华为大数据挖掘专家认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0(中文版)自2019年7月2日起,正式在中国区发布。
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# N2 o# V& l; H/ P* T+ c: l 1. 发布概述
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: S4 H- [" e) ? 基于“平台+AI+生态”战略,围绕“云-管-端”协同的新ICT技术架构,华为公司打造了业界唯一覆盖ICT全技术领域的认证体系,包含ICT技术架构认证、平台与服务认证和行业ICT认证三类认证。
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. E, l( z5 \7 g# O4 M& a7 h 根据ICT从业者的学习和进阶需求,华为认证分为工程师级别、高级工程师级别和专家级别三个认证等级。
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华为认证覆盖ICT全领域,符合ICT融合的技术趋势,致力于提供领先的人才培养体系和认证标准,培养数字化时代的新型ICT人才,构建良性的ICT人才生态。 U2 S8 I# v2 Q! W+ Q' V
5 p M% A0 e; D# ? ^2 u3 h+ h HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 定位于数据挖掘方向的专家级别认证,适用于大数据开发和运维高级工程师以及致力于向AI领域发展的人员的技能提升。7 s6 y7 H7 I x$ h
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HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 包含:数据挖掘基础数理知识、数据挖掘平台工具、爬虫技术、ETL技术、常用数据挖掘算法、模型评估、Spark MLlib、华为机器学习服务、FusionInsight Miner,大数据架构和大数据治理等。该认证提供了丰富的随堂实验和数据挖掘行业案例,旨在提升学员的实践能力,促进大数据行业专家型人才的培养。2 ^8 A! h7 h; h* n1 M* f9 G5 }
( p( N# a" W, t% d) [ 通过HCIE-Big Data-Data Mining V2.0,您将掌握大数据场景下的数据挖掘知识,具备专家级别的数据运用及价值呈现的能力,能够胜任数据挖掘相关岗位。
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企业拥有通过HCIE-Big Data-Data Mining V2.0认证的专家,意味着企业具备了足以应对大数据时代挑战的主流技术,能够实现大型复杂数据挖掘项目的落地。
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, u; m4 K' ]) g/ w 2. 产品介绍+ b; d+ e! K8 ?. K5 X; i
8 }6 Y% R5 ^6 Y6 S 华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训清单如下:) }, ] z. J: @* L
《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训教材》+ x6 h; K9 X; @( Y) j7 i. s
《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0实验手册》( D% _! H( }5 [3 K
《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训大纲》
, D$ u0 C# z- H8 ~ z d2 k 《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试大纲》5 G" Q- c/ `2 Y& O3 f
《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0课程表》
# ^8 |: c6 W. j. V6 J( [ 《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 设备清单》
" [4 ~! W1 q" ?- {: A) g 《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0实验室搭建指南》
* N& k6 D8 s! j' a 《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 e-Learning视频》
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3. 培训说明
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3.1 培训教材
; d5 Z: n# p0 V 知识点 | V1.0 | V2.0 | 变更说明 | 1. 数据挖掘介绍+ ^# E6 @: |/ L6 [2 y1 |( Z h
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| 5% | 4% | 增加数据挖掘流程、数据挖掘开发工具和数据挖掘学习路径 ,占比2%
6 P2 x5 A7 W. u: j9 F2 a! m+ f4 S优化数据挖掘概述、数据/属性和度量,占比2% | 2. 预备知识(数学知识、Python知识) | 0% | 12% | 增加矩阵和线性代数、概率论和数理统计、信息熵与基尼系数以及最优化等数学预备知识,占比6%% v, k" ^) ~* |/ e$ X5 L4 z
/ G* Z1 M- `/ W4 h增加Python语言基础、数据采集与爬虫以及数据可视化等Python预备知识和工具使用方法,占比6%
B1 I1 v1 a9 v( M2 h! y. x | 3. 数据预处理 | 5% | 12% | 增加数据抽取、转换和加载和特征处理等内容,占比8%$ B+ ?# Q/ n. _6 d# f9 A' i z
p, J" I0 r/ ~优化数据清洗内容,占比4%
I/ e: ~+ o4 ]5 o$ R | 4. 特征选择与降维 | 0% | 7% | 增加特征选择和降维等内容介绍,占比7% | 5. 有监督学习 | 5% | 11% | 增加有监督学习的预备知识、线性回归、逻辑回归、KNN、SVM等有监督学习算法,占比6%9 w- B: |2 r7 m' J
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优化朴素贝叶斯、决策树和集成算法等有监督学习算法,占比5%
. l; m1 L) g, G2 E8 U | - 6. 无监督学习
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| 5% | 5% | 优化聚类算法及关联规则算法,占比5% | - 7. 模型评估与优化
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| 0% | 12% | 增加模型评估与优化预备知识、最优化模型、模型评估与选择、正则化等内容,占比12% | - 8. 数据挖掘综合应用
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| 0% | 8% | 增加数据挖掘的流程、综合应用的案例分析等内容,占比8% | - 9. Spark MLlib数据挖掘8 B2 \6 N) q& k; B: F& _
| 0% | 11% | 增加Spark MLlib基础入门、基础统计分析、特征提取和转换、分类与回归、聚类与降维、关联规则与推荐算法、评估矩阵等内容,占比11% | - 10. 华为云机器学习服务MLS5 p g' Z" q' B' F4 y- f7 G
| 5% | 6% | 优化华为云机器学习服务MLS、华为机器学习平台FusionInsight Miner等内容,占比6% | - 11. 大数据架构和大数据治理; h# t! v( o3 O: Q4 e! l/ U5 f
| 0% | 9% | 增加大数据架构、大数据治理等内容,占比9% | - 12. 大数据挖掘
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| 0% | 3% | 增加数据挖掘背景、银行客户精准画像案例、提升信用卡安全案例和城市环境质量分析挖掘案例等内容,占比3% | - 13. FusionInsight LibrA华为分布式数据仓库
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: r8 {! h* z$ C+ F% A& D6 T( q | 70% | 0% | 该知识点刷新到HCIE-Big Data-Data Analysis & Management V1.0第六章:GaussDB 200分布式数据仓库
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2 |) u; D+ a4 o2 x+ n m删除FusionInsight Libra分布式数据库概述、组件简介、产品特性和关键技术、安全管理、数据库管理系统并发控制、数据库性能监控、数据迁移、SQL 介绍、数据库设计、应用程序开发指导等内容,占比70% + t) x" k6 X( g
| - 14. 数据仓库介绍) v/ r* i, j+ {# M' Z
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| 5% | 0% | 该知识点刷新到HCIE-Big Data-Data Analysis & Management V1.0第二章:预备知识
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删除OLAP和OLTP概念、数据仓库和数据集市概念、多维数据模型、概念分层、ROLAP/MOLAP/HOLAP、方体物化等内容,占比5% 2 w- N) T" P6 ~: |6 i0 B2 ^: t
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3.2 实验手册5 a6 M$ w d# i, k
% \6 ^: A) l( R, b HCIE-Big Data-Data Mining V2.0实验手册内容包含:
- r' B+ g) [/ z; b 知识点 | V1.0 | V2.0 | 变更说明 | 1. 基础数学知识、Python知识 | 0% | 12% | 增加数学实验、Python实验,各占比6% | 2. 数据预处理 | 0% | 12% | 增加数据预处理实验,占比12% | 3. 特征选择与降维 | 0% | 7% | 增加特征选择与降维实验,占比7% | 4. 有监督学习 | 0% | 11% | 增加有监督学习实验,占比11% | 5. 无监督学习 | 0% | 5% | 增加无监督学习实验,占比5% | 6. 模型优化预评估 | 0% | 12% | 增加模型优化预评估实验,占比12% | 7. 数据挖掘综合 | 0% | 8% | 增加数据挖掘综合实验,占比8% | 8. Spark MLlib | 0% | 11% | 增加Spark MLlib实验,占比11% | 9. 华为机器学习服务MLS | 5% | 6% | 优化华为机器学习服务MLS实验,占比6% | 10. ETL | 0% | 6% | 增加ETL实验,占比6% | 11. 综合大实验 | 0% | 10% | 增加数据挖掘综合大实验指导手册,包含房价售价预测、信用违约预测、犯罪类型预测、银行办理贷款业务预测等场景的数据挖掘综合实验,占比10% | 12.FusionInsight LibrA | 60% | 0% | 删除FusionInsight LibrA实验手册,占比60% | & @7 Q4 R8 J) \6 X2 w
3.3 培训时长
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' b' V6 o. m& c1 Y7 T2 j4 j! t! m! I HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训时长,共计12天。
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6 A: ^( A u: o6 a2 v6 e- `$ f 3.4 实验环境
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具体实验环境搭建和采购请参考培训产品清单中的《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0设备清单》和《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0实验环境搭建指南》。9 S/ K: o$ u" M! t3 Z- h+ A$ e
/ E. V" M0 H% e, v. Y, S 4. HALP/ICT学院讲师% x5 W" M' m* f% Y( P' P
( y b4 E' l. k( ? HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 | 说明 | HALP/ICT学院讲师赋能 | HALP/ICT学院讲师通过华为e学云自学完成 | HALP/ICT学院讲师认证 | 需通过笔试、实验和试讲后申请讲师认证证书 | , S! }* N, F: \) J# j/ ~: R. ?
; y& j5 a0 G4 E: D0 V 5. 考试说明
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HCIE-Big Data-Data Mining V2.0认证考试已于2019年7月2日在Pearson VUE平台上线,Pearson VUE考试预约网址: http://www.pearsonvue.com.cn/。考试代码为:H13-731,保持不变。
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HCIE-Big Data V1.0认证考试预计将于2020年01月01日下线,请参加HCIE-Big Data V1.0考试的考生务必在2019年12月31日前(含当天)完成预约及考试。请广大考生提前做好学习、培训和考试计划。具体如下:6 U- V7 ?% r; h: ^9 o
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认证项目 | 考试代码 | 考试名称 | 版本 | 考试地点 | 考试时长 | 通过分数/总分 | HCIE-Big Data-Data Mining | H13-731 | HCIE-Big Data-Data Mining (Written) | V2.0 | Pearson VUE | 90 min | 600/1000 | HCIE-Big Data (Written) | V1.0 | H13-732 | HCIE-Big Data-Data Mining (LAB) | V2.0 | 华为 | 480 min | 80/100 | HCIE-Big Data(LAB) | V1.0 | H13-733 | HCIE-Big Data-Data Mining (Interview) | V2.0 | 华为 | 60 min | 通过/不通过 | HCIE-Big Data(Interview) | V1.0 | 5 d' P. n* O/ W* A4 z
6. 发布区域范围和目标客户1 A1 n& w; u9 j- R) p5 q
$ y/ a5 _: C9 x HCIE-Big Data-Data Mining V2.0于2019年7月2日正式向中国区发布。
& T" o$ L- F, p6 z6 ]% Q( e- K
" K" l* j, E8 C 主要面向使用华为产品的用户、合作伙伴工程师、ISV工程师、内部工程师、高校学生以及ICT从业人员等。
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