大數(shù)據(jù)EBDP認(rèn)證的核心知識(shí)點(diǎn)覆蓋了從基礎(chǔ)概念到實(shí)際應(yīng)用的多個(gè)層面，旨在培養(yǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)人士。以下是其核心知識(shí)體系的歸納：

一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念與技術(shù)架構(gòu)

1、核心概念

大數(shù)據(jù)的定義與特征。

大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展歷程及典型應(yīng)用場景。

2、技術(shù)架構(gòu)

大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)組件的原理與功能。

批處理與實(shí)時(shí)處理的技術(shù)差異。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)(如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖)的選型與適用場景。

二、數(shù)據(jù)處理與分析

1、數(shù)據(jù)處理流程

數(shù)據(jù)采集、清洗(異常值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化)、轉(zhuǎn)換。

數(shù)據(jù)分層邏輯(ODS、DWD、DWS等)與數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)。

2、分析與挖掘

數(shù)據(jù)挖掘算法(分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則)及工具。

統(tǒng)計(jì)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用(如預(yù)測模型、推薦系統(tǒng))。

數(shù)據(jù)可視化工具(如Tableau、Power BI)與可視化原則。

三、數(shù)據(jù)治理與安全管理

1、數(shù)據(jù)治理框架

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理(完整性、一致性、時(shí)效性)與評估指標(biāo)。

元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)目錄構(gòu)建及數(shù)據(jù)血緣分析。

數(shù)據(jù)生命周期管理(從產(chǎn)生到歸檔/銷毀)。

2、數(shù)據(jù)安全與合規(guī)

數(shù)據(jù)隱私保護(hù)(如GDPR、CCPA等法規(guī)要求)。

數(shù)據(jù)脫敏、加密傳輸與存儲(chǔ)安全策略。

數(shù)據(jù)訪問控制(RBAC模型)與審計(jì)日志。

四、業(yè)務(wù)應(yīng)用與價(jià)值轉(zhuǎn)化

1、業(yè)務(wù)知識(shí)融合

業(yè)務(wù)流程分析與數(shù)據(jù)需求提煉(如電商用戶畫像、供應(yīng)鏈優(yōu)化)。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策模式(如A/B測試、ROI分析)。

2、場景化實(shí)踐

行業(yè)典型案例(金融風(fēng)控、醫(yī)療健康、智能制造)的數(shù)據(jù)解決方案設(shè)計(jì)。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品化思維(如數(shù)據(jù)API設(shè)計(jì)、可視化報(bào)表開發(fā))。

五、趨勢與拓展

1、新興技術(shù)融合

人工智能與大數(shù)據(jù)的結(jié)合(如AutoML、深度學(xué)習(xí)模型部署)。

邊緣計(jì)算、5G對大數(shù)據(jù)處理的影響。

2、治理與倫理

數(shù)據(jù)倫理問題(如算法偏見、數(shù)據(jù)濫用)及應(yīng)對策略。

綜上所述，EBDP認(rèn)證的核心在于打通“技術(shù)-治理-業(yè)務(wù)”閉環(huán)，既要求掌握Hadoop、Spark等工具的操作，也需要理解數(shù)據(jù)治理框架和業(yè)務(wù)場景落地能力。對于零基礎(chǔ)考生，建議從基礎(chǔ)概念入手，結(jié)合實(shí)操訓(xùn)練逐步提升;對于有經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)者，可重點(diǎn)突破數(shù)據(jù)治理與業(yè)務(wù)應(yīng)用模塊，強(qiáng)化核心競爭力。