大數據技術考試可考范圍：大數據基礎： 定義、特征、應用、數據類型、數據倉庫、數據湖大數據處理平臺： hadoop生態系統、spark生態系統、其他平臺數據挖掘和機器學習： 數據挖掘技術、機器學習算法、大數據機器學習應用大數據存儲和管理： 分布式文件系統、分布式數據庫、數據倉庫、數據湖技術大數據安全和治理： 安全威脅、數據隱私、數據質量云計算和大數據： 云計算平臺、云端大數據服務、整合的優勢大數據應用： 金融、醫療、

大數據技術可考范圍

大數據技術是一個涵蓋廣泛且不斷發展的領域，考試內容也會因具體考試機構和要求而有所不同。一般來說，大數據技術考試可考以下內容：

1. 大數據基礎

• 大數據的定義、特征和應用
• 數據類型和數據格式
• 數據倉庫和數據湖概念

2. 大數據處理平臺

• hadoop生態系統（hdfs、yarn、mapreduce）
• spark生態系統（spark Core、spark sql、spark mllib）
• 其他大數據平臺（如mongodb、Cassandra）

3. 數據挖掘和機器學習

• 數據挖掘技術（如聚類、分類、關聯分析）
• 機器學習算法（如決策樹、支持向量機、深度學習）
• 大數據機器學習應用（如推薦系統、欺詐檢測）

4. 大數據存儲和管理

• 分布式文件系統（如hdfs、GFS）
• 分布式數據庫（如mysql、Postgresql）
• 數據倉庫和數據湖技術

5. 大數據安全和治理

• 大數據安全威脅和風險
• 數據隱私保護
• 數據質量控制和治理

6. 云計算和大數據

• 云計算平臺（如AWS、azure、GCP）
• 云端大數據服務
• 云計算和大數據整合的優勢

7. 大數據應用

• 大數據在金融、醫療、零售等行業中的應用
• 大數據在欺詐檢測、推薦系統、預測分析中的應用

8. 大數據工具和技術

• 大數據分析工具（如Tableau、Power BI）
• 大數據可視化技術（如ggplot、D3.JS）
• 云端大數據工具（如AWS EMR、azure Data Lake Analytics）

了解這些可考范圍有助于考生針對性地備考，提高考試通過率。