阿里云认证4月份正式改革，ACP云计算、大数据即将改变考试内容，有需要考试的人尽快报名，可以在认证大使上了解，下面是大数据的新考试大纲：
阿里云大数据专业认证所需具备的前置知识
阿里云相关的知识:
1、了解阿里云公司及其主要产品，可参考官方网站https://www.aliyun.com/
2、了解阿里云大数据的相关产品: 包括大数据计算与分析产品、大数据开发与治理的产品、大数据应用与可视化产品、大数据工具与服务产品
3、了解大数据相关的基础概念以及相关知识，如分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据分析等
4、了解关系型数据库的基本概念和常用技术，包括事务、索引、OLTP建模方法、SQL (DDL、DML) 等
5、了解数据仓库的基本概念和常用技术，包括维度、事实表、即席查询数据挖掘、OLAP、星型模型、ETL等
6、具备一定的编程经验，能使用至少一种常见的编程语言如 Java、Python 等进行简单的程序开发
线下上机考试试卷内容范围
1、大数据基础与阿里云大数据平台
了解大数据基本概念及当前大数据的发展趋势
了解开源大数据平台经典架构、常用组件及其应用场景了解阿里云大数据产品体系、常用产品及应用场景
2、大数据计算服务
了解 MaxCompute 的产品价值及产品架构
熟悉 MaxCompute 的核心概念及常用开发工具
熟悉 MaxCompute 常用的数据迁移工具
掌握 MaxCompute SQL 的常用 DDL、DML操作及内置函
数的使用
掌握 MaxCompute SQL 自定义函数的分类、开发及使用熟悉MaxCompute SQL 性能调优的常用方法
熟悉 MaxCompute 的权限及安全的管理
3、大数据开发与治理平台:
了解阿里云 DataWorks 的产品架构及应用场景
掌握基于数据集成进行数据离线与实时同步
熟悉大数据建模的方法论、数据仓库规划及维度建模的标准
掌握数据开发与运维的基本流程
了解大数据治理的概念及其需求层次，熟悉 DataWorks 大数据治理的体系及实施路径
了解数据地图及其操作、熟悉数据质量监控、了解数据保护伞
了解阿里云 DataWorks 中数据分析、数据服务、迁移助手等功能
4、实时计算:
熟悉实时计算的概念及其应用场景
熟悉业界主流实时计算框架
熟悉 Apache Flink 架构及工作原理
了解阿里云实时计算 Fink 产品相关概念
掌握阿里云实时计算 Flink SQL 及其操作
熟悉阿里云实时计算 Fink 作业管理及调优
5、实时数据仓库:
熟悉实时数据仓库架构的演进
了解实时数据仓库造型的主要依据
了解数据仓库的常用架构及云原生 HSAP 的理念
熟悉阿里云实时数据仓库 Hologres 的产品特性、技术架构及原理、应用场景
熟悉实时数据仓库面临的挑战以及 Hologres 的应用对策
掌握 Hologres 开发工具的使用
掌握 Hologres 的数据同步的主要方法
掌握 Hologres 数据开发过程中的数据类型、SQL及 Binlog的操作
熟悉 Hologres 的性能调优的主要方法，包括内部表的优化及 Key/Value 的查询
掌握 Hologres 实时数据仓库建设的 3 种典型场景
6、检索分析服务
了解检索分析技术发展过程的问题及解决方案
掌握 Elasticsearch 中的基本概念
熟悉阿里云 Elasticsearch 产品的主要功能特性: 冷热分离
计算存储分离、Indexing service、Openstore等掌握 Elasticsearch DSL和 SDK的应用开发
掌握 Elasticsearch 写入流程及写入性能优化的方法
掌握 Elasticsearch 查询流程及查询性能优化的方法
7、数据湖:
了解数据湖的相关概念、应具备的能力
了解数据湖架构的演进及发展趋势
了解常用的开源数据湖存储格式
了解数据湖的构建、管理与应用的过程
熟悉云原生数据湖湖方案及相关产品，如 OSS、EMR、DLF
了解数据湖的应用场景
掌握基于阿里云产品构建云原生数据湖
8、大数据分析与可视化:
熟悉大数据分析的相关概念及分类方法
学握大数据分析的流程及常见工具
熟悉什么是机器学习以及机器学习的主要流程
掌握数据预处理的方法，如数据合并、清洗、规范化等掌握机器学习算法建模、特征工程、模型评估的主要流程了解机器学习常见算法的原理，如分类、回归、聚类等掌握基于阿里云机器学习 PAI-Designer 进行可视化建模熟悉基于阿里云机器学习 PAI-DSW 进行交互式建模
了解数据可视化的作用及设计原理
了解数据可视化的常用图表
熟悉阿里云数据可视化分析 Quick BI 产品的特点熟悉阿里云数据可视化 Datav 产品的特点
