華為大數據 HCIE-Big Data課程介紹

HCIE-Big Data認證定位于大數據分析領域中大型分布式并行處理數據倉庫平臺的架構原理、優化設計、應用開發和大數據挖掘領域的基礎理論、常用挖掘算法、應用設計以及開發，旨在推動業界大數據行業的專家型人才培養。

HCIE-Big Data認證包括但不僅限于：（1）華為企業級的大型并行處理分布式數據倉庫平臺FusionInsight LibrA的架構、功能特性、數據庫設計、數據庫數據導入導出、數據庫調優及數據庫開發等；（2）數據挖掘的理論（包括數據預處理、數據倉庫、分類、聚類、關聯規則等）以及使用華為企業級大數據挖掘平臺FusionInsight Miner和基于華為云的企業智能平臺EI （Enterprise Intelligence）的基礎服務 - MLS （Machine Learning Service，機器學習服務）進行數據深度分析和挖掘。

通過HCIE-Big Data認證，將證明您系統理解并掌握大型并行處理數據倉庫平臺的架構原理、分布式關系型數據庫的設計和優化及應用開發；掌握大數據挖掘的基本原理，常用算法、常用挖掘方法、對華為大數據挖掘解決方案FusionInsight Miner和華為云機器學習服務MLS的熟練使用，勝任數據倉庫開發、大數據分析、大數據數據挖掘和人工智能的相關崗位。 

企業擁有HCIE-Big Data 認證的工程師，意味著企業掌握了運用大數據技術進行大數據分析應用、大數據挖掘應用的能力。

大數據知識點： 

一章 數據倉庫平臺FusionInsight LibrA（理論） 

   第 一節 分布式數據庫架構

    體系架構基本知識

    熟悉MPP架構及優勢

    業界產品說明

    第二節 FusionInsight LibrA 基本組件簡介

    LibrA邏輯架構

    LibrA物理架構

    LibrA數據庫對象

    第三節 FusionInsight LibrA 產品特性和關鍵技術

    架構和支持的操作系統

    面向應用開發的基本功能

    數據庫安全

    圖形化工具

    高級特性

    第四節 FusionInsight LibrA 配套工具集

    Database Manager概念與架構

    Database Manager的安裝

    Database Manager的使用

    Data Studio概念與架構

    Data Studio的安裝與FusionInsight LibrA服務器的配置

    Data Studio工具支持的特性

    Data Studio的使用

    第五節 FusionInsight LibrA 安全管理

    訪問控制

    用戶管理

    權限管理模型

    對象權限

    安全審計

    第六節 FusionInsight LibrA 數據庫管理系統并發控制

    配置負載均衡

    事務與隔離

    LibrA鎖機制介紹

    第七節 FusionInsight LibrA 數據庫性能監控

    系統資源監控方式

    性能相關視圖

    使用命令行監控集群性能

    使用DM工具監控集群性能

    第八節 FusionInsight LibrA 數據遷移

    數據遷移場景劃分

    GDS工具適用場景和使用方法

    Copy from/to適用場景和使用方法

    開源ELT工具適用場景和使用方法

    gs_dump/gs_restore適用場景和使用方法

    gsql工具適用場景和使用方法

    Roach工具適用場景和使用方法

    從其他數據庫中遷移數據

    第九節 FusionInsight LibrA SQL介紹

    SQL相關機制和原理

    利用EXPLAIN進行SQL調優

    第十節 FusionInsight LibrA 數據庫設計

    數據庫邏輯設計

    存儲模式

    數據分布

    表分區

    索引

    第十一節 FusionInsight LibrA 應用程序開發指導

    FusionInsight LibrA驅動介紹

    ODBC應用程序開發

    JDBC應用程序開發

    基礎開發規范

第二章 FusionInsight LibrA（實驗）

    FusionInsight LibrA基本操作、語法

    FusionInsight LibrA性能優化

    網絡KPI數據柵格化處理

    重點區域數據分析

    流動人口常駐地分析

第三章 大數據挖掘理論

    第一節 預備知識和數據介紹

    數據挖掘的定義

    數據挖掘的流程

    數據挖掘的應用

    數據和屬性類型

    數據的統計描述

    數據的鄰近性度量

    第二節 數據預處理

    為什么要預處理數據

    數據清理

    數據集成

    數據歸約

    數據變換

    第三節 數據倉庫介紹

    數據倉庫的概念

    數據倉庫的體系結構與模型

    多維數據模型

    概念分層

    OLAP與OLTP

    方體物化

    第四節 分類

    分類和回歸的概念

    決策樹分類

    樸素貝葉斯分類

    組合分類

    后向傳播分類

    支持向量機分類

    模型評估與選擇

    第五節 聚類

    聚類的定義

    K-均值算法

    k-中心點算法

    第六節 離群點檢測

    離群點的概念

    離群點檢測的方法

    第七節 關聯規則（Association Rule）

    關聯規則的定義

    關聯規則挖掘步驟及相關概念

    關聯規則挖掘方法分類

    Apriori算法

    第八節 FusionInsight Miner 和華為云機器學習服務MLS

    FusionInsight Miner整體介紹

    關系分析

    標簽管理

    華為云機器學習服務

第四章 大數據挖掘實戰

    銀行定期存款業務預測

    客戶分群

    鮑魚生長年齡預測

認證考試

HCIE-Big Data 證書有效期與重認證方式

有效期：二年

重認證項目：在認證過期之前，通過目前提供的任意一門HCIE 筆試或實驗或面試。華為重認證項目詳情請參考手冊中對“華為重認證策略”的說明