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答题开始即开始计时，中途不可暂停，如超时则自动提交
- 考试共 (15) 道选择题，包括单选题和多选题，总分100分；交卷后即可查看成绩
- 考试需在（30分钟）内交卷，过程中无法暂停，请提前安排好时间；如未及时交卷，则本次考试作废
- 同一考试可反复参加，每次会从题库中随机出题
- 开始答题前会进行身份验证，需要您拍摄并上传身份证正面照片，并按照系统要求开启摄像头进行面部识别
- 考试过程中请保持摄像头开启并对准面部，系统会不定时进行抓拍，并与身份证照片做对比， 如发现作弊行为，您的考试成绩将作废
- 考试过程中，系统将判断您的浏览器状态，如发现最小化浏览器、切换标签页、 窗口缩小或扩大等行为，将会给出警告，如果次数过多您的考试成绩将作废
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API调用: 0元
- 课时1：API简介
- 课时2：API请求与认证
- 课时3：API调试与调用
- 课时4：API实战——股票行情查询
- 课时5：API实战——场景识别
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产品:
- 课时1：项目背景介绍
- 课时2：数据分析主要方法
- 课时3：阿里云大数据平台介绍
- 课时4：在线教育数据分析流程
- 课时5：【在线实验】在线教育数据分析实验
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运营：
- 课时1：共享单车骑行现状介绍
- 课时2：数据分析方法介绍
- 课时3：阿里云数据分析常用工具介绍
- 课时4：阿里云相关产品操作演示
- 课时5：案例场景分析
- 课时6：【在线实验】共享单车骑行分析
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程序员:
云安全Clouder认证
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数分:
外卖点餐数据分析 68元
通过本实验，学员可以了解数据分析的方法及方法论，了解数据仓库的架构层次，掌握数据仓库的建模方法，掌握MaxCompute内部数据加工流程，最终可独立解决基本的企业数据分析需求。
实验名称
外卖点餐数据分析
场景说明
爱上吃饭是一家在线外卖提供商,公司数据库中沉淀大量客户信息、套餐产品、客户行为、配送行为这些信息。
但数据分散在不同的数据库中，不方便产品、运营、分析、算法人员使用。
公司希望数据仓库团队能够将散落在各个系统、各个业务环节的套餐及相关客户和配送员等运营数据整合起来。
以支持客户画像、套餐产品打分、实时营销等业务使用需求，方便数据分析并为算法人员提供完备特征数据，
进行深度分析探索。能够让业务人员在画像的基础上，进行自主分析，满足日常运营报表需求。经过梳理明确了
三个数据使用场景：客户画像、套餐产品打分、套餐配送时间段匹配(用于监控过热配送时段)。
技能点
Ø 大数据相关概念
Ø 数据分析方法及方法论
Ø 外卖业务知识分析
Ø 数据仓库相关知识
Ø SQL技能
Ø 报表相关知识
产品与服务
Ø 开通阿里云账号
Ø 开通阿里云如下产品服务
² MaxCompute
² DataWorks
² Quick BI
认证优势及亮点
Ø 了解当前热门行业相关基础数据及业务
Ø 了解画像、数据分析方法、实时营销相关的概念及应用
Ø 掌握数据仓库设计及建设的基本思路及流程
Ø 了解阿里云DataWorks 、MaxCompute、Quick BI产品
Ø 结合阿里产品，实现简单的画像建设，打分算法，实时运营等分析方法，掌握常用的SQL技能
- 课时1：数据分析知识简介（1）
- 课时2：数据分析知识简介（2）
- 课时3：数据分析知识简介（3）
- 课时4：外卖点餐业务分析
- 课时5：应用场景分析及数据建模
- 课时6：阿里云相关产品介绍
- 课时7：实验任务介绍
- 课时8：阿里云相关产品基本操作演示
- 课时9：【在线实验】外卖点餐数据分析
- 第1 章：认证介绍
- 第2 章：大数据概述
- 第3 章：数加平台介绍
- 第4 章：掌握分析型数据库
- 第5 章：掌握MaxCompute
- 第6 章：掌握大数据开发套件DataIDE
- 第7 章：掌握智能BI服务平台Quick BI
- 第8 章：掌握DataV数据可视化
- 第9 章：掌握机器学习PAI
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BD:
第1 章 ： 视频课程
- 课时1：数据可视化介绍
- 课时2：DataV介绍
- 课时3：DataV基本操作
- 课时4：可视化大屏设计方法
- 课时5：实战项目背景介绍
第2 章 ： 【实验手册】制作实时销售数据可视化大屏
- 课时6：背景介绍
- 课时7：思路与流程
- 课时8：准备工作：准备模拟数据
- 课时9：实战开发第1步：开通服务
- 课时10：实战开发第2步：配置数据集
- 课时11：实战开发第3步：大屏开发
- 课时12：实战开发第4步：发布
