大數(shù)據(jù)技術(shù)考察重點(diǎn)包括：基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。其中，考察知識(shí)點(diǎn)包括大數(shù)據(jù)概念、特點(diǎn)、技術(shù)框架、數(shù)據(jù)類(lèi)型、獲取和處理、存儲(chǔ)和管理、分布式計(jì)算原理、mapreduce模型、spark與flink框架、數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換、探索和可視化、統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、大數(shù)據(jù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用、安全和隱私性、職業(yè)發(fā)展方向等。

大數(shù)據(jù)技術(shù)考察內(nèi)容

大數(shù)據(jù)技術(shù)考試通常會(huì)考察以下幾方面的知識(shí)：

1. 基礎(chǔ)知識(shí)

• 大數(shù)據(jù)概念和定義
• 大數(shù)據(jù)特點(diǎn)（4V）
• 大數(shù)據(jù)技術(shù)框架

2. 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

• 數(shù)據(jù)類(lèi)型和數(shù)據(jù)格式
• 數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理和集成
• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)（hadoop、hdfs、hive等）

3. 分布式計(jì)算

• 分布式計(jì)算原理
• mapreduce編程模型
• Spark、Flink等分布式計(jì)算框架

4. 數(shù)據(jù)分析

• 數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換
• 數(shù)據(jù)探索和可視化
• 統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法
• 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（如tensorflow、Pyspark）

5. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用

• 大數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用案例
• 大數(shù)據(jù)的安全性和隱私性
• 大數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展方向

6. 實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)

• 使用大數(shù)據(jù)工具（如Hadoop、Spark）進(jìn)行實(shí)際項(xiàng)目開(kāi)發(fā)
• 參與大數(shù)據(jù)分析或處理項(xiàng)目
• 掌握相關(guān)大數(shù)據(jù)認(rèn)證（如cloudera CDP Certified Professional）