发布时间： 2019-07-04 15:38:20
华为大数据挖掘专家认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0自2019年7月2日起，正式在中国区发布。
HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 定位于数据挖掘方向的专家级别认证，适用于大数据开发和运维高级工程师以及致力于向AI领域发展的人员的技能提升。
认证内容：HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 包含：数据挖掘基础数理知识、数据挖掘平台工具、爬虫技术、ETL技术、常用数据挖掘算法、模型评估、Spark MLlib、华为机器学习服务、FusionInsight Miner，大数据架构和大数据治理等。该认证提供了丰富的随堂实验和数据挖掘行业案例，旨在提升学员的实践能力，促进大数据行业专家型人才的培养。
通过HCIE-Big Data-Data Mining V2.0，您将掌握大数据场景下的数据挖掘知识，具备专家级别的数据运用及价值呈现的能力，能够胜任数据挖掘相关岗位。
企业拥有通过HCIE-Big Data-Data Mining V2.0认证的专家，意味着企业具备了足以应对大数据时代挑战的主流技术，能够实现大型复杂数据挖掘项目的落地。
教材变化
知识点 | V1.0 | V2.0 | 变更说明 |
1. 数据挖掘介绍 | 5% | 4% | 增加数据挖掘流程、数据挖掘开发工具和数据挖掘学习路径 ，占比2% 优化数据挖掘概述、数据/属性和度量，占比2% |
2. 预备知识（数学知识、Python知识） | 0% | 12% | 增加矩阵和线性代数、概率论和数理统计、信息熵与基尼系数以及最优化等数学预备知识，占比6% 增加Python语言基础、数据采集与爬虫以及数据可视化等Python预备知识和工具使用方法，占比6% |
3. 数据预处理 | 5% | 12% | 增加数据抽取、转换和加载和特征处理等内容，占比8% 优化数据清洗内容，占比4% |
4. 特征选择与降维 | 0% | 7% | 增加特征选择和降维等内容介绍，占比7% |
5. 有监督学习 | 5% | 11% | 增加有监督学习的预备知识、线性回归、逻辑回归、KNN、SVM等有监督学习算法，占比6% 优化朴素贝叶斯、决策树和集成算法等有监督学习算法，占比5% |
6. 无监督学习 | 5% | 5% | 优化聚类算法及关联规则算法，占比5% |
7. 模型评估与优化 | 0% | 12% | 增加模型评估与优化预备知识、最优化模型、模型评估与选择、正则化等内容，占比12% |
8. 数据挖掘综合应用 | 0% | 8% | 增加数据挖掘的流程、综合应用的案例分析等内容，占比8% |
9. Spark MLlib数据挖掘 | 0% | 11% | 增加Spark MLlib基础入门、基础统计分析、特征提取和转换、分类与回归、聚类与降维、关联规则与推荐算法、评估矩阵等内容，占比11% |
10. 华为云机器学习服务MLS | 5% | 6% | 优化华为云机器学习服务MLS、华为机器学习平台FusionInsight Miner等内容，占比6% |
11. 大数据架构和大数据治理 | 0% | 9% | 增加大数据架构、大数据治理等内容，占比9% |
12. 大数据挖掘 | 0% | 3% | 增加数据挖掘背景、银行客户精准画像案例、提升信用卡安全案例和城市环境质量分析挖掘案例等内容，占比3% |
13. FusionInsight LibrA华为分布式数据仓库 | 70% | 0% | 该知识点刷新到HCIE-Big Data-Data Analysis & Management V1.0第六章：GaussDB 200分布式数据仓库 删除FusionInsight Libra分布式数据库概述、组件简介、产品特性和关键技术、安全管理、数据库管理系统并发控制、数据库性能监控、数据迁移、SQL 介绍、数据库设计、应用程序开发指导等内容，占比70% |
14. 数据仓库介绍 | 5% | 0% | 该知识点刷新到HCIE-Big Data-Data Analysis & Management V1.0第二章：预备知识 删除OLAP和OLTP概念、数据仓库和数据集市概念、多维数据模型、概念分层、ROLAP/MOLAP/HOLAP、方体物化等内容，占比5% |
实验手册变化
知识点 | V1.0 | V2.0 | 变更说明 |
1. 基础数学知识、Python知识 | 0% | 12% | 增加数学实验、Python实验，各占比6% |
2. 数据预处理 | 0% | 12% | 增加数据预处理实验，占比12% |
3. 特征选择与降维 | 0% | 7% | 增加特征选择与降维实验，占比7% |
4. 有监督学习 | 0% | 11% | 增加有监督学习实验，占比11% |
5. 无监督学习 | 0% | 5% | 增加无监督学习实验，占比5% |
6. 模型优化预评估 | 0% | 12% | 增加模型优化预评估实验，占比12% |
7. 数据挖掘综合 | 0% | 8% | 增加数据挖掘综合实验，占比8% |
8. Spark MLlib | 0% | 11% | 增加Spark MLlib实验，占比11% |
9. 华为机器学习服务MLS | 5% | 6% | 优化华为机器学习服务MLS实验，占比6% |
10. ETL | 0% | 6% | 增加ETL实验，占比6% |
11. 综合大实验 | 0% | 10% | 增加数据挖掘综合大实验指导手册，包含房价售价预测、信用违约预测、犯罪类型预测、银行办理贷款业务预测等场景的数据挖掘综合实验，占比10% |
12.FusionInsight LibrA | 60% | 0% | 删除FusionInsight LibrA实验手册，占比60% |
考试说明
HCIE-Big Data-Data Mining V2.0认证考试已于2019年7月2日在Pearson VUE平台上线，Pearson VUE考试预约网址: http://www.pearsonvue.com.cn/。考试代码为：H13-731，保持不变。
HCIE-Big Data V1.0认证考试预计将于2020年1月01日下线，请参加HCIE-Big Data V1.0考试的考生务必在2019年12月31日前（含当天）完成预约及考试。请广大考生提前做好学习、培训和考试计划。
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