化等。

7. 華為大數據認證考什麼

華為大數據認證有HCIA、HCIP、HCIE這三個等級的認證，不同等級認證的考試內容不同，下面是華為大數據HCIA、HCIP、HCIE認證的考試內容。

HCIA-Big Data

考試內容

HCIA-Big Data V3.0考試覆蓋：

（1）大數據行業的發展趨勢，大數據特點以及華為鯤鵬大數據等；

（2）常用且重要大數據組件基礎技術原理（包括HBase, Hive, Loader, MapRece, YARN, HDFS, Spark, Flume, Kafka, ElasticSearch,ZooKeeper, Flink,Redis）；

（3）華為大數據解決方案、功能特性及華為在大數據行業的成功案例。

HCIP-Big Data Developer

考試內容

HCIP-Big Data Developer V2.0 大數據場景化解決方案總覽、大數據場景化解決方案：離線批處理、實時檢索、實時流處理等內容。

HCIE-Big Data-Data Mining（筆試）

考試內容

華為認證HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考試覆蓋：數據挖掘介紹、預備知識（數學基礎知識、Python基礎知識）、數據預處理、特徵選擇與降維、有監督學習、無監督學習、模型評估與優化、數據挖掘綜合應用、Spark MLlib數據挖掘、華為雲機器學習服務MLS、FusionInsight Miner、大數據架構和大數據治理、大數據挖掘。

HCIE-Big Data-Data Mining（實驗）

考試內容

華為認證HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考試覆蓋：數據挖掘介紹、預備知識（數學基礎知識、Python基礎知識）、數據預處理、特徵選擇與降維、有監督學習、無監督學習、模型評估與優化、數據挖掘綜合應用、Spark MLlib數據挖掘、華為雲機器學習服務MLS、FusionInsight Miner、大數據架構和大數據治理、大數據挖掘。

HCIE-Big Data-Data Mining（面試）

考試內容

華為認證HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考試覆蓋：數據挖掘介紹、預備知識（數學基礎知識、Python基礎知識）、數據預處理、特徵選擇與降維、有監督學習、無監督學習、模型評估與優化、數據挖掘綜合應用、Spark MLlib數據挖掘、華為雲機器學習服務MLS、FusionInsight Miner、大數據架構和大數據治理、大數據挖掘。

8. 大數據專業需要考什麼證

大數據開發可以進行大數據工程師認證，數據分析類則可以進行數據分析師認證。這些證書的認證都是在你已經掌握課程的基礎上進行。如果零基礎可以先進行大數據相關課程學習，自學或者進行大數據培訓都行，最好是先去提供認證的機構進行咨詢，看看需要掌握哪些技能。
其實，不管是大數據工程師證書，數據分析師證書，每個職業的相關技能認證，其實都是一種錦上添花的作用，畢竟技術類的工作都是要看你的實際操作水平的。

如果有人正在尋找一個方法來獲得一個優勢，無論你是工作，狩獵，釣魚或只是想要有形的技能，都需要第三方證明，而獲得大數據認證則是一個明智的選擇。證書的作用簡單來說有幾點：

1、使你的簡歷更加豐富，含金量更高，可能在眾多簡歷中脫穎而出。

2、企業錄用時一個參考，或者因此PK掉你的競爭者。

3、談工資的一種資本，或者能因此要到一份不錯的offer。