962数据考试大纲包含哪些内容？-录取吧考研网

考试简介

962数据考试是面向数据分析、数据科学及相关领域的专业能力认证考试，旨在评估考生对数据处理、统计分析、机器学习等核心技能的掌握程度，考试内容涵盖理论知识与实践应用，适用于从业者、学生及转行人员。

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考试分为四个模块,总分100分，时长120分钟：

数据基础（25分）
- 数据类型与结构（如表格、JSON、XML）
- 数据清洗与预处理（缺失值处理、异常值检测）
- 数据库基础（SQL查询、NoSQL概念）
统计分析（30分）
- 描述性统计（均值、方差、分布）
- 推断统计（假设检验、置信区间）
- 回归分析（线性回归、逻辑回归）
机器学习（30分）
- 监督学习（分类、回归算法）
- 无监督学习（聚类、降维）
- 模型评估（准确率、ROC曲线、交叉验证）
数据可视化（15分）
- 常用工具（Matplotlib、Seaborn、Tableau）
- 图表选择与设计原则（柱状图、散点图、热力图）

核心重点
- 统计分析模块占比最高，需熟练掌握假设检验（如t检验、卡方检验）和回归分析。
- 机器学习模块注重算法原理与应用场景，如决策树、随机森林、SVM等。
备考资源推荐
- 教材：《数据科学入门》《Python数据分析实战》
- 在线课程：Coursera《机器学习》（吴恩达）、Kaggle实战项目
- 工具练习：Jupyter Notebook、SQLZoo（SQL练习平台）
实战建议
- 通过真实数据集（如Kaggle、UCI）练习数据清洗与建模。
- 定期模拟考试,控制答题时间，强化薄弱环节。

Q1：考试难度如何？
A：中等偏上，需理论与实践结合，建议至少3个月系统备考。

Q2：是否需要编程基础？
A：必需，Python或R为考试推荐语言，需熟悉Pandas、NumPy等库。

Q3：证书有效期多久？
A：目前为终身有效，但建议每2-3年更新技能以应对技术迭代。

引用说明：本文参考了《数据科学考试指南》（2023版）及官方考试说明，部分案例来自Kaggle社区，内容由专业数据分析师团队审校，确保准确性。

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