本文主要介紹H13-731 HCIE-Big Data考試大綱，其它認(rèn)證項(xiàng)目的考試大綱可參考相應(yīng)的培訓(xùn)教材或咨詢銀河教育老師。
華為HCIE-Big Data認(rèn)證項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的考試、考試代碼、考試名稱、考試時(shí)長信息如下表所示：
| 認(rèn)證項(xiàng)目 | 考試代碼 | 考試名稱 | 考試時(shí)長 | 通過分?jǐn)?shù)/總分 |
| HCIE-Big Data | H13-731 | HCIE-Big Data (Huawei Certified Internetwork Expert – Big Data) |
90min | 600/1000 |
2.H13-731 HCIE-Big Data考試大綱
2.1考試內(nèi)容
HCIE-Big Data 考試覆蓋:
（1）華為大型并行處理分布式數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)FusionInsight LibrA 產(chǎn)品架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)特性、開發(fā)和管理工具的使用、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計(jì)及優(yōu)化、基于FusionInsight LibrA的應(yīng)用開發(fā)等；
（2）數(shù)據(jù)挖掘的理論（包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)倉庫、分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等）以及使用基于華為云的企業(yè)智能平臺(tái)EI （Enterprise Intelligence）的基礎(chǔ)服務(wù) - MLS （Machine Learning Service，機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)）進(jìn)行數(shù)據(jù)深度分析和挖掘；
（3）面試還包括華為認(rèn)證HCIA-Big Data 和HCIP-Big Data 課程的相關(guān)內(nèi)容。
2.2知識(shí)點(diǎn)
第一章 分布式數(shù)據(jù)庫概述
1.數(shù)據(jù)庫體系架構(gòu)基本知識(shí)
2.MPP特性介紹
3.業(yè)界產(chǎn)品說明
第二章 FusionInsight LibrA基本組件簡介
1.FusionInsight LibrA 邏輯架構(gòu)
2.FusionInsight LibrA 物理架構(gòu)
3.FusionInsight LibrA 數(shù)據(jù)庫對(duì)象
第三章 FusionInsight LibrA 產(chǎn)品特性和關(guān)鍵技術(shù)
1.架構(gòu)和支持的操作系統(tǒng)
2.面向應(yīng)用開發(fā)的基本功能
3.數(shù)據(jù)庫安全
4.圖形化工具
5.高級(jí)特性
第四章 FusionInsight LibrA配套工具集
1.Database Manager
2.Data Studio
第五章 FusionInsight LibrA安全管理
1.訪問控制
2.用戶管理
3.權(quán)限管理模型
4.對(duì)象權(quán)限
5.安全審計(jì)
第六章 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)并發(fā)控制
1.配置負(fù)載均衡
2.事務(wù)與隔離級(jí)別
3.LibrA鎖機(jī)制介紹
第七章 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)庫性能監(jiān)控
1.系統(tǒng)資源監(jiān)控方式
2.性能相關(guān)視圖
3.使用命令行監(jiān)控集群性能
4.使用DM工具監(jiān)控集群性能
第八章 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)遷移
1.數(shù)據(jù)遷移場景劃分
2.GDS工具適用場景和使用方法
3.copy from/to適用場景和使用方法
4.開源ELT工具適用場景和使用方法
5.gs_dump/gs_restore適用場景和使用方法
6.gsql工具適用場景和使用方法
7.Roach工具適用場景和使用方法
8.從其他數(shù)據(jù)庫中遷移數(shù)據(jù)
第九章 FusionInsight LibrA SQL 介紹
1.SQL相關(guān)機(jī)制和原理
2.利用EXPLAIN進(jìn)行SQL調(diào)優(yōu)
3.數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
4.數(shù)據(jù)庫邏輯設(shè)計(jì)
5.存儲(chǔ)模式
6.數(shù)據(jù)分布
7.表分區(qū)
8.索引
第十章 FusionInsight LibrA 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
1.數(shù)據(jù)庫邏輯設(shè)計(jì)
2.存儲(chǔ)模式設(shè)計(jì)
3.數(shù)據(jù)分布設(shè)計(jì)
4.表分區(qū)設(shè)計(jì)
5.索引設(shè)計(jì)
第十一章 FusionInsight LibrA應(yīng)用程序開發(fā)指導(dǎo)
1.FusionInsight LibrA驅(qū)動(dòng)介紹
2.ODBC應(yīng)用程序開發(fā)
3.JDBC應(yīng)用程序開發(fā)
4.基礎(chǔ)開發(fā)規(guī)范
第十二章 預(yù)備知識(shí)和數(shù)據(jù)介紹
1.什么是數(shù)據(jù)挖掘
2.數(shù)據(jù)和屬性類型
3.數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述
第十三章 數(shù)據(jù)預(yù)處理
1.數(shù)據(jù)清理
2.數(shù)據(jù)集成
3.數(shù)據(jù)規(guī)約
4.數(shù)據(jù)變換
第十四章 數(shù)據(jù)倉庫介紹
1.OLAP和OLTP概念
2.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市概念
3.多維數(shù)據(jù)模型
4.概念分層
5.ROLAP/MOLAP/HOLAP
6.方體物化
第十五章 分類 (Classification)
1.分類和回歸的概念
2.決策樹（ID3、C4.5和CART）
3.樸素貝葉斯分類
4.bootstrap
5.組合分類（裝袋、提升、隨機(jī)森林）
6.后向傳播
7.支持向量機(jī)（SVM）
8.類不平衡數(shù)據(jù)
第十六章 聚類 (Clustering)
1.聚類概念
2.k-均
3.k-中心點(diǎn)（PAM、CLARA、CLARANS）
第十七章 離群點(diǎn)檢測
1.離群點(diǎn)概念
2.離群點(diǎn)檢測方法
第十八章 關(guān)聯(lián)規(guī)則（Association Rule）
1.基本概念、購物籃分析
2.項(xiàng)集
3.頻繁項(xiàng)集挖掘和Apriori算法
第十九章 FusionInsight Miner 和華為云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS
1.FusionInsight Miner與MLS介紹
2.DEMO 演示
請(qǐng)注意：
本文提到的考試內(nèi)容僅為考生提供一個(gè)通用的考試指引，本文未提到的其他相關(guān)內(nèi)容在考試中也有可能出現(xiàn)。
2.3參考書籍
華為認(rèn)證HCIE-Big Data 課程
華為FusionInsight HD 產(chǎn)品文檔
華為FusionInsight LibrA 產(chǎn)品文檔
華為FusionInsight Miner 產(chǎn)品文檔
華為云MapReduce 服務(wù)用戶指南
華為云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS 用戶指南
華為HCIA-Big Data-Administrator課程
華為HCIP-Big Data-Developer課程
2.4推薦培訓(xùn)
HCIE-Big Data 培訓(xùn)
