阿里云ACP大数据考试内容是什么?考试费用是多少?

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 作为目前市场占比最大的云计算厂商,阿里云旗下的认证在业界内部相当受欢迎的,并且具有很大的含金量,很多人通过学习阿里云的证书知识,提升自己的专业能力,并且在通过考试后拿到相关证书,以此获得进入阿里云以及其合作企业的机会。

作为目前市场占比最大的云计算厂商,阿里云旗下的认证在业界内部相当受欢迎的,并且具有很大的含金量,很多人通过学习阿里云的证书知识,提升自己的专业能力,并且在通过考试后拿到相关证书,以此获得进入阿里云以及其合作企业的机会。

而阿里云旗下的产品众多,也拥有多种证书,例如云计算、大数据、人工智能、大数据分析师等等,而且分为了三个等级,分别是ACA、ACP、ACE,每个人可以根据自己的需求来考证书,综合下来ACP的证书考的人很多,其中大数据是热门证书之一,下面大使简单介绍一下阿里云ACP大数据证书,有需要的可以在认证大使上详细了解。

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阿里云大数据ACP考试概述

阿里云大数据工程师ACP认证(Alibaba Cloud Certified Professional – Big Data)是面向大数据开发工程师的专业技术认证,同时也适用于大数据产业中的架构、分析、运维等相关从业人员。本认证主要涉及的内容包括:大数据计算服务、大数据开发与治理平台、实时计算、实时数据仓库、检索分析服务、数据湖、大数据分析与可视化。

阿里云大数据ACP考试内容

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 Flink 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;
掌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

阿里云大数据ACP考试题型

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