‖ 项目简介      大模型应用工程师课程是一套集专业化知识架构、科学化培养路径、系统化考核标准于一体的高端大模型领域人才培养体系。该旨在衡量从业者在大模型应用数据整合、语义理解、逻辑推理、文本输出以及应用等方面的能力，以满足不同行业对大模型应用人才的需求，推动企业大模型应用驱动决策的发展。      证书分为初级、中级、高级三个等级，为不同层次的大模型应用人才提供了专业的能力考核。 ‖ 能力标准 1、大模型应用工程师（初级）      掌握大模型的基础应用，如数据清洗、预处理，以及模型的基本训练和调优。能够使用常见的深度学习框架和工具，进行大模型的部署和集成。     熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。     通过实际操作，熟悉大模型在实际项目中的应用流程，包括模型设计、数据处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。 2、大模型应用工程师（中级）      掌握大模型的基础应用，如数据清洗、预处理，以及模型的基本训练和调优。能够使用常见的深度学习框架和工具，进行大模型的部署和集成。     熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。     深入了解LLM大模型的基础特性和应用场景，掌握大模型部署与应用的相关技术。     熟练进行数据读取、模型训练、特征提取与相似度计算等操作，实现准确高效的文本检索功能，并对整个文本检索过程进行总结和优化。     具备一定的商业敏感度，能够结合业务场景，从大模型应用角度提出合理的建议和决策支持。 3、大模型应用工程师（高级）      掌握大模型的基础应用，如数据清洗、预处理，以及模型的基本训练和调优。能够使用常见的深度学习框架和工具，进行大模型的部署和集成。     熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试以及熟悉使用modelscope平台和LLaMA - Factory界面微调工具等。     具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。深入了解LLM大模型的基础特性和应用场景，掌握大模型部署与应用的相关技术以及深入理解基于CLIP模型的电商多模态图文检索原理和应用场景，能够对相关数据进行有效的预处理，使其符合模型输入要求。     具备独立部署Qwen2大模型的能力，包括环境搭建、模型配置、运行调试等环节，同时能够对模型进行量化优化，提高模型运行效率。了解其他常见大模型的部署方法和流程，具备举一反三的能力，同时具备团队管理和项目协调能力，能够带领团队完成大模型应用分析项目，与其他部门有效沟通协作，推动大模型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 学员经考核合格，颁发大模型应用工程师职业技术证书，证书可官网查询。  

大数据采集工程师课程是一套集专业化知识架构、科学化培养路径、系统化考核标准于一体的高端大数据领域人才培养体系 ，涉及在互联网、零售、金融、  电信、医学、旅游、新闻媒体等行业专门从事数据采集、数据分析、机器学习、人工智能并能制作业务报告

目前很多知名的机器学习、人工智能以及深度学习框架也都是基于Python语言进行开发的。

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     数字技术应用工程师课程是一套集专业化知识架构、科学化培养路径、系统化考核标准于一体的高端人工智能人才培养体系，面向数字技术应用领域，旨在培养具备扎实数字技术基础、丰富实践经验和创新能力的专业人才

‖ 项目简介      数字技术应用工程师课程是一套集专业化知识架构、科学化培养路径、系统化考核标准于一体的高端人工智能人才培养体系，面向数字技术应用领域，旨在培养具备扎实数字技术基础、丰富实践经验和创新能力的专业人才

‖ 项目简介         大数据治理工程师课程是一套集专业化知识架构、科学化培养路径、系统化考核标准于一体的高端大数据领域人才培养体系，涵盖了从基础到高级的全面技能要求，旨在培养能够在互联网、金融等众多行业中，运用大数据治理技术进行数据整合、处理、分析与应用的专业人才，以提升企业数据管理水平，挖掘数据价值，助力企业数字化转型和决策优化。      “大数据治理工程师”证书分为初级、中级、高级三个等级，每个等级对相关从业人员的知识和技能要求逐步提升，形成了一套完整的人才培养和评估体系。 ‖ 能力标准 1、大数据治理工程师（初级）      掌握Linux操作系统的基本操作，具备一定的Python数据分析基础知识，了解数据分析的基本流程，能够进行简单的数据预处理和分析任务。     对ETL大数据整合与处理有初步认识，理解数据抽取、转换和加载的基本概念，能够在指导下完成简单的数据处理任务，如创建数据库连接、进行基础的数据处理操作等。 2、大数据治理工程师（中级）      熟练掌握 Linux 操作系统的进阶技能，能够编写简单的脚本实现自动化任务，提升工作效率。深入理解 Python 数据分析与挖掘技术，能够运用数据分析工具和技术解决实际业务问题。     熟练掌握 ETL 大数据整合与处理流程，能够独立完成数据处理任务。具备一定的数据存储和管理知识，了解数据仓库的基本概念，能够进行数据库的简单管理和维护。 3、大数据治理工程师（高级）      精通 Linux 操作系统，能够对系统进行优化配置，解决复杂的系统故障和性能问题，确保大数据处理环境的稳定运行。能够运用高级数据分析算法和技术进行深度数据挖掘，为企业提供数据驱动的决策建议。     熟练掌握 ETL 大数据整合与处理技术，能够设计和优化大型数据处理流程，处理海量数据的集成和转换任务。深入理解数据存储技术，能够构建高效的数据存储和管理系统。     掌握多种大数据实时处理框架，满足企业对实时数据处理的需求。在机器学习进阶知识领域，熟悉各类算法、集成学习和强化学习等技术，能够将这些技术应用于实际项目中，解决复杂的业务问题。     具备大数据治理项目的整体规划和管理能力，能够带领团队完成大数据治理项目的实施，确保项目目标的达成。 ‖ 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 学员经考核合格，颁发大数据治理工程师职业技术证书，证书可官网查询。  

‖ 项目简介         数据安全工程师课程是一套集专业化知识架构、科学化培养路径、系统化考核标准于一体的高端大数据领域人才培养体系，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 学员经考核合格，颁发数据安全工程师职业技术证书，证书可官网查询。  

‖ 项目简介        数据安全工程师课程是一套集专业化知识架构、科学化培养路径、系统化考核标准于一体的高端大数据领域人才培养体系，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 学员经考核合格，颁发数据安全工程师职业技术证书，证书可官网查询。  

‖ 项目简介         数据安全工程师课程是一套集专业化知识架构、科学化培养路径、系统化考核标准于一体的高端大数据领域人才培养体系，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 学员经考核合格，颁发数据安全工程师职业技术证书，证书可官网查询。