大数据技术考证的时间安排表应该根据个人的学习进度和能力来制定。以下是一个基本的时间表，供参考：
1. 学习基础知识（1-2个月）
- 学习大数据的基本概念、原理和技术栈。
- 了解大数据的应用场景和价值。
- 学习编程语言（如Python、Java等）。
- 学习数据分析和处理的方法。
2. 深入学习大数据技术（3-4个月）
- 深入学习大数据技术栈，包括Hadoop、Spark、Hive、Kafka等。
- 学习分布式计算和存储的原理。
- 学习数据挖掘和机器学习的基本原理和方法。
- 学习大数据平台的使用和管理。
3. 实践操作（5-6个月）
- 在实际项目中应用所学知识，解决实际问题。
- 参与开源项目，提高实战经验。
- 参加培训课程或线上课程，提高自己的技能水平。
4. 准备考试（1个月）
- 复习所学知识，巩固基础。
- 做模拟试题，熟悉考试题型和时间安排。
- 调整作息时间，保证充足的睡眠和休息。
5. 参加考试（1周）
- 提前到达考场，熟悉环境。
- 注意考试时间，确保按时完成所有题目。
- 考后及时总结经验教训，为下一次考试做好准备。
以上只是一个大致的时间安排，具体的时间安排还需要根据个人的学习能力和实际情况来调整。同时，建议在学习过程中多与同行交流，互相学习，共同进步。
