2025年广西公安机关云数据职位专业理论测试和专业技能测试大纲

2025-04-15 来源：招考网" 点击：603

　2025年度广西壮族自治区公安机关云数据职位专业理论测试和专业技能测试大纲为便于考试报名职员充分知道广西壮族自治区2025年公安机关云数据职位专业理论测试和专业技能测试，特拟定本大纲。1、考试性质和目的云数据职位专业理论测试和专业技能测试是

2025年度广西壮族自治区公安机关云数据职位专业理论测试和专业技能测试大纲
为便于考试报名职员充分知道广西壮族自治区2025年公安机关云数据职位专业理论测试和专业技能测试，特拟定本大纲。
1、考试性质和目的
云数据职位专业理论测试和专业技能测试是针对计算机有关学科考试报名职员设置的专业技术水平测试。考试主要测试考试报名职员的云数据实操能力素质，包含对云计算、云数据挖掘剖析、机器学习等学科有关内容的学会程度和应用有关常识解决实战问题的能力。
通过考试的职员，表明其已拥有从事公安机关云数据职位相应专业职位工作的能力和水平，用人单位可依据工作需要从通过职员中择优安排从事公安机关云数据系统建设管理、云数据剖析研判、信息互联网安全防护等专业技术工作。
2、考试方法和时限
（一）考试方法
专业理论测试使用闭卷笔试考试方法，试题包含选择题、填空题、判断题、操作题等，具体分布依据教学考试概要及报考条件而定。考试时限120分钟，满分100分。
专业技能测试为计算机实机操作，考核完成下列类似任务：如通过搭建模拟云数据平台，考察对ES、HDFS、HIVE、REDIS、kafa组件的熟知度，对数据进行挖掘，查看。完成实机操作后，需要根据需要完成电子答题提交，考官阅卷评分以考试报名职员提交的电子答题及附件文件为准。考试时间为180分钟，满分100分。
考试上机环境为Win10，虚拟机环境为Kali Linux，集成开发环境（IDE）为Visual Studio、Eclipse、PyCharm及主流云数据平台工具（Hadoop、elasticsearch、kafka、Redis）等。
（二）作答需要
专业理论测试考试报名职员务必携带的考试文具包含黑色字迹的钢笔或签字笔、2B铅笔和橡皮，在指定地方上填写准考证号、名字等信息，并在答卷卡上用2B作答，在考试试题本或其他地方作答一律无效。
专业技能测试实机操作过程、结果需要填写到电子答题上，考官阅卷评分以考试报名职员提交的电子答题及附件文件为准。交卷时需将电子答题及附件文件压缩为1个文件，并计算压缩文件的哈希校验值。
3、考试内容
（一）计算机应用专业
1.计算机入门知识
计算机导论，包含介绍计算机的进步经历、基本组成、工作原理等。
数据结构与算法剖析，包含各种基本数据结构（如数组、链表、树、图等）及其算法。
计算机组成与维护，保留计算机硬件组成、工作原理及基本维护办法。
2.编程语言与工具
编程语言：
C/C++语言的基础语法、面向对象编程等。
Java语言的基础语法、面向对象编程、异常处置、多线程等。
Python语言的特征、基础语法及应用场景。
HTML、CSS、Javascript等网站开发技术。
开发工具与环境：
集成开发环境（IDE），如Eclipse、IntelliJ IDEA、Visual Studio等。
版本控制工具，如Git等。
3.计算机系统与应用软件
操作系统：
操作系统的基本原理、功能、分类及常用操作系统（如Windows、Linux）的用法。
操作系统的安全机制、用户管理、进程管理、存储管理等。
数据库系统：
数据库的基本原理、数据模型、SQL语言及数据库管理软件（如MySQL、Oracle）的用法。
数据库的安全、备份与恢复、性能优化等。
应用软件：
办公软件，如Word、Excel、PowerPoint等。
图像处置软件，如PhotoShop等。
动画制作软件，如Flash等。
辅助设计软件，如CAD等。
4.互联网技术与应用
计算机互联网基础：
学习计算机互联网的基本原理、协议、拓扑结构等。
知道互联网设施的配置与管理、互联网问题排查等。
网络技术应用：
学习Web前端开发、Web后端开发、移动应用开发等。
知道云计算、云数据、物联网等新兴技术及其应用。
5.实践与应用
软件开发：
软件项目需要剖析、设计、编码、测试及部署等。
软件项目管理、软件品质保障等。
数据处置与剖析：
数据采集、清洗、剖析及可视化等技术。
云数据处置与剖析工具（如Hadoop、Spark等）的用法。
6.AI与机器学习
AI的基本原理、机器学习算法及其应用。
深度学习、自然语言处置、计算机视觉等前沿技术。
7.信息安全
信息安全的基本原理、安全威胁与防护技术。
互联网安全、系统安全、数据安全等。
8.其他拓展范围
嵌入式系统、物联网、数字媒体技术等。
（二）数据治理专业
1.数据治理基础
数据治理概述：概念、重要程度、进步经历、趋势与核心定义，可参考DAMA-DMBOK功能框架中的数据治理部分。
数据治理框架：介绍主流的数据治理框架，如COBIT、ITIL等，与它们在企业中的应用。
2.数据管理政策与标准
政策拟定：学习怎么样依据企业需要拟定数据管理政策，包含数据的分类、存储、用等规范。
标准拟定：知道并学习数据管理的有关标准，如数据水平标准、数据安全指标等。
3.数据水平与监控
数据水平评估：学会数据完整性、准确性、一致性等维度的评估办法。
数据清洗与转换：学习用SQL、Python等工具进行数据处置，提升数据水平。
数据水平监控：打造数据水平监控体系，推行数据水平监控方案，确保数据持续达标。
4.数据安全与隐私保护
数据安全风险评估：辨别潜在的安全威胁，拟定应付手段。
数据加密与访问控制：学习数据加密技术，打造严格
的访问控制机制。
隐私保护法规：深入理解GDPR、C行动成本等隐私保护法规，确保数据操作的合规性。
5.数据审计与合规性检查
数据审计：借助工具进行数据合规性审察，确保数据用的合法性。
合规性检查：按期检查数据管理和用是不是符合政策、标准和法规需要。
6.数据治理工具与应用
智能化工具：探索人工智能、机器学习在数据治理中的应用潜力，提升数据治理的效率。
实践应用：通过案例剖析、小组项目等方法，将数据治理常识应用于实质场景中。
7.数据治理实战与项目管理
实战项目：分组进行数据治理策略设计、推行与评估，模拟真实工作场景。
项目管理：学习数据治理项目的规划、实行、监控和扫尾等过程。
（三）数据剖析专业
1.数据剖析基础
统计学基础：学会描述性统计、判断性统计等统计学核心常识。
数据可视化：学习用Tableau、Power BI等工具进行数据可视化，帮助理解数据。
2.数据剖析工具与技术
编程语言：深入学习Python或R语言，进行复杂的数据剖析和建模。
数据库技术：学会SQL语言，可以高效地从数据库中提取、查看和剖析数据。
数据剖析库与工具：学习用Pandas、NumPy、SciPy等Python数据剖析库，与Excel等数据剖析和可视化工具。
3.数据剖析办法与思路
数据剖析思维：培养从业务需要出发，提取和剖析数据的思维。
剖析办法：学习分类与聚类、降维与强化学习等数据剖析办法。
数据挖掘：学会数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类剖析等。
4.云数据剖析与处置
云数据技术：学习Hadoop、Spark等云数据技术，提
升在大量数据环境中的剖析能力。
云数据处置：学会云数据的存储、处置和剖析办法，提取有价值的信息。
5.数据剖析实战与项目管理
实战项目：参与实质数据剖析项目，积累实战经验，提高数据剖析能力。
项目管理：学习数据剖析项目的规划、实行、监控和报告等过程。
案例研究：剖析典型数据剖析案例，知道其成功要点与改进空间。
6.数据剖析伦理与合规
数据伦理：知道数据剖析中的伦理问题，如数据隐私、数据偏见等。
合规性：确保数据剖析过程符合有关法规和政策需要。
（四）计算机安全专业
1.计算机互联网
互联网构造、协议、设施等入门知识。
互联网安全基础、互联网安全威胁与防护技术。
2.计算机安全
操作系统的安全机制、漏洞剖析与安全防护。
数据库的安全构造、防护、加密及数据恢复技术。
3.操作系统
操作系统的基本原理、安全机制。
安全配置与管理。
4.密码学与互联网安全
对称密码与非对称密码。
哈希函数、数字签名与密钥管理。
互联网加密与解密技术。
5.数据库
数据库管理软件的入门知识。
数据库的安全方案与管理。
6.软件工程
软件开发生命周期与安全开发实践。
安全编程技术，如防范缓冲区溢出、注入攻击等。
7.互联网攻击与防御
容易见到的互联网攻击方法与防御方案，如SQL注入、XSS攻击等。
入侵测试系统的原理与达成。
8.Java程序设计
Java语言基础与进阶。
Java安全编程。
9.互联网工程与互联网管理
互联网设施配置与管理。
互联网性能优化与问题排查。
10.互联网信息检索
信息安全范围的信息检索技术。
11.软件测试与品质保障
软件测试办法与工具。
软件品质保障体系。
12.其他有关课程
如计算办法、软件设计与体系结构、软件项目管理、嵌入式系统、AI、数据仓库与数据挖掘、多媒体技术、数字图象处置、数字通信原理、高性能计算技术、计算机互联网存储等。
13.信息安全基础
信息安全的基本定义、属性和进步阶段。
信息安全保障的内涵、意义及总体思路。
信息安全有关的规范、法律法规和道德规范。
14.信息安全技术与原理
密码技术：
对称密码与非对称密码的原理及应用。
哈希函数、数字签名及密钥管理技术。
认证技术：
消息认证与身份认证的办法。
访问控制技术：
访问控制模型与访问控制技术的达成。
审计和监控技术：
审计和监控的基础理论及技术应用。
15.系统安全
操作系统安全：
操作系统安全基础理论与实践。
数据库安全：
数据库安全基础与数据库安全实践。
16.互联网安全
互联网安全基础定义。
互联网安全威胁技术，如互联网攻击、病毒、蠕虫等。
互联网安全防护技术，包含防火墙、入侵测试系统与入侵防御系统、PKI、VPN及互联网安全协议等。
17.应用安全
软件漏洞的定义、原理及防范手段。
软件安全开发、测试与保护技术。
恶意程序与Web应用系统安全。
18.信息安全管理
信息安全管理体系的构建。
信息安全风险评估与管理手段。

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