华为大数据挖掘专家认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0（中文版）发布通知

小乔

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。

  Y" B5 e) o8 A/ H' U       1. 发布概述
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( c! w4 ?: `2 |) v        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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' _/ m; A9 L* h+ ?2 f        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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1 g/ s/ S+ ]1 y  s        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。

- I* W1 F4 Y- T; U        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。

        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。
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        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。

9 J1 k4 d: y! f! r* ~+ F6 K        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。

        2. 产品介绍

) L0 q% A: v# K" o        华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训清单如下：
) M% X' t; ^7 }5 B        《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训教材》
6 O4 O2 M% h8 H/ M& A        《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0实验手册》
        《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训大纲》
1 H# Y" e! |. j$ W. x$ j        《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试大纲》
* i1 O5 l( h" ]' b        《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0课程表》
" @% W4 I7 b) H0 {6 ?  B        《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 设备清单》
        《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0实验室搭建指南》
5 H* T( p" Z, B5 I) L% @, d        《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 e-Learning视频》
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/ D+ i& o9 b0 j        3. 培训说明
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        3.1 培训教材

知识点	V1.0	V2.0	变更说明
1. 数据挖掘介绍 ' i) |8 v! j9 Q 9 s2 E* ?8 h  z# H1 X3 G6 C	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% 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% & j4 f1 I3 K! ?' _) g $ x, ~9 B0 E* B 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% " A. W4 f% V5 m8 B' A: K
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% + ]+ {3 T1 l, X$ }% ^* J- f9 } 优化数据清洗内容，占比4%   L6 q6 }4 a# D" t
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% 7 N; S+ X+ M5 }+ j 1 H% R& ^: u0 `* G# ]5 N8 }5 p1 @% I 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% 9 e% O/ _  A. ]! u& v9 ?( w
6. 无监督学习	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	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	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	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MLS + i6 v( @7 _2 _( p0 U5 V	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 + I7 t/ |/ I' {$ W0 q* \5 W$ \1 b6 X	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 8 @% T( `% ]) \! w	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 7 ^6 a" A+ M) j( w8 P 6 y9 X8 R) B6 d8 V- ~	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 1 {0 W! N' v9 R: `# l 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% # [& w9 m" s  Z% k: Y& H- q$ x: O
14. 数据仓库介绍 - j1 s0 A8 x1 ?, ~& g 1 i* T3 X6 j  ]8 s- T" V# ?# u8 k	5%	0%	该知识点刷新到HCIE-Big Data-Data Analysis & Management V1.0第二章：预备知识 0 I  x' V9 r* Q) D 2 \* i3 B" {3 H8 z8 _! R: D' w: N 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%

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        3.2 实验手册
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        HCIE-Big Data-Data Mining V2.0实验手册内容包含：

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%

+ n/ a8 `: k6 t        3.3 培训时长

        HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训时长，共计12天。
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! e  k! M8 {6 F3 o- @% }% u$ x        3.4 实验环境

        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》。

        4. HALP/ICT学院讲师

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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

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  k1 z9 ^! [! D/ x        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：
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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

        6. 发布区域范围和目标客户
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2 w' O; S' q, H) C        HCIE-Big Data-Data Mining V2.0于2019年7月2日正式向中国区发布。

        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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vaio

数据挖掘还是值得学习的！

fbd12

tangguo888

棒呆了

shmhb

大数据的学习门槛 真的不低啊啊