一、大数据基础知识与架构
阿里云大数据ACP认证题库的核心考点首先覆盖大数据基础概念，包括结构化/半结构化/非结构化数据的分类特点、CAP理论在分布式系统中的体现，以及云计算与大数据协同应用场景。同时要求掌握MaxCompute的核心架构，例如项目空间、表、分区的设计原则，以及任务调度机制。
- 大数据特征与数据类型
- 分布式系统CAP理论
- MaxCompute项目空间与资源管理
二、存储与计算技术
该认证重点考察存储技术实现方案，包括：
- HDFS与MaxCompute的分布式存储机制对比
- 数据仓库与数据库的差异化应用场景
- Tunnel命令行工具的数据传输操作规范
同时涉及SQL开发能力，要求熟练掌握DDL表结构设计、DML数据操作语句及窗口函数等高级用法。
三、数据开发与分析工具
题库覆盖DataWorks全链路开发流程，包含：
- 数据集成任务的配置与调试
- 数据开发模块的ETL流程设计
- Quick BI与DataV可视化看板开发
机器学习PAI的基础应用场景也属于常考内容，包括算法选型与模型部署要点。
四、可视化与质量控制
数据质量管控体系是认证重点，要求掌握：
- 数据清洗规则的定义与实施
- 描述性统计分析指标的计算方法
- 数据血缘追踪与异常诊断技术
同时需要熟悉Quick BI的图表配置逻辑和权限管控机制。
阿里云大数据ACP认证题库系统覆盖从数据存储、计算到分析应用的全流程技术栈，特别强调MaxCompute与DataWorks的实操能力。备考需重点关注分布式架构设计、SQL开发规范及数据治理实践，同时结合机器学习PAI等工具完成综合性解决方案设计。
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