大数据工程师（高级）

【项目简介】

      大数据工程师课程是一套集专业化知识架构、科学化培养路径、系统化考核标准于一体的高端大数据领域人才培养体系 ，涉及在互联网、金融领域，大数据工程用于信贷风控、精准营销、股价分析、智能投顾和反欺诈等行业专门从事大数据技术的系统搭建、数据存储处理与分析挖掘、应用解决方案设计，旨在通过处理和分析海量数据，挖掘数据价值、提供决策的新型数据应用人才所需要的技能。

      本证书由工业和信息化部教育与考试中心（工信部直属正局级事业单位）颁发，该中心同时负责全国计算机技术与软件专业技术资格考试、通信专业技术人员职业水平考试等国家级认证，确保证书具备国家公信力与行业权威性。证书在政府数字化项目招投标、企业资质审核中享有加分权，是持证人专业能力的官方认可。学员考试通过后，可通过工信部教育与考试中心官网（www.miiteec.org.cn）查询证书。

    “大数据工程师 ”是涉及大数据技术的系统搭建、数据存储处理与分析挖掘、应用解决方案设计，着重于构建完整大数据生态系统，涵盖操作系统与框架搭建，存储处理与深度分析挖掘关系型与非关系型数据，能针对特定场景制定大数据应用方案，实现数据价值最大化等从业者的全面考核。

【能力标准】

    掌握Hive、PySpark、Python、MongoDB的基本操作和工具使用。精通关系型数据（如MySQL）和非关系型数据（如MongoDB）的存储与处理。对于关系型数据库，熟练掌握数据库基础概念，能进行MySQL的基本操作（如数据插入、查询、更新、删除）、联表查询与复杂子查询，编写存储过程和函数以优化数据处理逻辑。对于非关系型数据库，熟练掌握MongoDB的入门实战操作，包括安全认证与管理、复制与分片技术以实现高可用和高性能的数据存储，熟练进行文档操作、聚合操作，通过Python与MongoDB交互实现数据的灵活读写，合理运用视图与索引提升数据查询效率。具备扎实的数据挖掘基础，理解数据挖掘的流程和常用算法（如分类、聚类、回归等算法），能够根据业务需求选择合适的数据挖掘算法解决实际问题以及大数据分析框架配置能力，熟悉 PySpark大数据分析概述，掌握PySpark安装配置，能够在大数据集群环境中部署和运行PySpark应用程序，实现高效的大数据分析任务。

    在大数据项目实施过程中，能够迅速识别和分析遇到的各种问题，如数据质量问题、系统性能瓶颈、算法效果不佳等。运用所学知识和经验，提出有效的解决方案，确保项目顺利进行。具备创新思维，能够根据业务需求和技术发展趋势，提出创新性的大数据解决方案和应用思路，为企业创造更大的价值。适合政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析应用资深人员。

【课程内容】

【考试方式】

考试方式为线上考试系统统考，考试形式为上机答题，闭卷。

考试题型：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。

【成绩评分】

考试最终成绩满分为100分，成绩80-100分为优秀；成绩60-79分为合格；成绩60分以下为不合格。 

【证书】

学员经考核合格，颁发大数据工程师职业技术证书，证书可官网查询。