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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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7 x3 j: V. m5 i, `. U% y0 z 1. 发布概述* l8 k* {' w% ?( q& v1 k- F
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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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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。; _9 z+ w q: ^0 Z9 c o: F7 x
# ]- P- {6 n6 e' J7 q7 f 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。+ c. v; _3 C3 {( w6 E. [9 h
9 m$ I) W( w4 c: e1 A 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。
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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。0 p6 E$ u8 \, M# C
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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。( O; w/ F+ a$ I, H9 q$ U J: |
% e; @, }5 k! _+ R7 e( E/ v) W 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。% z: @9 U% M* ]2 n. v
0 K: H4 b7 i6 y% W+ M" h& b 2. 产品介绍
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- {8 q# U/ p$ k- f1 [0 O* |5 Z 华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训清单如下：
0 G& q9 g. |) h/ ` 《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训教材》' _, ?5 K3 t* w' H6 e6 P% `
《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0实验手册》3 a) m6 c; b0 a8 C& s
《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训大纲》% l! W- |; o0 d( h. t: K
《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试大纲》8 s, s* m& ~6 k
《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0课程表》# ?' p5 t- M- P: ~' Q
《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 设备清单》
7 G6 S& S7 z1 Y# `$ i: Y- G 《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0实验室搭建指南》* ]# p5 I0 K$ k, t, {3 f
《HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 e-Learning视频》
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& g' Z, e9 W3 j- D: f' e9 o 3. 培训说明4 `% \( C2 u, y z; |# i. ?* C2 c n
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3.1 培训教材
8 H7 n! U: @8 K3 Q; a) ? 知识点 | V1.0 | V2.0 | 变更说明 | 1. 数据挖掘介绍
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% D) e% o# t0 @4 Z2 s5 r" z9 \ | 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%- c/ ^5 `. c# k& @( L
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%! l8 d- m" _7 K$ I& z/ }" Z0 ^; B
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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%
* l$ t, ]7 {, k% g4 O: 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%
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优化数据清洗内容，占比4%
6 Z2 y1 k. W+ y, g | | 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%: B, D7 Y8 ?. g6 y( Q% \7 r
" j3 z( C% \' ^4 q8 n0 T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%
" h& a, T5 V7 K; i8 W | - 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% | | 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0 Q/ x; |! e5 n( V9 v0 I8 S8 U6 e
| 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MLS2 P; |& V: g+ F" B* Q5 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$ g% ^' c1 ?+ Q7 S1 E# I- N4 L
| 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6 D4 c% N0 L" Y% y( ]" L
| 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 l6 u0 z* q3 N! M2 V
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| 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3 Z ~3 f( X7 k9 W) f9 }
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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% % {5 q/ ]) m" K# U" w: @# T
| - 14. 数据仓库介绍 S0 r& h+ s5 g/ z8 o* x, N
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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" V* N8 P$ \+ o, S3 H9 Q
( i4 I2 ?. E8 W I5 q% M* ~" g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% # v1 G3 ?8 Y, J! a7 F( L! Z
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3.2 实验手册
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( M5 T% `# h+ Q' h" M e$ F HCIE-Big Data-Data Mining V2.0实验手册内容包含：
1 ]9 [% M, i2 h' \ 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% |
9 i2 y5 m: |( @7 g! V8 x 3.3 培训时长
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HCIE-Big Data-Data Mining V2.0培训时长，共计12天。
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3 y+ d; y7 o0 d8 g- f* V9 c 3.4 实验环境
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3 @ A7 ]' Q6 c/ P q, b 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》。
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3 X8 K3 Z& u7 N- ` 4. HALP/ICT学院讲师
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; J0 m6 t/ }0 c8 x; p0 b) \# | 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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3 `$ m% o, L2 b5 |2 |: L% s 5. 考试说明/ `1 r3 x5 U4 X) v$ T
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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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( U% w1 X. w0 _( _3 ?6 A 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：0 R5 W. l; j* \
5 a$ U# `! G l2 w! F. m 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 |
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6. 发布区域范围和目标客户
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- ~4 S( n5 X8 h( u* _* N HCIE-Big Data-Data Mining V2.0于2019年7月2日正式向中国区发布。
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, R5 y3 E, \0 Q# G% u: H 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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发表于 2019-7-3 15:09:34
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发表于 2019-7-7 15:35:43
