职业院校技能大赛

这是2017年全国职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项的比赛试题。

【大数据应用开发】2023年全国职业院校技能大赛赛题第03套

使用Scala编写Spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中的user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail表的增量数据抽取到Hive的ods库对应的表中。具体步骤包括：1、抽取shtd_store库中user_info表的增量数据到ods库中的user_info表，根据operate_time或create_time作为增量字段，只添加新增数据，并静态分区为当前比赛日前一天的日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。2、使用Hive CLI执行show partitions ods.user_info命令，获取分区信息并记录。

本中包含中级数据库职业技能证书考试题型的答案。

CSP，即计算机系统能力考试，是一项检验计算机专业人士技能水平的职业认证考试。 CSP 的价值 CSP 考试涵盖计算机系统设计、开发和管理等多个领域，包括计算机基础知识、编程语言、软件工程、数据库、网络等。通过 CSP 认证，可以有效证明个人在计算机领域的技能和知识水平，增强职场竞争力。 如何在 CSP 比赛中取得好成绩 系统学习考试内容: 详细了解 CSP 考试的各个模块和考试内容，制定学习计划，有针对性地进行准备。 多做真题和模拟考试: 通过实战演练，熟悉考试形式、题型和时间限制，提升解题速度和应试能力。 深入理解重点知识点: 重点关注考试大纲中的重要知识点，深入理解其原理和应用，通过阅读教材、参考书籍和相关文档，加深对知识的理解和掌握。

摘要： 本数据包包含中国职业分类大典的 Excel 数据和 SQL Server 脚本数据，您可以解压后导入数据库中使用。此数据集包含四级联动信息。

了解从事数据挖掘所需的软件技能和学习路径。

《微软Office技巧大赛获奖精选》是微软（中国）推荐的图书，涵盖了Word、Excel、FrontPage、Access、PowerPoint和Outlook等软件的应用技巧。

数据挖掘作为一个快速发展的领域，为有志于从事数据科学的人们提供了广阔的职业发展空间。想要在这一领域取得成功，你需要具备扎实的技术能力、对数据的敏锐洞察力以及持续学习的态度。 核心技能 编程语言: Python 和 R 是数据挖掘常用的编程语言，熟练掌握它们是进行数据分析和建模的基础。 数据库: 熟悉 SQL 等数据库查询语言，能够从大型数据库中提取和处理数据。 机器学习: 掌握各种机器学习算法，例如回归分析、决策树、支持向量机等，并能够将其应用于解决实际问题。 数据可视化: 能够使用数据可视化工具清晰有效地展示数据分析结果，并从中提炼出有价值的洞察。 领域知识: 了解目标行业的业务流程和数据特点，能够将数据挖掘技术与实际业务问题相结合。 职业发展路径 数据分析师: 负责收集、清洗、分析和解释数据，为业务决策提供支持。 数据挖掘工程师: 专注于开发和优化数据挖掘算法和模型，并将其应用于实际项目中。 机器学习工程师: 负责构建和部署机器学习模型，并持续优化模型性能。 数据科学家: 拥有更全面的技能和知识，能够领导数据科学团队，并为公司制定数据战略。 不断学习 数据挖掘领域发展迅速，需要不断学习新的技术和方法。 参加行业会议、阅读相关书籍和论文、参与开源项目都是保持竞争力的有效途径。 总结 数据挖掘是一个充满挑战和机遇的领域，希望这份职业发展指南能够帮助你更好地了解这个领域，并规划自己的职业道路。

详细介绍了Microsoft Office中Word、Excel、FrontPage、Access、PowerPoint和Outlook软件的应用技巧，帮助读者更高效地利用这些工具。