‖ 项目简介         大数据工程师是由工业和信息化部教育与考试中心推出一套专业化，科学化 ，系统化的人才考核标准 ，涉及在互联网、金融领域，大数据工程用于信贷风控、精准营销、股价分析、智能投顾和反欺诈等行业专门从事大数据技术的系统搭建

‖ 项目简介         大数据工程师是由工业和信息化部教育与考试中心推出一套专业化，科学化 ，系统化的人才考核标准 ，涉及在互联网、金融领域，大数据工程用于信贷风控、精准营销、股价分析、智能投顾和反欺诈等行业专门从事大数据技术的系统搭建

‖ 项目简介       机器学习工程师是指采用人工智能技术，开发人工智能（AI）机器并使其学习和应用知识的高级程序员 ，能够针对监控生产系统中的数据产品的具体问题快速反应。

大模型开发工程师旨在精准评估和考核在大模型开发领域具备专业技能与实践经验的人才，聚焦于大模型架构设计、算法研发、模型训练与优化、部署及创新应用等核心能力，全面覆盖从基础理论到前沿技术实践的各个层面，有力推动人工智能技术在各行业的深度应用与创新发展

‖ 项目简介         数据安全工程师是由工业和信息化部教育与考试中心推出一套专业化、系统化的人才考核标准，是针对数据安全领域的专业人才认证，由相关专业机构推出。旨在培养具备全面数据安全技术能力、丰富实践经验以及创新思维的专业人员，使其能够在各类组织中承担复杂的数据安全工作，确保数据资产的保密性、完整性和可用性，防范各类数据安全威胁。       数据安全工程师涵盖了从职业道德、法律法规到多种前沿数据安全技术及实际项目应用等多方面的知识与技能考核，适用于互联网、金融、电信、政府等多个行业中从事数据安全相关工作从业者的全面考核，分为初级，中级，高级三个等级。 ‖ 能力标准 1、数据安全工程师（初级）      具备基本的职业道德素养，了解数据安全相关法律法规的基本要求，知晓在数据处理活动中应遵循的法律准则和道德规范。      掌握计算机基础知识，包括操作系统基本操作、网络基础知识等，能够进行简单的计算机系统维护和网络故障排查，为数据安全工作奠定基础。      了解数据安全的基本概念，如数据加密、访问控制、数据备份等，能够运用基本的数据安全工具进行简单的数据加密和解密操作，设置简单的用户访问权限，执行基础的数据备份任务，确保数据的初步安全。  2、数据安全工程师（中级）      在职业道德方面，严格遵守职业规范，能够积极维护数据安全行业的声誉，保守企业数据机密，诚实守信地履行数据安全职责。 深入掌握相关法律法规，能够依据法律条款为企业的数据安全策略提供合规性建议，确保企业的数据活动符合法律要求，避免法律风险。      熟练掌握至少一种编程语言（如 Java 或 Python），能够开发简单的数据安全应用程序，如数据加密工具、用户认证系统等，提升数据安全的自动化水平。      精通数据库基础知识，熟练掌握 MySQL 数据库的基本操作，包括数据的增删改查、用户权限管理等，能够对数据库进行日常维护和安全配置，保障数据库数据的安全存储和访问。 具备一定的网络安全知识，能够识别常见的网络安全威胁，如网络攻击、恶意软件等，并采取有效的防范措施，如设置防火墙规则、安装杀毒软件等，保护数据在网络传输和存储过程中的安全。       能够参与小型数据安全项目，如企业内部数据分类分级项目，制定数据分类标准，实施数据分级策略，协助企业建立基本的数据安全管理体系。 3、数据安全工程师（高级）      秉持高度的职业道德，引领数据安全行业的道德风尚，积极推动数据安全文化建设，确保企业数据安全战略与道德准则相一致。精通各类数据安全相关法律法规，能够准确解读法律条款，为企业制定全面的数据安全政策和合规框架，处理复杂的数据法律事务，如数据跨境传输合规、数据隐私保护等问题。      熟练掌握 Java 编程基础、精通 Linux 操作系统、掌握 MySQL 数据库高级操作，保障大规模数据的高效安全存储和访问。      熟练掌握 Spark 大数据技术、熟悉各类数据存储技术，包括数据仓库架构、分布式文件系统、非关系型数据库的高可用部署等，确保数据的完整性和保密性。      具备丰富的项目实践经验，能够独立领导数据安全项目，如数据安全风险评估与治理项目等，从项目规划、技术选型到项目执行和交付，全面保障项目的成功实施，有效提升企业的数据安全防护能力。 ‖ 课程内容 ‖ 报考条件 初级：无要求，皆可报考。 中级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得初级证书。 2. 年满18周岁，具备高中以上学历，工作年限满1年。 高级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得中级证书。 2. 年满20周岁以上，工作年限满2年。 3. 年满20周岁以上，具备大专及以上学历。 ‖ 考试方式 考试方式分为线下考试站点或线上考试系统统考两种方式，考试形式为上机答题，闭卷。 考试题型： 初级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 中级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 高级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 ‖ 成绩评分 考试最终成绩满分为100分，成绩80-100分为优秀；成绩60-79分为合格；成绩60分以下为不合格。 ‖ 证书样本 学员经考核合格，由工业和信息化部教育与考试中心颁发的数据安全工程师职业技术证书，证书可登录国家工信部教育与考试中心官网查询。

‖ 项目简介       机器学习工程师是指采用人工智能技术，开发人工智能（AI）机器并使其学习和应用知识的高级程序员 ，能够针对监控生产系统中的数据产品的具体问题快速反应。

‖ 项目简介        商务数据分析师职业技术认证是工业和信息化部教育与考试中心推出的，针对商务数据领域专业人才的考核体系。该认证旨在衡量从业者在商务数据收集、整理、分析、可视化以及应用等方面的能力，以满足不同行业对商务数据分析人才的需求，推动企业数据驱动决策的发展。      证书分为初级、中级、高级三个等级，为不同层次的数据分析人才提供了专业的能力考核。 ‖ 能力标准 1、商务数据分析师（初级）     了解数据分析的基本概念和流程，掌握常用的数据收集方法，如问卷调查、数据库查询等。     熟悉Excel等基础数据分析工具的基本操作，能够进行数据的简单整理、清洗和统计分析，如数据排序、筛选、求和、平均值计算等。     具备基本的数据可视化能力，能够使用 Excel 制作简单的图表展示数据特征。     理解数据指标的含义，能够对业务数据进行初步解读，发现数据中的基本规律和问题。 2、商务数据分析师（中级）     掌握Python编程语言的基础知识，能够运用编程语言进行数据处理和分析，包括数据读取、数据结构操作、函数编写等。     熟练使用数据分析库进行数据清洗、转换和分析，能够进行数据的合并、分组、聚合等操作，掌握数据透视表的使用。     深入理解数据可视化原理，能够使用专业可视化工具绘制多种简单的可视化图表。     掌握常用的数据分析方法和模型，能够根据业务问题选择合适的分析方法，建立简单的数据分析模型并解释结果。     具备一定的商业敏感度，能够结合业务场景，从数据分析角度提出合理的建议和决策支持。 3、商务数据分析师（高级）     精通Python编程语言，熟练掌握面向对象编程等高级特性，能够开发高效的数据处理和分析脚本。     精通可视化分析，能够使用专业可视化工具绘制多种复杂的可视化图表，进行交互式数据可视化展示。     熟练运用各类数据分析和机器学习库构建复杂的数据分析模型，包括分类模型、聚类模型等，并能够对模型进行优化和评估。     具备深入的商业理解能力，能够独立完成复杂的数据分析项目，从项目需求分析、数据采集与处理、模型构建与优化到结果解读与商业应用，全流程主导数据分析工作。     熟练掌握AIGC技术在商务数据分析中的应用，包括文本提示词工程，能够运用 AIGC 工具辅助数据处理、分析和可视化，提升数据分析效率和创新能力。     具备团队管理和项目协调能力，能够带领团队完成数据分析项目，与其他部门有效沟通协作，推动数据分析成果在企业中的落地应用。 ‖ 课程内容 ‖ 报考条件 初级：无要求，皆可报考。 中级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得初级证书。 2. 年满18周岁，具备高中以上学历，工作年限满1年。 高级：（满足其中一个条件即可） 1. 获得中级证书。 2. 年满20周岁以上，工作年限满2年。 3. 年满20周岁以上，具备大专及以上学历。 ‖ 考试方式 考试方式分为线下考试站点或线上考试系统统考两种方式，考试形式为上机答题，闭卷。 考试题型： 初级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 中级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 高级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。 ‖ 成绩评分 考试最终成绩满分为100分，成绩80-100分为优秀；成绩60-79分为合格；成绩60分以下为不合格。 ‖ 证书样本 学员经考核合格，由工业和信息化部教育与考试中心颁发商务数据分析师职业技术证书 ，证书可登录国家工信部教育与考试中心官网查询。  

       AIGC应用工程师职业技术认证是由工业和信息化部教育与考试中心推出一套专业化，科学化，系统化的人才考核标准，涉及多个领域和岗位，如服装设计、花型设计、图片拍摄、数字人等行业专门从事基于人工智能通用框架的应用开发工作

它是一种实现人工智能的方式，是一门交叉学科，综合了统计学、概率论、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等。

它是一种实现人工智能的方式，是一门交叉学科，综合了统计学、概率论、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等。