大数据工程师证书考试要学哪些内容?
一、认识大数据大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，数据来源广;数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);数据增长速度快。
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二、大数据所需技能要求Python语言：编写一些脚本时会用到。
Scala语言：编写Spark程序的更佳语言，当然也可以选择用Python。
Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。
Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。
Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。
必须掌握的技能：、 HBase(、 Kafka、Storm/ *** torm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。
大数据分析师考试科目
大数据采集、大数据技术、大数据安全、大数据应用。大数据分析师考试考，客观题(单选+多选)、主观题(简答题+论述题)。考试科目是大数据采集、大数据技术、大数据安全、大数据应用。
1+x大数据运维初级考试选择题一共多少分
一共400分。单选双选各200分。
大数据分析与应用”职业技能等级证书（中级）：主要面向大数据分析与应用领域职业技能的培训与考核，涵盖大数据基础、大数据分析模型与算法、数据加工处理、数据质量管理、数据可视化等内容。希施玛公司于2021年获批教育部1+X金融大数据处理职业技能等级证书培训评价组织。
相关拓展：
证书以金融大数据处理为案例，围绕采集-清洗-质检-存储-分析-可视化-数据分析、建模应用等开展全流程技能培训体系，根据金融科技行业岗位需求及技能难度设计初、中、高三级证书课程，涉及Python基础编程、Sql查询语句、Excel使用等常用计算机语言及技能。
大数据分析与应用职业技能等级证书标准定义了大数据分析与应用的知识点、能力域、匹配工作岗位、对应高校专业信息等，技能面向岗位包括但不限于大数据分析师、数据建模分析师、数据挖掘工程师等相关工作，为金融数据行业培养人才。
