大数据EBDP认证的核心知识点覆盖了从基础概念到实际应用的多个层面，旨在培养企业大数据领域的专业人士。以下是其核心知识体系的归纳：

一、大数据基础概念与技术架构

1、核心概念

大数据的定义与特征。

大数据技术发展历程及典型应用场景。

2、技术架构

大数据生态系统组件的原理与功能。

批处理与实时处理的技术差异。

数据存储结构(如分布式文件系统、NoSQL数据库、数据湖)的选型与适用场景。

二、数据处理与分析

1、数据处理流程

数据采集、清洗(异常值处理、数据标准化)、转换。

数据分层逻辑(ODS、DWD、DWS等)与数据仓库设计。

2、分析与挖掘

数据挖掘算法(分类、聚类、关联规则)及工具。

统计分析与机器学习在大数据中的应用(如预测模型、推荐系统)。

数据可视化工具(如Tableau、Power BI)与可视化原则。

三、数据治理与安全管理

1、数据治理框架

数据质量管理(完整性、一致性、时效性)与评估指标。

元数据管理、数据目录构建及数据血缘分析。

数据生命周期管理(从产生到归档/销毁)。

2、数据安全与合规

数据隐私保护(如GDPR、CCPA等法规要求)。

数据脱敏、加密传输与存储安全策略。

数据访问控制(RBAC模型)与审计日志。

四、业务应用与价值转化

1、业务知识融合

业务流程分析与数据需求提炼(如电商用户画像、供应链优化)。

数据驱动的业务决策模式(如A/B测试、ROI分析)。

2、场景化实践

行业典型案例(金融风控、医疗健康、智能制造)的数据解决方案设计。

数据产品化思维(如数据API设计、可视化报表开发)。

五、趋势与拓展

1、新兴技术融合

人工智能与大数据的结合(如AutoML、深度学习模型部署)。

边缘计算、5G对大数据处理的影响。

2、治理与伦理

数据伦理问题(如算法偏见、数据滥用)及应对策略。

综上所述，EBDP认证的核心在于打通“技术-治理-业务”闭环，既要求掌握Hadoop、Spark等工具的操作，也需要理解数据治理框架和业务场景落地能力。对于零基础考生，建议从基础概念入手，结合实操训练逐步提升;对于有经验的从业者，可重点突破数据治理与业务应用模块，强化核心竞争力。