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2025年广西公安机关大数据职位专业理论测试和专业技能测试大纲
http://www.chinagwy.org 2025-02-08 13:16 来源：广西人事考试网
2025年度广西壮族自治区公安机关大数据职位专业理论测试和专业技能测试大纲
为便于报考人员充分了解广西壮族自治区2025年公安机关大数据职位专业理论测试和专业技能测试，特制定本大纲。
一、考试性质和目标
大数据职位专业理论测试和专业技能测试是针对计算机相关学科报考人员设置的专业技术水平测试。考试主要测试报考人员的大数据实操能力素质，包括对云计算、大数据挖掘分析、机器学习等学科相关内容的掌握程度和应用相关知识解决实战问题的能力。
通过考试的人员，表明其已具备从事公安机关大数据职位相应专业岗位工作的能力和水平，用人单位可根据工作需要从通过人员中择优安排从事公安机关大数据系统建设管理、大数据分析研判、信息网络安全防护等专业技术工作。
二、考试方式和时限
（一）考试方式
专业理论测试采用闭卷笔试考试方式，考试题型包括选择题、填空题、判断题、操作题等，具体分布根据教学考试大纲及考试要求而定。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：如通过搭建模拟大数据平台，考察对ES、HDFS、HIVE、REDIS、kafa组件的熟悉度，对数据进行挖掘，查询。完成实机操作后，必须按照要求完成电子答卷提交，考官阅卷评分以报考人员提交的电子答卷及附件文件为准。考试时间为180分钟，满分100分。
考试上机环境为Windows 10，虚拟机环境为Kali Linux，集成开发环境（IDE）为Visual Studio、Eclipse、PyCharm及主流大数据平台工具（Hadoop、elasticsearch、kafka、Redis）等。
（二）作答要求
专业理论测试报考人员务必携带的考试文具包括黑色字迹的钢笔或签字笔、2B铅笔和橡皮，在指定位置上填写准考证号、姓名等信息，并在答题卡上用2B作答，在试题本或其他位置作答一律无效。
专业技能测试实机操作过程、结果必须填写到电子答卷上，考官阅卷评分以报考人员提交的电子答卷及附件文件为准。交卷时需将电子答卷及附件文件压缩为1个文件，并计算压缩文件的哈希校验值。
三、考试内容
（一）计算机应用专业
1.计算机基础知识
计算机导论，包括介绍计算机的发展历程、基本组成、工作原理等。
数据结构与算法分析，包括各种基本数据结构（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方法。
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、异常处理、多线程等。
Python语言的特点、基础语法及应用场景。
HTML、CSS、JavaScript等网页开发技术。
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）的使用。
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语言及数据库管理系统（如MySQL、Oracle）的使用。
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。
图像处理软件，如PhotoShop等。
动画制作软件，如Flash等。
辅助设计软件，如CAD等。
4.网络技术与应用
计算机网络基础：
学习计算机网络的基本原理、协议、拓扑结构等。
了解网络设备的配置与管理、网络故障排查等。
互联网技术应用：
学习Web前端开发、Web后端开发、移动应用开发等。
了解云计算、大数据、物联网等新兴技术及其应用。
5.实践与应用
软件开发：
软件项目需求分析、设计、编码、测试及部署等。
软件项目管理、软件质量保证等。
数据处理与分析：
数据采集、清洗、分析及可视化等技术。
大数据处理与分析工具（如Hadoop、Spark等）的使用。
6.人工智能与机器学习
人工智能的基本原理、机器学习算法及其应用。
深度学习、自然语言处理、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。
网络安全、系统安全、数据安全等。
8.其他拓展领域
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：定义、重要性、发展历程、趋势以及核心概念，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，以及它们在企业中的应用。
2.数据管理政策与标准
政策制定：学习如何根据企业需求制定数据管理政策，包括数据的分类、存储、使用等规范。
标准制定：了解并学习数据管理的相关标准，如数据质量标准、数据安全标准等。
3.数据质量与监控
数据质量评估：掌握数据完整性、准确性、一致性等维度的评估方法。
数据清洗与转换：学习使用SQL、Python等工具进行数据处理，提高数据质量。
数据质量监控：建立数据质量监控体系，实施数据质量监控策略，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：识别潜在的安全威胁，制定应对措施。
数据加密与访问控制：学习数据加密技术，建立严格
的访问控制机制。
隐私保护法规：深入理解GDPR、CCPA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：利用工具进行数据合规性审查，确保数据使用的合法性。
合规性检查：定期检查数据管理和使用是否符合政策、标准和法规要求。
6.数据治理工具与应用
自动化工具：探索AI、机器学习在数据治理中的应用潜力，提高数据治理的效率。
实践应用：通过案例分析、小组项目等方式，将数据治理知识应用于实际场景中。
7.数据治理实战与项目管理
实战项目：分组进行数据治理方案设计、实施与评估，模拟真实工作场景。
项目管理：学习数据治理项目的规划、执行、监控和收尾等过程。
（三）数据分析专业
1.数据分析基础
统计学基础：掌握描述性统计、推断性统计等统计学核心知识。
数据可视化：学习使用Tableau、Power BI等工具进行数据可视化，帮助理解数据。
2.数据分析工具与技术
编程语言：深入学习Python或R语言，进行复杂的数据分析和建模。
数据库技术：掌握SQL语言，能够高效地从数据库中提取、查询和分析数据。
数据分析库与工具：学习使用Pandas、NumPy、SciPy等Python数据分析库，以及Excel等数据分析和可视化工具。
3.数据分析方法与思路
数据分析思维：培养从业务需求出发，提取和分析数据的思维。
分析方法：学习分类与聚类、降维与强化学习等数据分析方法。
数据挖掘：掌握数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析等。
4.大数据分析与处理
大数据技术：学习Hadoop、Spark等大数据技术，提
升在海量数据环境中的分析能力。
大数据处理：掌握大数据的存储、处理和分析方法，提取有价值的信息。
5.数据分析实战与项目管理
实战项目：参与实际数据分析项目，积累实战经验，提升数据分析能力。
项目管理：学习数据分析项目的规划、执行、监控和报告等过程。
案例研究：分析典型数据分析案例，了解其成功要素与改进空间。
6.数据分析伦理与合规
数据伦理：了解数据分析中的伦理问题，如数据隐私、数据偏见等。
合规性：确保数据分析过程符合相关法规和政策要求。
（四）计算机安全专业
1.计算机网络
网络架构、协议、设备等基本知识。
网络安全基础、网络安全威胁与防护技术。
2.计算机安全
操作系统的安全机制、漏洞分析与安全防护。
数据库的安全架构、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.密码学与网络安全
对称密码与非对称密码。
哈希函数、数字签名与密钥管理。
网络加密与解密技术。
5.数据库
数据库管理系统的基础知识。
数据库的安全策略与管理。
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.网络攻击与防御
常见的网络攻击手段与防御策略，如SQL注入、XSS攻击等。
入侵检测系统的原理与实现。
8.Java程序设计
Java语言基础与进阶。
Java安全编程。
9.网络工程与网络管理
网络设备配置与管理。
网络性能优化与故障排查。
10.网络信息检索
信息安全领域的信息检索技术。
11.软件测试与质量保证
软件测试方法与工具。
软件质量保证体系。
12.其他相关课程
如计算方法、软件设计与体系结构、软件项目管理、嵌入式系统、人工智能、数据仓库与数据挖掘、多媒体技术、数字图象处理、数字通信原理、高性能计算技术、计算机网络存储等。
13.信息安全基础
信息安全的基本概念、属性和发展阶段。
信息安全保障的内涵、意义及总体思路。
信息安全相关的标准、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方法。
访问控制技术：
访问控制模型与访问控制技术的实现。
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.网络安全
网络安全基础概念。
网络安全威胁技术，如网络攻击、病毒、蠕虫等。
网络安全防护技术，包括防火墙、入侵检测系统与入侵防御系统、PKI、VPN及网络安全协议等。
17.应用安全
软件漏洞的概念、原理及防范措施。
软件安全开发、检测与保护技术。
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措施。
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