H13-731_V2.0 PDF版

  • 印刷可能なH13-731_V2.0 PDF版
  • Huawei専門家による準備
  • インスタントダウンロード
  • いつでもどこでも勉強
  • 365日無料アップデート
  • H13-731_V2.0無料PDFデモをご利用
  • PDF版試用をダウンロードする

H13-731_V2.0 ソフト版

  • インストール可能なソフトウェア応用
  • 本番の試験環境をシミュレート
  • 人にH13-731_V2.0試験の自信をもたせる
  • MSシステムをサポート
  • 練習用の2つモード
  • いつでもオフラインで練習
  • ソフト版キャプチャーをチェックする

H13-731_V2.0 オンライン版

  • 学習を簡単に、便利オンラインツール
  • インスタントオンラインアクセス
  • すべてのWebブラウザをサポート
  • いつでもオンラインで練習
  • テスト履歴と性能レビュー
  • Windows/Mac/Android/iOSなどをサポート
  • オンラインテストエンジンを試用する

100%返金保証

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  • 十年の優位性
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Huawei H13-731_V2.0 試験概要:

認定ベンダー:Huawei
試験名:HCIE-Big Data-Data Mining V2.0 認定試験
試験番号:H13-731_V2.0
対応言語:英語, 中国語
試験形式:筆記試験, 実技・ラボ試験(HCIEレベル標準)
関連資格:HCIA-Big Data
HCIP-Big Data
推奨トレーニング:Huaweiラーニング&認定公式トレーニング
受験申し込み:Huawei Talent認定ポータル
受験方法:筆記試験 + 実技ラボ(HCIE認定トラックに応じた実施)
前提条件:推奨:HCIP-Big Dataまたはビッグデータプラットフォームおよび分散システムにおける同等の経験
公式シラバスのURL:https://e.huawei.com/en/talent/

Huawei H13-731_V2.0 試験シラバストピック:

セクション目標
ビッグデータプラットフォームのデプロイと運用- 監視とメンテナンス
  • 1. 障害診断とトラブルシューティング
    • 2. システム監視ツール
      - クラスターのデプロイ
      • 1. Hadoop/Sparkクラスターのインストール
        • 2. 構成とチューニング
          データマイニングと機械学習- データマイニング技術
          • 1. クラスタリングアルゴリズム
            • 2. 分類アルゴリズム
              • 3. アソシエーションルールマイニング
                - 特徴量エンジニアリング
                • 1. データの前処理
                  • 2. 特徴選択と変換
                    ビッグデータアーキテクチャとエコシステム- Hadoopエコシステムの概要
                    • 1. YARNリソース管理
                      • 2. HDFSの原理とアーキテクチャ
                        - ビッグデータの基礎
                        • 1. ビッグデータ処理アーキテクチャ
                          • 2. ビッグデータの特徴
                            ビッグデータのセキュリティとガバナンス- データセキュリティメカニズム
                            • 1. 認証と認可
                              • 2. データの暗号化と保護
                                - データガバナンス
                                • 1. データ品質管理
                                  • 2. メタデータ管理
                                    データストレージと処理技術- 分散ストレージシステム
                                    • 1. HDFSデータストレージメカニズム
                                      • 2. NoSQLデータベースの概要
                                        - 分散コンピューティングフレームワーク
                                        • 1. Sparkアーキテクチャと実行モデル
                                          • 2. MapReduce処理モデル

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