華為大數(shù)據(jù) HCIE-Big Data課程介紹

HCIE-Big Data認證定位于大數(shù)據(jù)分析領域中大型分布式并行處理數(shù)據(jù)倉庫平臺的架構原理、優(yōu)化設計、應用開發(fā)和大數(shù)據(jù)挖掘領域的基礎理論、常用挖掘算法、應用設計以及開發(fā)，旨在推動業(yè)界大數(shù)據(jù)行業(yè)的專家型人才培養(yǎng)。

HCIE-Big Data認證包括但不僅限于：（1）華為企業(yè)級的大型并行處理分布式數(shù)據(jù)倉庫平臺FusionInsight LibrA的架構、功能特性、數(shù)據(jù)庫設計、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)導入導出、數(shù)據(jù)庫調優(yōu)及數(shù)據(jù)庫開發(fā)等；（2）數(shù)據(jù)挖掘的理論（包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)倉庫、分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則等）以及使用華為企業(yè)級大數(shù)據(jù)挖掘平臺FusionInsight Miner和基于華為云的企業(yè)智能平臺EI （Enterprise Intelligence）的基礎服務 - MLS （Machine Learning Service，機器學習服務）進行數(shù)據(jù)深度分析和挖掘。

通過HCIE-Big Data認證，將證明您系統(tǒng)理解并掌握大型并行處理數(shù)據(jù)倉庫平臺的架構原理、分布式關系型數(shù)據(jù)庫的設計和優(yōu)化及應用開發(fā)；掌握大數(shù)據(jù)挖掘的基本原理，常用算法、常用挖掘方法、對華為大數(shù)據(jù)挖掘解決方案FusionInsight Miner和華為云機器學習服務MLS的熟練使用，勝任數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的相關崗位。 

企業(yè)擁有HCIE-Big Data 認證的工程師，意味著企業(yè)掌握了運用大數(shù)據(jù)技術進行大數(shù)據(jù)分析應用、大數(shù)據(jù)挖掘應用的能力。

大數(shù)據(jù)知識點： 

一章 數(shù)據(jù)倉庫平臺FusionInsight LibrA（理論） 

   第 一節(jié) 分布式數(shù)據(jù)庫架構

    體系架構基本知識

    熟悉MPP架構及優(yōu)勢

    業(yè)界產品說明

    第二節(jié) FusionInsight LibrA 基本組件簡介

    LibrA邏輯架構

    LibrA物理架構

    LibrA數(shù)據(jù)庫對象

    第三節(jié) FusionInsight LibrA 產品特性和關鍵技術

    架構和支持的操作系統(tǒng)

    面向應用開發(fā)的基本功能

    數(shù)據(jù)庫安全

    圖形化工具

    高級特性

    第四節(jié) FusionInsight LibrA 配套工具集

    Database Manager概念與架構

    Database Manager的安裝

    Database Manager的使用

    Data Studio概念與架構

    Data Studio的安裝與FusionInsight LibrA服務器的配置

    Data Studio工具支持的特性

    Data Studio的使用

    第五節(jié) FusionInsight LibrA 安全管理

    訪問控制

    用戶管理

    權限管理模型

    對象權限

    安全審計

    第六節(jié) FusionInsight LibrA 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)并發(fā)控制

    配置負載均衡

    事務與隔離

    LibrA鎖機制介紹

    第七節(jié) FusionInsight LibrA 數(shù)據(jù)庫性能監(jiān)控

    系統(tǒng)資源監(jiān)控方式

    性能相關視圖

    使用命令行監(jiān)控集群性能

    使用DM工具監(jiān)控集群性能

    第八節(jié) FusionInsight LibrA 數(shù)據(jù)遷移

    數(shù)據(jù)遷移場景劃分

    GDS工具適用場景和使用方法

    Copy from/to適用場景和使用方法

    開源ELT工具適用場景和使用方法

    gs_dump/gs_restore適用場景和使用方法

    gsql工具適用場景和使用方法

    Roach工具適用場景和使用方法

    從其他數(shù)據(jù)庫中遷移數(shù)據(jù)

    第九節(jié) FusionInsight LibrA SQL介紹

    SQL相關機制和原理

    利用EXPLAIN進行SQL調優(yōu)

    第十節(jié) FusionInsight LibrA 數(shù)據(jù)庫設計

    數(shù)據(jù)庫邏輯設計

    存儲模式

    數(shù)據(jù)分布

    表分區(qū)

    索引

    第十一節(jié) FusionInsight LibrA 應用程序開發(fā)指導

    FusionInsight LibrA驅動介紹

    ODBC應用程序開發(fā)

    JDBC應用程序開發(fā)

    基礎開發(fā)規(guī)范

第二章 FusionInsight LibrA（實驗）

    FusionInsight LibrA基本操作、語法

    FusionInsight LibrA性能優(yōu)化

    網(wǎng)絡KPI數(shù)據(jù)柵格化處理

    重點區(qū)域數(shù)據(jù)分析

    流動人口常駐地分析

第三章 大數(shù)據(jù)挖掘理論

    第一節(jié) 預備知識和數(shù)據(jù)介紹

    數(shù)據(jù)挖掘的定義

    數(shù)據(jù)挖掘的流程

    數(shù)據(jù)挖掘的應用

    數(shù)據(jù)和屬性類型

    數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述

    數(shù)據(jù)的鄰近性度量

    第二節(jié) 數(shù)據(jù)預處理

    為什么要預處理數(shù)據(jù)

    數(shù)據(jù)清理

    數(shù)據(jù)集成

    數(shù)據(jù)歸約

    數(shù)據(jù)變換

    第三節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫介紹

    數(shù)據(jù)倉庫的概念

    數(shù)據(jù)倉庫的體系結構與模型

    多維數(shù)據(jù)模型

    概念分層

    OLAP與OLTP

    方體物化

    第四節(jié) 分類

    分類和回歸的概念

    決策樹分類

    樸素貝葉斯分類

    組合分類

    后向傳播分類

    支持向量機分類

    模型評估與選擇

    第五節(jié) 聚類

    聚類的定義

    K-均值算法

    k-中心點算法

    第六節(jié) 離群點檢測

    離群點的概念

    離群點檢測的方法

    第七節(jié) 關聯(lián)規(guī)則（Association Rule）

    關聯(lián)規(guī)則的定義

    關聯(lián)規(guī)則挖掘步驟及相關概念

    關聯(lián)規(guī)則挖掘方法分類

    Apriori算法

    第八節(jié) FusionInsight Miner 和華為云機器學習服務MLS

    FusionInsight Miner整體介紹

    關系分析

    標簽管理

    華為云機器學習服務

第四章 大數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)

    銀行定期存款業(yè)務預測

    客戶分群

    鮑魚生長年齡預測

認證考試

HCIE-Big Data 證書有效期與重認證方式

有效期：二年

重認證項目：在認證過期之前，通過目前提供的任意一門HCIE 筆試或實驗或面試。華為重認證項目詳情請參考手冊中對“華為重認證策略”的說明