企業(yè)大數(shù)據(jù)專業(yè)人員EBDP是基于Big Data Framework的大數(shù)據(jù)管理認(rèn)證，是后續(xù)大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)科學(xué)專家和大數(shù)據(jù)工程專家的前序認(rèn)證學(xué)習(xí)。那么，EBDP應(yīng)用方向和學(xué)習(xí)內(nèi)容有哪些?下面我們來(lái)看看。

一、EBDP認(rèn)證應(yīng)用方向

早在2014年國(guó)家就首次將大數(shù)據(jù)寫入工作報(bào)告，2020年印發(fā)了《關(guān)于工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的指導(dǎo)意見》，對(duì)于大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展更是加大了力度。近些年大數(shù)據(jù)這么火熱，就是因?yàn)橥ㄟ^(guò)嵌入大數(shù)據(jù)功能，組織能夠做出更快、更可靠的決策，并更快地將產(chǎn)品推向市場(chǎng)。與其他國(guó)際認(rèn)證證書有所不同的是，EBDP證書長(zhǎng)期有效，并不需要進(jìn)行續(xù)證。EBDP的具體應(yīng)用如下：

1.幫助企業(yè)進(jìn)行成本優(yōu)化

生產(chǎn)計(jì)劃動(dòng)態(tài)調(diào)整，能夠提高資金使用率;

2.提升協(xié)作效率

打通生產(chǎn)、銷售、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)體系;

3.營(yíng)銷推廣

廣告精準(zhǔn)投放，搭建全新銷售場(chǎng)景;

4.進(jìn)行投資分析

對(duì)市場(chǎng)需求變化做出準(zhǔn)確判斷;

5.商業(yè)模式

打通產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建生態(tài)創(chuàng)造新模式。

二、EBDP認(rèn)證的學(xué)習(xí)內(nèi)容

大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介：大數(shù)據(jù)的價(jià)值、大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)史、大數(shù)據(jù)特征、數(shù)據(jù)分析商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)、不同的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)產(chǎn)品和大數(shù)據(jù)解決方案、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能

大數(shù)據(jù)框架：大數(shù)據(jù)框架簡(jiǎn)介、大數(shù)據(jù)框架的結(jié)構(gòu)、使用大數(shù)據(jù)框架、大數(shù)據(jù)成熟度評(píng)估

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略：大數(shù)據(jù)作為競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略、大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)因素、制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略文檔清單

大數(shù)據(jù)架構(gòu)：大數(shù)據(jù)架構(gòu)簡(jiǎn)介、NIST大數(shù)據(jù)參考架構(gòu)、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)、Hadoop開源軟件框架

大數(shù)據(jù)算法：算法導(dǎo)論、描述統(tǒng)計(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)推斷、相互關(guān)系、回歸、分類、聚類、異常檢測(cè)、數(shù)據(jù)可視化

大數(shù)據(jù)流程：大數(shù)據(jù)流程簡(jiǎn)介、數(shù)據(jù)分析過(guò)程、數(shù)據(jù)治理流程、數(shù)據(jù)管理流程

大數(shù)據(jù)功能：大數(shù)據(jù)功能介紹、設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)組織、大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)中的角色和職責(zé)、大數(shù)據(jù)技能、大數(shù)據(jù)的組織成功因素

人工智能：人工智能導(dǎo)論、企業(yè)中的人工智能、認(rèn)知分析、人工智能的能力

推薦閱讀：

【考證不迷路】EBDP大數(shù)據(jù)專家考證指南

企業(yè)大數(shù)據(jù)專業(yè)人員EBDP認(rèn)證有什么用