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Aktualisierung in einem Jahr
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Huawei H13-731_V3.0 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Grundlagen von Big Data und Data Mining | 20% | - Architektur und Ökosystem von Big Data - Konzepte, Verfahren und Anwendungen des Data Mining - Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung |
| Thema 2: Datenvorverarbeitung und Merkmalsentwicklung | 20% | - Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern - Merkmalsauswahl, -extraktion und Dimensionsreduktion - Datenbereinigung, -integration und -umwandlung |
| Thema 3: Huawei Big Data-Plattform und Lösungen | 10% | - Bereitstellung von Lösungen und Leistungsoptimierung - Werkzeuge für Data Mining und Analyse im Huawei-Ökosystem - Architektur und Komponenten von FusionInsight |
| Thema 4: Maschinelles Lernen und verteilte Analytik | 20% | - Abstimmung und Optimierung von Hyperparametern - Modelltraining, -validierung und -bewertung - Verteilte Rechenframeworks (Spark, Hadoop) |
| Thema 5: Algorithmen des Data Mining | 30% | - Clustering und Assoziationsregelanalyse - Klassifikations- und Regressionsalgorithmen - Anomalieerkennung und Mustererkennung |
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