山东省大数据职称考试大纲-中级
2022-11-14 10:02:15 1 举报AI智能生成
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山东省大数据职称考试大纲（中级），山东省大数据系统职称考试，中级考试考点。
作者其他创作
大纲/内容
隐私权和个人信息保护
数据安全制度、数据安全保护义务、政务数据安全与开放
数据分类、重要数据备份和加密等措施
电子签名、数据电文基本概念
核心密码、普通密码、商用密码之间
法律法规
数据共享的范围边界和使用方法
数字强省“十四五”规划发展目标及主要任务
山东省促进大数据发展的总体目标以及大数据应用生态体系
政策文件
GB/T 35295-2017 信息技术 大数据 术语
GB/T 35589-2017 信息技术 大数据 技术参考模型
GB/T 37973-2019 信息安全技术 大数据安全管理指南
GB/T 38667-2020 信息技术 大数据 数据分类指南
GB/T 38673-2020 信息技术 大数据 大数据系统基本要求
相关标准
职业道德
大数据法律法规、政策文件及相关标准
面向对象发展历史，引入原因
面向对象编程与非面向对象编程的优缺点
抽象的5个层次，抽象形式
类和方法
消息、实例和初始化
继承和替换
静态行为和动态行为
面向对象技术
性能分析的概念和方法，包括时间复杂性和空间复杂性分析
线性表的概念，堆栈、队列、跳表和散列的描述方法与应用
树
图
数据结构与算法
概念和结构
进程管理（进程概念、进程调度、同步及死锁处理）
内存管理（内存管理策略、虚拟内存管理）
存储管理（文件系统、文件系统实现、大容量存储结构和I/O系统）
系统保护与安全
操作系统
在信息时代核心作用、发展历史；分类，网络标准化，网络参考模型，网络体系结构
物理层概念，信道极限容量的概念以及信道最大传输速率的公式，模拟传输和数字化传输的物理层标准
书库链路层概念，停等协议和连续ARQ协议，滑动窗口协议，检错和纠错机制
介质访问控制子层概念，动态多路访问控制协议，以太网，无线局域网，数据链路层的交换技术
网络层概念，路由协议，拥塞控制算法，服务质量，网络互联，IP协议，子网掩码
传输层概念，传输层路由协议，TCP，UDP，拥塞控制算法
应用层的概念，DNS，邮件系统，www，流音频与视频
计算机网络
计算机基础知识
电子政务的概念、内容和技术形式
中国政府信息化的策略和历程
政府对政府（G2G）模式
政府对企业（G2B）模式
政府对公众（G2C）模式
政府对公务员（G2E）模式
电子政务应用模式
电子政务
概念及基本特征
企业与企业之间（B2B）模式
企业与消费者之间（B2C）模式
消费者与消费者之间（C2C）模式
电子商务与线下实体店结合向消费者提供商品和服务（O2O）模式
电子商务的类型
电子商务
概念
架构
应用
物联网
架构及关键技术
服务类型
发展云计算的主要任务
云计算
特点
移动互联网
研究范畴
实际应用
人工智能
系统架构
分类
区块链
量子技术
新一代信息技术
项目管理基础知识
项目管理知识体系构成
IPMP/PMP、PRINCE2等项目管理认证体系
项目管理成熟度模型
项目管理量化方法
项目管理的理论与体系
组织结构对项目的影响
瀑布模型及其瀑布模型基础上改进的模型
原型化模型
敏捷开发模型
软件生命周期其他模型
信息系统项目典型生命周期模型
项目整体管理的含义、作用
项目整体管理的过程
进度管理
成本管理
质量管理
人力资源管理
沟通管理和干系人管理
风险管理
单个项目管理的其他方法
单个项目的管理过程
信息系统安全策略
信息安全系统工程
PKI公开密钥基础设施
PMI权限（授权）管理基础
信息安全审计
信息系统安全管理其他方法
信息系统安全管理
项目管理
信息化基础知识
网络安全的基本概念、基本属性及网络安全模型；网络完全评估；网络完全服务
网络安全体系的安全服务、安全机制、安全服务配置很安全管理等；TCP/IP协议安全体系
各种网络安全技术的概念，了解物理安全、网络安全设备、系统安全、应用安全的技术知识
网络安全运维与保障的框架、基本原理，安全管理的技术、设施、工具和方法
网络安全
大数据安全管理及安全需求的原则，数据安全分类、定级的原则和方法
数据采集、存储、处理、分发、删除等活动的概念，相关技术安全要求
云存储安全体系、数据生命周期中的安全风险、保障云存储安全的原则及云计算边界安全相关的概念及云计算安全架构
大数据安全与防护保障机制、大数据安全审计、大数据安全评估与安全管理系统
数据安全
大数据安全
关系模型概念和SQL语言
关系数据库设计方法
关系数据库索引
关系数据库查询处理与查询优化
关系数据库事务概念和事务调度方法
数据库并发控制技术
非关系数据库背景、特点和分类
数据库系统
数据挖掘
数据仓库的产生与发展
数据仓库与数据挖掘的联系与区别
数据挖掘工具
数据仓库的体系结构，元数据、粒度、分割的概念，数据仓库中的数据组织形式
数据模型：概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型
联机分析处理（OLAP）技术
OLAP中的多维分析操作，包括钻取、切片和切块、旋转
多维联机分析处理、关系联机分析处理、MOLAP和ROLAP的差异、混合型联机分析处理；OLAP的衡量标准
数据清洗、数据集成和变换、数据归约的概念与方法
关联规则的概念和分类
数据仓库
散点图、折线图、饼图、环图、双层环图、柱状图、堆积柱状图、分组柱状图、正负条形图、雷达图
数据可视化
虚拟化技术
分布式计算、高性能计算、边缘计算
监督学习、无监督学习、强化学习的概念和区别
数据集市、数据仓库、数据中台、数据平台的概念
数据采集与预处理过程，数据采集、数据清洗、数据转换、数据脱敏的方法
数据存储与管理技术、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、NoSQL数据库、分布式数据库HBase
大数据处理环节的主要思想：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（包括大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）
大数据处理与分析的代表性流行产品
大数据处理技术
大数据技术与应用
事件分析模型
点击分析模型
用户行为路径分析模型
用户分群分析模型
大数据分析模型
概率、条件概率的概念并会简单计算
随机事件的独立性和随机变量的独立性
乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式，并会简单应用
随机变量分布函数，连续型随机变量的密度函数和离散型随机变量的分布列
两点分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布
数学期望、方差（标准差）、相关系数
多元随机变量，样本均值、样本方差（标准差）
点估计，点估计的无偏性、相合性
参数的矩估计、最大似然估计
线性回归
方差分析（ANOVA）
概率统计与统计推断
感知机的定义和基本原理
Logistic回归算法原理与特点
朴素贝叶斯算法
k邻近算法
支持向量机（SVM）算法
决策树算法，决策树的剪枝理论
常见集成方法如boosting、bagging
聚类分析
主成分分析的原理
生成式半监督学习算法、半监督SVM、图半监督学习方法
统计学习与数据挖掘
全连接网络（MLP）
卷积神经网络（CNN），集中经典的卷积神经网络（AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet）
循环神经网络（RNN），常见模型（长短期记忆网络LSTM、GRU）
生成对抗网络（GAN、WGAN）
马尔可夫决策过程，应用范围
经典强化学习算法（Q-learning、SARMA）
经典深度强化学习算法（DQN、DDPG、A3C、TRPO、PPO）
深度学习与强化学习
数据科学
山东省大数据职称考试大纲
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