SQL数据库工程师的工作要求

技术面试

数据库架构知识

数据库语句知识

数据库理解

对数据库宏观介绍

在首次面试的时候要注意气质,衣着,说话要稳重,不要支支吾吾等

就两个岗位而言，大数据工程师的待遇呈现菱形机构，差异不大，平均薪资应该比数据库的高。数据库工程师的薪资结构呈现两极状态，非常拔尖的待遇很好，但起点待遇都不高。那么数据库工程师和大数据工程师有啥区别呢，我们接着往下看。

1、数据库工程师主要是做数据库的sql开发、维护大数据工程师主要是做数据的提取、解析、计算、分析。总的来说，一个偏底层建设，一个更偏向业务应用。

2、数据库工程师是一个比较泛的概念，主要指从事和数据库相关的工作，可以是开发，也可以是维护。薪资也很宽泛，该岗位比较传统，偏稳定，待遇不如大数据工程师大数据工程师，就是我们所知的大数据开发工程师，主要从事大数据平台的搭建，对个人技术要求偏高，需要从业者具备java基础，还得具备以下技术能力，hadoop、hive、hase、flume、storm、kafka、spark等，是一个非常庞大的技术集群。

3、数据库工程师主要是做数据库的sql开发、维护大数据工程师主要是做数据的提取、解析、计算、分析。总的来说，一个偏底层建设，一个更偏向业务应用。

4、数据库工程师入门门槛相对较低，了解各个数据库的基础特性，学习一些入门书籍，就可以入行，后续可以往DBA的方向发展大数据工程师，入门门槛较高，要掌握很多的大数据算法、开源框架，并且，由于需要海量的数据进行测试，所以在有大数据量的公司里，大数据工程师更能得到快速的提升。

个人建议走大数据工程师，考证可以考个国家工信部的证，但证书不能代表你的个人能力，只能说锦上添花，有核心技术才是关键。综上所述，就是小编今天给大家整理分享的关于数据库工程师和大数据工程师的相关内容，希望可以帮助到大家。

SQL数据库专业的就业方向分为三类：

第一类：纯数据分析类。

1.    Data Analyst 数据分析师。

2.    Data Scientist 数据科学家。

3.    Data Architect 数据架构师。

4.    Data Engineer 数据工程师。

5.    Database Administrator 数据库管理员。

第二类：以数据为驱动的商业分析类。

1.    Business Analyst 商业分析师。

2.    Data and AnalyticsProduct Manager数据产品经理。

第三类：统计学家。

统计学家顾名思义，需要熟悉统计理论方法，分布式计算，数据库系统，云工具，数据挖掘机器学习等，语言方面需要R, SAS, SPSS, Mtlab, Stata, Python, Perl, Hive, Pig, Spark, SQL。

扩展资料：

SQL数据库专业任职要求：

计算机相关专业,本科及以上学历,工作两年以上。

熟练掌握C/C++或Java语言。

熟悉Linux *** 作系统、数据库应用,了解常用的软件架构模式、基本的编程编译工具,熟悉代码优化的规则与技巧。

拥有数据库领域编码经验,熟悉SQL和存储引擎者优先。对机器学习、数据库高可用、时序、图数据库有经验者优先。

有ACM参赛获奖经验者优先。

参考资料：百度百科-SQL数据库

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