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大数据助理工程师认证考试知识点及占比具体如下：
| 原考试知识点及试题占比 | 新考试知识点及试题占比 | ||
| 知识点 | 试题占比 | 知识点 | 试题占比 |
| 大数据基础知识 | 10% | 大数据概述 | 10% |
| 大数据计算服务 MaxCompute | 30% | 大数据技术生态 | 15% |
| 数据工场 DataWorks | 30% | 数据采集与预处理 | 20% |
| 数据可视化 | 15% | 数据存储与管理 | 20% |
| 机器学习 | 15% | 大数据分析与挖掘 | 20% |
| 数据可视化 | 15% | ||
| 总计 | 100% | 总计 | 100% |
大数据助理工程师认证考试知识点详细如下：
| 原大纲内容 | 新大纲内容 |
| 1、大数据基础知识 （1）大数据的发展历程、特点及价值。 （2）大数据存储、计算与分析基本原理。 （3）主流的大数据技术。 | 1、大数据概述 （1）了解数据的基础知识。 （2）掌握数据处理流程。 （3）了解大数据的影响和应用领域。 （4）了解大数据与其他技术的关系。 |
| 2、大数据计算服务 MaxCompute （1）大数据计算服务 MaxCompute 的基本概念，包括项目空间、表、分区、资源、任务，以及产品架构。 （2）使用客户端工具连接 MaxCompute 项目的基本操作。 （3）MaxCompute 中上传下载数据的基本操作。 （4）MaxCompute SQ、的特点及使用方法。 （5）MaxCompute SQ、不同的内置函数及使用方法。 （6）MaxCompute 中的安全与权限管理。 | 2、大数据技术生态 （1）了解大数据技术生态体系以及分类。 （2）掌握大数据开源技术生态。 （3）了解阿里云大数据产品体系。 |
| 3、数据工场 DataWorks （1）了解 DataWorks 的开通方式、基本概念及功能。 （2）掌握 DataWorks 中数据开发及任务调度流程。 （3）掌握 DataWorks 中数据同步的方法。 （4）掌握 DataWorks 中数据管理和项目管理方法。 | 3、数据采集与预处理 （1）了解数据采集知识。 （2）掌握数据采集技术。 （3）熟悉数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约。 |
| 4、数据可视化 （1）数据可视化的基本概念。 （2）Quick BI、DataV 产品的基本概念、特性及功能。 （3）使用 Quick BI 制作数据报表的基本操作。 （4）使用 DataV 制作数据大屏的基本操作。 | 4、数据存储与管理 （1）了解数据存储系统基础知识。 （2）熟悉分布式数据存储系统。 （3）掌握阿里云大数据产品 MaxCompute、Hologres 的使用。 |
| 5、机器学习 （1）机器学习的基本概念、常见流程。 （2）机器学习平台 PAI 的功能及特性。 （3）分类算法 KNN、聚类算法 K-Means 的基本概念。 （4）机器学习平台 PAI 的基本操作。 | 5、大数据分析与挖掘 （1）了解大数据分析与挖掘的概念。 （2）熟悉大数据挖掘算法。 （3）熟悉大数据处理与分析的计算模式。 （4）熟悉大数据处理与分析的开源技术。 （5）了解大数据处理与分析的阿里云相关产品。 |
| 6、数据可视化 （1）了解数据可视化基础知识，包括数据可视化的定义、优势、三个分支及常见数据可视化产品。 （2）熟悉数据可视化设计的主要流程。 （3）掌握阿里云数据可视化产品。 |
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