大數據EBDP認證的核心知識點覆蓋了從基礎概念到實際應用的多個層面，旨在培養(yǎng)企業(yè)大數據領域的專業(yè)人士。以下是其核心知識體系的歸納：

一、大數據基礎概念與技術架構

1、核心概念

大數據的定義與特征。

大數據技術發(fā)展歷程及典型應用場景。

2、技術架構

大數據生態(tài)系統(tǒng)組件的原理與功能。

批處理與實時處理的技術差異。

數據存儲結構(如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數據庫、數據湖)的選型與適用場景。

二、數據處理與分析

1、數據處理流程

數據采集、清洗(異常值處理、數據標準化)、轉換。

數據分層邏輯(ODS、DWD、DWS等)與數據倉庫設計。

2、分析與挖掘

數據挖掘算法(分類、聚類、關聯規(guī)則)及工具。

統(tǒng)計分析與機器學習在大數據中的應用(如預測模型、推薦系統(tǒng))。

數據可視化工具(如Tableau、Power BI)與可視化原則。

三、數據治理與安全管理

1、數據治理框架

數據質量管理(完整性、一致性、時效性)與評估指標。

元數據管理、數據目錄構建及數據血緣分析。

數據生命周期管理(從產生到歸檔/銷毀)。

2、數據安全與合規(guī)

數據隱私保護(如GDPR、CCPA等法規(guī)要求)。

數據脫敏、加密傳輸與存儲安全策略。

數據訪問控制(RBAC模型)與審計日志。

四、業(yè)務應用與價值轉化

1、業(yè)務知識融合

業(yè)務流程分析與數據需求提煉(如電商用戶畫像、供應鏈優(yōu)化)。

數據驅動的業(yè)務決策模式(如A/B測試、ROI分析)。

2、場景化實踐

行業(yè)典型案例(金融風控、醫(yī)療健康、智能制造)的數據解決方案設計。

數據產品化思維(如數據API設計、可視化報表開發(fā))。

五、趨勢與拓展

1、新興技術融合

人工智能與大數據的結合(如AutoML、深度學習模型部署)。

邊緣計算、5G對大數據處理的影響。

2、治理與倫理

數據倫理問題(如算法偏見、數據濫用)及應對策略。

綜上所述，EBDP認證的核心在于打通“技術-治理-業(yè)務”閉環(huán)，既要求掌握Hadoop、Spark等工具的操作，也需要理解數據治理框架和業(yè)務場景落地能力。對于零基礎考生，建議從基礎概念入手，結合實操訓練逐步提升;對于有經驗的從業(yè)者，可重點突破數據治理與業(yè)務應用模塊，強化核心競爭力。