阿里云大数据认证考试内容有哪些？

阿里云大数据认证考试内容主要围绕大数据计算服务、大数据开发与治理平台、实时计算、实时数据仓库、检索分析服务、数据湖、大数据分析与可视化等多个方面展开。以下是对考试内容的详细归纳：

一、大数据基础与阿里云大数据平台

大数据基础：了解大数据基本概念及当前大数据的发展趋势；了解开源大数据平台经典架构、常用组件及其应用场景；了解阿里云大数据产品体系、常用产品及应用场景。

阿里云大数据平台：熟悉阿里云大数据相关产品的基本概念、特点、应用场景以及与其它产品的配合使用；掌握阿里云大数据相关产品的基本操作；了解各产品的最佳使用实践，能识别使用过程中常见的问题，并给出合适的解决方案。

二、大数据计算服务

MaxCompute：了解MaxCompute的产品价值及产品架构；熟悉MaxCompute的核心概念及常用开发工具；熟悉MaxCompute常用的数据迁移工具；掌握MaxCompute SQL的常用DDL、DML操作及内置函数的使用；掌握MaxCompute SQL自定义函数的分类、开发及使用；熟悉MaxCompute SQL性能调优的常用方法；熟悉MaxCompute的权限及安全管理。

三、大数据开发与治理平台

DataWorks：了解DataWorks的产品架构及应用场景；掌握基于数据集成进行数据离线与实时同步；熟悉大数据建模的方法论、数据仓库规划及维度建模的标准；掌握数据开发与运维的基本流程；了解大数据治理的概念及其需求层次，熟悉DataWorks大数据治理的体系及实施路径；了解数据地图及其操作、熟悉数据质量监控、了解数据保护伞；了解DataWorks中数据分析、数据服务、迁移助手等功能。

四、实时计算

实时计算框架：熟悉实时计算的概念及其应用场景；熟悉业界主流实时计算框架；熟悉Apache Flink架构及工作原理；了解阿里云实时计算Flink产品相关概念；掌握阿里云实时计算Flink SQL及其操作；熟悉阿里云实时计算Flink作业管理及调优。

五、实时数据仓库

Hologres：熟悉实时数据仓库架构的演进；了解实时数据仓库造型的主要依据；了解数据仓库的常用架构及云原生HSAP的理念；熟悉阿里云实时数据仓库Hologres的产品特性、技术架构及原理、应用场景；熟悉实时数据仓库面临的挑战以及Hologres的应用对策；掌握Hologres开发工具的使用；掌握Hologres的数据同步的主要方法；掌握Hologres数据开发过程中的数据类型、SQL及Binlog的操作；熟悉Hologres的性能调优的主要方法，包括内部表的优化及Key/Value的查询；掌握Hologres实时数据仓库建设的3种典型场景。

六、检索分析服务

Elasticsearch：了解检索分析技术发展过程的问题及解决方案；掌握Elasticsearch中的基本概念；熟悉阿里云Elasticsearch产品的主要功能特性，如冷热分离计算存储分离、Indexing service、Openstore等；掌握Elasticsearch DSL和SDK的应用开发；掌握Elasticsearch写入流程及写入性能优化的方法；掌握Elasticsearch查询流程及查询性能优化的方法。

七、数据湖

数据湖概念与架构：了解数据湖的相关概念、应具备的能力；了解数据湖架构的演进及发展趋势；了解常用的开源数据湖存储格式；了解数据湖的构建、管理与应用的过程；熟悉云原生数据湖方案及相关产品，如OSS、EMR、DLF；了解数据湖的应用场景；掌握基于阿里云产品构建云原生数据湖。

八、大数据分析与可视化

大数据分析：熟悉大数据分析的相关概念及分类方法；掌握大数据分析的流程及常见工具；熟悉机器学习以及机器学习的主要流程；掌握数据预处理的方法，如数据合并、清洗、规范化等；掌握机器学习算法建模、特征工程、模型评估的主要流程；了解机器学习常见算法的原理，如分类、回归、聚类等。

数据可视化：了解数据可视化的作用及设计原理；了解数据可视化的常用图表；熟悉阿里云数据可视化分析Quick BI产品的特点；熟悉阿里云数据可视化DataV产品的特点；掌握基于阿里云机器学习PAI-Designer进行可视化建模；熟悉基于阿里云机器学习PAI-DSW进行交互式建模。