大数据技能竞赛主要考察参赛者在数据处理、分析及技术应用方面的综合能力，具体涵盖以下核心内容：

一、技术能力要求

1. 大数据平台搭建

   • 涉及Linux操作系统管理（如Hadoop、Spark、Flink等分布式框架搭建）、Hive数据仓库使用及MapReduce批处理流程设计。

   • 需完成服务器配置、软件安装调试及集群优化等实操任务。

2. 数据处理与分析

   • 包括数据清洗、整合、去重、筛选等基础操作，以及使用Python、SQL等工具进行数据预处理、分析及可视化。

   • 考核对Spark、Flink等框架的应用能力，如离线统计、实时流处理等。

二、编程与工具应用

• 编程语言 ：Python（数据存储、预处理、分析）和Java（Hadoop生态工具）是核心要求。

• 数据分析工具 ：需熟练使用Excel（数据透视表、图表）和数据库（如MySQL）进行结果展示。

三、综合能力考核

1. 问题解决能力

   • 通过案例分析（如电商销量统计、用户行为分析）考察对业务场景的理解及数据驱动决策能力。

2. 数据安全与隐私

   • 涉及数据加密、访问控制等安全技术应用。

四、竞赛形式特点

• 分阶段考核 ：通常包含理论题（如SQL、Python基础）和实操题（如集群搭建、数据分析），部分赛事还涉及机器学习、自然语言处理等进阶内容。

• 团队协作 ：多赛项要求团队协作完成项目，考察沟通与分工能力。

以上内容综合了权威赛事（如南京警察学院“警信杯”“智警杯”、重庆移通学院大赛等）的通用要求，具体以实际比赛规则为准。