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CDA LEVEL III 认证考试大纲 置顶 精华

发表于2022-09-19 4435次查看

面向范围

CDA LEVEL III ——企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术

适用人群

  1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。
  2. 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等。

岗位去向

  • 高级数据分析师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、首席数据官等

考试内容涵盖

◆ PART 1 数据挖掘概论(占比 10%)

  • 数据挖掘概要(2%)
  • 数据挖掘方法论(2%)
  • 基础数据挖掘技术(3%) 
  • 进阶数据挖掘技术(3%)

◆ PART 2 高级数据处理与特征工程(占比 15%)

  • 高级数据处理(3%)
  • 特征工程概要(1%)
  • 特征建构(2%)
  • 特征选择(3%)
  • 特征转换(3%)
  • 特征学习(3%)

◆ PART 3 自然语言处理与文本分析(占比 10%)

  • 自然语言处理概要(占比 1%)
  • 分词与词性标注(占比 2%)
  • 文本挖掘概要(占比 1%)
  • 关键词提取(占比 2%)
  • 文本非结构数据转结构(占比 4%)

◆ PART 4 机器学习算法(占比 30%)

  • 正则化的回归模型(2%)
  • 决策树(分类树及回归树)(5%)
  • 支持向量机(1%)
  • 集成方法(9%)
  • 聚类分析(4%)
  • 关联规则(3%)
  • 序列模式(1%)
  • 模型评估(5%)

◆ PART 5 数据挖掘实战(占比 10%)

  • Pipeline(2%)
  • 类别不平衡问题(4%)
  • 模型优化与调参(4%)

◆ PART 6 深度学习算法(占比 13%)

  • 感知机(1%)
  • BP 神经网络(3%)
  • 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)(2%)
  • 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)(2%)
  • 优化算法(2%)
  • 深度学习中的正则化(2%)
  • 自编码器与表示学习(1%)

◆ PART 7 大语言模型与人工智能(NLP)(占比 12%)

  • 注意力机制与Transformer(3%)
  • 大语言模型及其应用(5%)
  • 微调与知识学习(3%)
  • Agent(1%)

 

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