1、華為大數(shù)據(jù)認(rèn)證體系介紹技術(shù)創(chuàng)新，變革未來崗位角色認(rèn)證視圖HCIP-Big Data Developer 開發(fā)工程師（大數(shù)據(jù)類）解決方案工程師系統(tǒng)設(shè)計(jì)HCIE-Big Data-Data Mining大數(shù)據(jù)架構(gòu)師行業(yè)數(shù)據(jù)建模專家大數(shù)據(jù)算法專家數(shù)據(jù)挖掘工程師大數(shù)據(jù)工程師產(chǎn)品經(jīng)理（大數(shù)據(jù)類）項(xiàng)目經(jīng)理（大數(shù)據(jù)類）售前工程師售后技術(shù)服務(wù)HCIA-Big Data技術(shù)驅(qū)動(dòng)華為大數(shù)據(jù)認(rèn)證特點(diǎn)注重人才技能成長(zhǎng)路徑認(rèn)證從低階到高階呈現(xiàn)更強(qiáng)的演進(jìn)關(guān)系。認(rèn)證核心培養(yǎng)大數(shù)據(jù)思維認(rèn)證面試引入“活”的知識(shí)，考察持續(xù)跟蹤技術(shù)和和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、重要標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、文獻(xiàn)的閱讀的意識(shí)。增加知識(shí)點(diǎn)的廣度和深度加大開源內(nèi)容的比重，增加案例

2、與業(yè)務(wù)分析思路及端到端實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容，以滿足大數(shù)據(jù)核心崗位技能需要及提升學(xué)員的實(shí)際應(yīng)用能力。認(rèn)證規(guī)劃以人為本華為大數(shù)據(jù)認(rèn)證從學(xué)員視角出發(fā)，匹配企業(yè)用人需求進(jìn)行升級(jí)，希望真正做到授人以漁，幫助求職者獲得明確的就業(yè)方向及與之所匹配的工作能力求職者通過華為大數(shù)據(jù)認(rèn)證后，不僅能增加知識(shí)儲(chǔ)備，驗(yàn)證知識(shí)技能，還能培養(yǎng)大數(shù)據(jù)思維和解決行業(yè)問題的能力，助力其成長(zhǎng)為優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)專家。認(rèn)證知識(shí)體系概覽HCIP-Big Data Developer 開源Hadoop主流技術(shù)和二次開發(fā)場(chǎng)景化解決方案和行業(yè)案例大數(shù)據(jù)離線批處理理論與實(shí)戰(zhàn)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流計(jì)算理論與實(shí)戰(zhàn)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢索理論與實(shí)戰(zhàn)大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉(cāng)理論與實(shí)戰(zhàn)HCIE-Big

3、 Data-Data Mining線性代數(shù)及數(shù)理知識(shí)數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)分析思路及數(shù)據(jù)挖掘常用工具華為大數(shù)據(jù)挖掘組件與MLS服務(wù)大數(shù)據(jù)架構(gòu)高階知識(shí)及數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)知識(shí)數(shù)據(jù)挖掘全流程理論和實(shí)踐：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、有監(jiān)督、無監(jiān)督、模型評(píng)估與優(yōu)化、模型部署等端到端案例精講和實(shí)踐大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)及關(guān)鍵技術(shù)介紹開源大數(shù)據(jù)Hadoop核心組件架構(gòu)介紹和使用HDFS、MapReduce、 Spark、 HBASE、Hive、Flume、Kafka、Flink、ZooKeeperHCIA-Big Data華為大數(shù)據(jù)創(chuàng)新訓(xùn)練營(yíng)引流認(rèn)證創(chuàng)新訓(xùn)練營(yíng)新工科ICT學(xué)院ICT大賽HALP大數(shù)據(jù)認(rèn)證高校教育以專業(yè)基礎(chǔ)學(xué)科為主，

4、教師缺乏企業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)理論教學(xué)需輔以企業(yè)案例實(shí)訓(xùn)，培養(yǎng)學(xué)生自主創(chuàng)新能力ICT大賽云賽道加分賽中大數(shù)據(jù)認(rèn)證作為加分項(xiàng)新工科ICT學(xué)院ICT大賽HALP大數(shù)據(jù)認(rèn)證ICT大賽第5屆2020年3月啟動(dòng)！鯤鵬賽道（大數(shù)據(jù)實(shí)踐）AIoT創(chuàng)新賽道（含大數(shù)據(jù)加分）創(chuàng)新訓(xùn)練營(yíng)2019年第4屆100,000+學(xué)生1600+高校，首次增加創(chuàng)新賽道國(guó)家：60+國(guó)家華為大數(shù)據(jù)認(rèn)證結(jié)合新工科聯(lián)盟打造大數(shù)據(jù)能力測(cè)評(píng)新工科ICT學(xué)院ICT大賽HALP大數(shù)據(jù)認(rèn)證新工科聯(lián)盟經(jīng)華為與新工科聯(lián)盟高小鵬院長(zhǎng)以及計(jì)衛(wèi)星教授交流后，聯(lián)盟認(rèn)可華為認(rèn)證可以維持現(xiàn)有體系架構(gòu)，架在新工科聯(lián)盟的基礎(chǔ)級(jí)認(rèn)證之上，并于2019年11月啟動(dòng)全國(guó)統(tǒng)考，每年例

5、行舉辦。華為積極參與考試大綱、試題、聯(lián)合證書發(fā)布等系列活動(dòng)。創(chuàng)新訓(xùn)練營(yíng)ICT學(xué)院大數(shù)據(jù)方向?qū)I(yè)建設(shè)植入大數(shù)據(jù)認(rèn)證新工科ICT學(xué)院ICT大賽HALP大數(shù)據(jù)認(rèn)證創(chuàng)新訓(xùn)練營(yíng)附錄：HCIA-Big Data大綱行業(yè)趨勢(shì)介紹01.大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)及關(guān)鍵技術(shù)介紹關(guān)鍵組件原理和架構(gòu)介紹（HDFS/MapReduce/Spark/HBase/ElasticSearch/Hive/Redis/Flume/Kafka/Flink/Loader/GraphBase/ELK）02. 大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)03.大數(shù)據(jù)核心組件使用及實(shí)戰(zhàn)演練架構(gòu)介紹關(guān)鍵能力04.華為大數(shù)據(jù)平臺(tái)FusionInsight HD核心組件操作實(shí)戰(zhàn)大

6、數(shù)據(jù)集群綜合實(shí)驗(yàn)附錄：HCIP-Big Data Developer大綱大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)技能要求，流程，和傳統(tǒng)開發(fā)差異對(duì)比案例舉證01. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)總指導(dǎo)離線應(yīng)用場(chǎng)景、核心訴求和技術(shù)架構(gòu)HDFS、Hive、Spark SQL和數(shù)據(jù)集成工具的架構(gòu)原理，開發(fā)和調(diào)優(yōu)調(diào)試離線批處理實(shí)戰(zhàn)02. 大數(shù)據(jù)離線批處理場(chǎng)景實(shí)時(shí)檢索應(yīng)用場(chǎng)景、核心訴求和技術(shù)架構(gòu)HBase 、ElasticSearch、GraphBase的架構(gòu)原理，開發(fā)和調(diào)優(yōu)調(diào)試實(shí)時(shí)檢索實(shí)戰(zhàn)03. 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念和應(yīng)用場(chǎng)景GaussDB 200介紹融合數(shù)倉(cāng)實(shí)戰(zhàn)包含離線，實(shí)時(shí)檢索和實(shí)時(shí)流處理05. 大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉(cāng)場(chǎng)景實(shí)時(shí)流應(yīng)用場(chǎng)景、核心訴求和技術(shù)架構(gòu)Flume、 Kafka、 Flink、 Spark Streaming、 Redis的架構(gòu)原理，開發(fā)和調(diào)優(yōu)調(diào)試實(shí)時(shí)流處理實(shí)戰(zhàn)04. 大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)時(shí)流處理場(chǎng)景附錄：HCIE-Big Data-Data Mining大綱 線性代數(shù)基礎(chǔ)概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)Python語(yǔ)言基礎(chǔ)爬蟲和可視化01.預(yù)備知識(shí)和工具數(shù)據(jù)預(yù)處理特征選擇與降維有監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型評(píng)估與優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘綜合應(yīng)用02.數(shù)據(jù)挖掘理論Spark MLlib