一,、考試目的

考查考生是否具備證券期貨監(jiān)管工作所必需的計算機專業(yè)知識和相關知識的應用能力。

二,、考試內容與試卷結構

考試形式為筆試,，考試時間120分鐘，滿分100分,。

報考計算機類職位的考生參加本類別的專業(yè)科目考試,。計算機類專業(yè)科目考試試題由以下兩部分組成：

(一)證券期貨基礎知識

單項選擇40題

(二)專業(yè)知識—計算機

1.單項選擇40題

2.多項選擇20題

三、答題要求

考試均采用客觀性試題,，要求考生從每題所給的選項中選擇答案,。考生必須用2B鉛筆在答題卡上作答,，在試題本或其他位置作答一律無效,。

四、樣題

(一)單項選擇題(每題給四個備選項，其中只有一個選項是正確的,，應試人員應將正確的選項選擇出來并按要求在答題卡相應位置填涂,，多選或不選均不得分)

1.以下軟件中，( )不是操作系統,。

A：Windows

B：Unix

C：Linux

D：Microsoft Office

答：( D )

(二)多項選擇題(每題給四個備選項,，其中有兩個或兩個以上的選項是正確的，應試人員應將正確的選項選擇出來并按要求在答題卡相應位置填涂,，多選,、少選或不選均不得分)

1.以下軟件中，( )是操作系統,。

A：Windows

B：Unix

C：Linux

D：Microsoft Office

答：(ABC)

五,、考查知識點

考生應掌握證券期貨基礎知識(可參考財金類考試大綱)和以下計算機專業(yè)知識：

(一)計算機組成原理

1.計算機系統概述

計算機發(fā)展歷程、計算機系統層次結構,、計算機性能指標

2.數據的表示和運算

數制與編碼,、定點數的表示和運算、浮點數的表示和運算

3.存儲器層次結構

存儲器的分類,、存儲器的層次化結構,、半導體隨機存取存儲器、主存儲器與CPU的連接,、高速緩沖存儲器(Cache),、虛擬存儲器

指令系統

指令格式、指令的尋址方式,、CISC 和 RISC 的基本概念

中央處理器(CPU)

CPU的功能和基本結構,、指令執(zhí)行過程、數據通路的功能和基本結構,、控制器的功能和工作原理,、指令流水線

總線

總線概述、總線仲裁,、總線操作和定時,、總線標準

輸入輸出(I/O)系統

I/O系統基本概念、外部設備,、I/O接口(I/O控制器),、I/O方式

(二)操作系統原理

1.操作系統基本概念

2.進程管理

進程與線程、調度,、同步與互斥,、死鎖

內存管理

內存管理基礎、虛擬內存管理

文件管理

文件系統基礎,、文件系統實現,、磁盤組織與管理

(三)計算機網絡和信息安全

1.計算機網絡

計算機網絡的基本概念、基本原理和基本方法;計算機網絡的體系結構和典型網絡協議;典型網絡設備的組成,、特點和工作原理

信息安全

《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》等法律法規(guī),、信息安全基本概念、常見的系統漏洞和攻擊方式,、密碼技術基礎及公鑰基礎設施,、網絡訪問控制、網絡通信安全,、信息安全管理

(四)數據結構

1.數據結構基礎

數據的物理結構,、數據的存儲結構及其關系;線性數據結構、非線性數據結構

2.常用數據結構及算法

數組,、鏈表,、棧、隊列,、哈希,、樹、堆,、圖

(五)數據庫和數據治理

1.數據庫系統

數據庫的基本概念,、數據庫系統的結構;關系模型的基本概念、關系數據庫的標準語言SQL等;數據需求管理,、范式概念,、數據建模和數據集成概念及操作,、數據倉庫分層邏輯及實務

2.數據倉庫

單機關系型數據倉庫架構(MPP)、大數據倉庫架構(分布式),、新型數據倉庫架構(內存數據庫等);數據倉庫的任務調度、安全管理,、存儲管理,、事務管理、并發(fā)控制,、恢復管理等

數據治理

數據治理涉及的活動,、數據治理基本環(huán)境要素、數據治理組織規(guī)劃,、數據治理目標設定,、數據治理流程管理;數據治理相關標準(國際標準ISO/IEC 38505、國內標準數據治理框架和DCMM),、證券期貨行業(yè)數據標準體系,、數據模型(概念模型、邏輯模型,、物理模型設計原理);數據分布及盤點,、數據質量提升,、數據權限和分類分級、數據共享交換,、數據分析挖掘,、數據運營和增值

(六)軟件工程和項目管理

1.軟件工程概述與軟件過程

軟件工程的定義、軟件生命周期和軟件過程

結構化方法

需求工程,、結構化分析,、概要設計、詳細設計,、結構化編碼

面向對象方法

面向對象分析,、面向對象設計、軟件體系結構與設計模式,、軟件重構

軟件測試與維護

軟件測試基礎,、白盒測試、黑盒測試,、軟件維護

軟件項目管理

項目估算,、進度管理、配置管理,、質量管理

(七)新技術

1.人工智能

機器學習與深度學習,、人工智能典型應用

云計算

容器技術、云原生

區(qū)塊鏈

去中心化機制,、加密貨幣

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