金砖国家职业技能大赛-机器学习与大数据赛项介绍
金砖国家职业技能大赛是一项在金砖国家合作机制下，由轮值主席国主导主办的国际级大赛。
相信大家搜到我这一篇文章，都是为了参加这个比赛或者这个项目，取得好名次，那首先大家要对这个赛项有个基本的了解，我先带着大家先基本的了解一下咱们这个比赛的一些基本情况吧。
大赛背景与意义
金砖国家职业技能大赛旨在通过搭建技术技能竞赛国际交流平台，加强金砖国家及其他新兴市场和发展中国家在职业技能教育领域的务实合作。大赛聚焦高端制造、数字经济、新产业、新业态、新技术等重点领域，设置多个赛项，以提升金砖国家职业院校师生在创新、协调、组织、合作等方面的能力，整体推进金砖国家国际化高质量技能人才培养。
主办单位与组织结构
主办单位：
- 中华人民共和国教育部
- 中华人民共和国人力资源和社会保障部
- 金砖国家工商理事会
- 厦门市人民政府
此外，根据不同年份的实际情况，还可能有俄罗斯技能发展署、俄罗斯战略倡议署、鞑靼斯坦共和国政府、俄罗斯科学和高等教育部等机构共同参与主办。
组织结构：
- 承办单位：中国教育国际交流协会、教育部职业教育发展中心等。
- 执行承办单位：具体负责赛事的筹备和执行工作。
赛项设置与内容
大赛设置了包括机器学习与大数据、Web技术、增材制造、工业设计技术、建筑信息建模、区块链、人工智能机器人系统集成及应用等在内的20余个赛项。这些赛项旨在全面考察参赛选手在相关领域的知识储备、技能水平和综合素质。
参赛资格与选拔流程
参赛资格：
- 年龄在16周岁至35周岁的职业院校（含技工院校）在校师生均可作为选手参赛。
- 报名时，专家、选手为各参赛队必备人员，可同时预备决赛翻译人员1名。
选拔流程：
- 各国或地区根据大赛要求组织选拔赛，选拔出优秀选手组成代表队。
- 参赛队伍需按照大赛规定的时间和方式完成报名注册。
- 经过选拔，最终确定参加线下决赛的队伍名单。
好的~~基本了解这个比赛之后，下面就是要选择咱们参加什么赛项了，与大数据相关的赛项我推荐大家可以选择 “机器学习与大数据”，下面我再带着大家去看一下这个比赛到底这么个事，出发！
金砖国家职业技能大赛中的机器学习和大数据赛项是一项重要的国际级赛事，旨在考察参赛选手在大数据技术和机器学习领域的知识储备、技能水平和职业素养。
随着大数据和人工智能技术的快速发展，机器学习和大数据已成为推动产业升级和创新的重要力量。金砖国家职业技能大赛中的机器学习和大数据赛项通过搭建国际交流平台，促进金砖国家及其他新兴市场和发展中国家在大数据技术和机器学习领域的交流与合作，共同培养具有国际视野和创新能力的高素质技能人才。
该赛项通常包含多个模块，如大数据基础环境、数据仓库、数据分析与可视化以及机器学习等。具体竞赛内容可能包括但不限于：
- 大数据基础环境：考察选手对Hadoop及其生态组件的部署与管理能力。
- 数据仓库：要求选手设计并实现高效的数据仓库架构，以支持复杂的数据查询和分析。
- 数据分析与可视化：通过实际数据分析项目，考察选手的数据采集、存储、清洗处理、分析及可视化能力。
- 机器学习：涉及机器学习模型的构建、训练优化以及实际应用场景下的模型选择与调优。
竞赛赛题格式/框架
竞赛赛题是三个相对独立和联系的模块组成：
模块A：大数据
模块B：数据分析
模块C：机器学习
竞赛赛题时间分配及分值权重
各模块作业内容及要求
竞赛内容涵盖大数据、数据分析、机器学习等内容，综合考查参赛选手机器 学习与大数据综合能力。
模块A大数据：参赛选手依据任务要求，对HADOOP平台进行操作。主要内容 包括但不限于：HADOOP集群搭建、HDFS常用操作命令（查询文件类别、上传、 删除文件、查询HDFS基本统计信息等）、FLUME数据采集、SQOOP数据导入、 MAPREDUCE批处理操作、HIVE数据分析、SPARK数据挖掘、KAFKA流式处理、FLINK 实时计算、HUE可视化分析、HADOOP集群的负载均衡等等。
模块B数据分析：参赛选手根据任务所提供的数据源，结合数据业务背景明 确分析目的和思路；将数据通过整理、清洗、转化、合并等过程，形成完整的单 一有效数据源；接着使用数据处理技术将各种原始数据加工为数据分析所需要的 样式，通过多种数据分析方法进行数据分析；并通过可视化展示数据。
模块C机器学习：选手需要理解实际问题、数据获取、数据探查、数据处理、 特征工程、模型训练、诊断与调优、模型融合，考察选手在大数据环境下，采用 分布式技术将问题模型化的能力，复杂数据结构化的能力，理解特征并可以有效 转换特征的能力，选择恰当算法的能力，优化损失函数的能力，模型训练与模型 融合的能力。
竞赛设备清单
技术平台
| 序号 | 平台名称 | 数量 |
| 1 | 在线竞赛云计算平台 | 1 |
规格参数
| 名称 | 参数规格 |
| Hadoop | 3.3.x |
| Sqoop | 1.4.x |
| Hive | 2.3.x |
| Zookeeper | 3.6.x |
| Flume | 1.10.x |
| Spark | 3.3.x |
| Flink | 1.15.x |
| JDK | 11 |
| Scala | 2.13.x |
| Python | 3.9.x |
最后，随着大数据和人工智能技术的不断进步，金砖国家职业技能大赛中的机器学习和大数据赛项将继续发挥其在技能人才培养和技术交流方面的积极作用。未来，该赛项可能会进一步优化赛项设置、提高竞赛水平、扩大参赛规模，为更多职业院校师生提供展示才华、交流学习的平台。同时，也将加强与产业界的合作与对接，推动大赛成果的实际应用和转化，为经济社会发展贡献更多力量。
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