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        工信教育

        證書介紹
        初級: 面向大數據應用、開發相關企事業單位及科研機構的大數據爬蟲、大數據數倉開發、大數據ETL、大數據開發、流計算、大數據測試、大數據應用開發、報表開發等崗位,能根據項目文檔及大數據處理流程,完成工程化的離線數據采集、數據抽取、數據轉換、數據加載等基礎技術工作。
        中級: 面向大數據應用、開發相關企事業單位及科研機構的大數據爬蟲、大數據數倉開發、大數據ETL、大數據開發、流計算、大數據測試、大數據應用開發、報表開發等崗位,能根據業務需求,完成工程化的離線或網絡數據采集、數據處理、數據查詢和檢索等工作。
        高級: 面向大數據應用、開發相關企事業單位及科研機構的大數據爬蟲、大數據數倉開發、大數據ETL、大數據開發、流計算、大數據測試、大數據應用開發、報表開發等崗位,能根據業務需求,完成工程化的離線或實時數據采集、處理計算、網絡爬蟲架構設計、開發與優化和數據檢索等工作。
        面向崗位

        主要面向大數據行業、大數據處理與應用領域企事業單位及科研機構的大數據爬蟲工程師、大數據ETL 工程師、實時計算工程師、大數據開發工程師、大數據應用開發工程師、報表開發工程師等崗位,能根據項目需求和業務場景完成網絡數據采集、離線數據采集、作業調度、實時數據采集、數據清洗、數據計算、數據派生、OLAP 系統應用、查詢系統應用、報表系統應用等工作。

        面向專業
        (1)參照原版專業目錄:
        中等職業學校:計算機應用、軟件與信息服務、移動應用技術與服務、計算機網絡技術、網站建設與管理、客戶信息服務、通信運營服務、電子商務。
        高等職業學校:大數據技術與應用、云計算技術與應用、計算機應用技術、 計算機網絡技術、計算機信息管理、軟件技術、軟件與信息服務、信息統計與分析、人工智能技術服務。
        高等職業教育本科學校:大數據技術與應用、計算機應用工程、信息安全與管理、軟件工程。
        應用型本科學校:數據科學與大數據技術、大數據管理與應用、數據計算及應用、計算機科學與技術、信息管理與信息系統、軟件工程、應用統計學、信息資源管理。
        (2)參照新版職業教育專業目錄:
        中等職業學校:大數據技術應用、計算機應用、軟件與信息服務、移動應用技術與服務、計算機網絡技術、網站建設與管理、客戶信息服務、通信運營服務、電子商務專業。
        高等職業學校:大數據技術、云計算技術應用、計算機應用技術、計算機網絡技術、軟件技術、統計與大數據分析、人工智能技術應用專業。
        高等職業教育本科學校:大數據工程技術、計算機應用工程、信息安全與管理、軟件工程技術。
        應用型本科學校:數據科學與大數據技術、大數據管理與應用、數據計算及應用、計算機科學與技術、信息管理與信息系統、軟件工程、應用統計學、信息資源管理。
        證書考核
        考核方式: 大數據工程化處理與應用職業技能等級證書初、中、高三個級別的理論考試采用上機考核方式,考試時間1小時;實操考試采取模擬實訓任務的考核方式,考試時間1.5小時。
        考核成績評定: 理論考試試卷滿分為100分,權重40%;實操考試試卷滿分為100分,權重60%。綜合成績等于理論和實操考試成績的加權之和,綜合成績合格標準為大于等于60分,綜合成績合格的學員可以獲得相應級別的職業技能等級證書。
        實訓設備要求
        考核內容
        級別 考核知識點
        初級
        1.大數據工程化采集: 包括使用可視化工具采集網頁數據、使用ETL工具采集離線數據源并調度構建完成的采集作業。
        2.大數據工程化處理: 包括使用圖形化工具對缺省、重復數據進行清洗,對數據表進行管理,對字符串切分變化以及根據給定規則計算數據標簽。
        3.大數據工程化應用: 包括對OLAP系統、搜索系統和報表系統的加載、查詢、展示等簡單使用。
        中級
        1.大數據工程化采集: 包括編寫腳本進行網絡爬蟲和離線數據采集,通過編寫腳本實現作業調度。
        2.大數據工程化處理: 包括使用SQL函數編寫腳本進行不同層次數據倉庫的清洗、計算、標簽派生。
        3.大數據工程化應用: 包括使用OLAP系統構建數據立方并進行查詢、使用搜索系統構建索引并進行查詢、使用各查詢系統構建報表進行數據呈現。
        高級
        1.大數據工程化采集: 包括使用分布式框架完成網絡數據采集和離線數據采集,通過調度框架完成對采集作業流設置,通過日志采集工具和消息隊列完成實時數據采集。
        2.大數據工程化處理: 包括使用分布式框架進行復雜數據清洗,編寫自定義函數進行數據計算及表格式轉換,根據業務場景制作用戶畫像。
        3.大數據工程化應用: 包括對MOLAP、ROLAP、檢索系統的復雜應用及接口開發,制作交互式報表。
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