1、数据库应用开发 (application development)
除了基本的SQL方面的知识,还要对开发流程,软件工程,各种框架和开发工具等等
数据库应用开发这个方向上的机会最多,职位最多。
2、数据建模专家 (data modeler)
除了基本的SQL方面的知识,非常熟悉数据库原理,数据建模负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计,这个方向上在大公司(金融,保险,研究,软件开发商等)有专门职位,在中小公司则可能由程序员承担。
3、商业智能专家 (business intelligence - BI)
主要从商业应用,最终用户的角度去从数据中获得有用的信息,涉及OLAP (online analytical processing) ,需要使用SSRS, cognos, crystal report等报表工具,或者其他一些数据挖掘,统计方面的软件工具。
4、ETL开发 (ETL Developer)
使用ETL工具或者自己编写程序在不同的数据源之间对数据进行导入,导出,转换,所接触的数据库一般数据量非常大,要求进行的数据转换也比较复杂和数据仓库和商业智能的关系比较密切。在一些数据库应用规模很大的公司里面有专门的职位,中小公司里面则可能由程序员或者DBA负责这方面的工作。
5、数据构架师 (Data Architect)
主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向,也包括数据可用性,扩展性等长期性战略,协调数据库的应用开发,建模,DBA之间的工作。这个方向上在大公司(金融,保险,研究,软件开发商等)有专门职位, 在中小公司或者没有这个职位,或者由开发人员,DBA负责。
6、数据库管理员 (database administrator - DBA)
数据库的安装,配置,调优,备份/恢复,监控,自动化等,协助应用开发(有些职位还要求优化SQL,写存储过程和函数等)。这个方向上的职位相对少一些,但一般有点规模的公司还是会有这样的职位
7、数据仓库专家 (data warehouse - DW)
应付超大规模的数据,历史数据的存储,管理和使用,和商业智能关系密切,很多时候BI和DW是放在一个大类里面的,但是我觉得DW更侧重于硬件和物理层上的管理和优化。
8、存储工程师 (storage engineer)
专门负责提供数据存储方案,使用各种存储技术满足数据访问和存储需求,和DBA的工作关系比较密切。对高可用性有严格要求(比如通信,金融,数据中心等)的公司通常有这种职位, 这种职位也非常少。
9、性能优化工程师 (performance engineer)
专长数据库的性能调试和优化,为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。也有专门的性能优化工程师,负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。对数据库性能有严格要求的公司(比如金融行业)可能会有这种职位。 因为针对性很强,甚至要求对多种数据库非常熟悉,所以职位极少。
10、高级数据库管理员 (senior DBA)
在DBA的基础上,还涉及上面3种职位的部分工作,具体包括下面这些:对应用系统的数据(布局,访问模式,增长模式,存储要求等)比较熟悉。对性能优化非常熟悉,可以发现并优化从SQL到硬件I/O,网络等各个层面上的瓶颈,对于存储技术相对熟悉,可能代替存储工程师的一些工作,对数据库的高可用性技术非常熟悉(比如MSSQL的集群,ORACLERAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等),对大规模数据库有效进行物理扩展(比如表分区)或者逻辑扩展(比如数据库分区,联合数据库等)。熟悉各种数据复制技术,比如单向,双向,点对点复制技术,以满足应用要求。灾难数据恢复过程的建立,测试和执行。这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大(比如金融,电信,数据中心等)的公司需要,而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。这种职位非常少。
大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等。
大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
以中国人民大学为例:
基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
大数据专业就业方向
1、数据工程方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才,可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作,也可在IT领域从事计算机应用工作。
2、数据分析方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才,可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作,也可在IT领域从事计算机应用工作。
计算机专业(全称:计算机科学与技术,如今信息管理、信息安全专业也学数据库),你可以找他们帮忙做做,很多大学开数据库都在大三大四。
搞WEB方向和数据库方向的学生可以胜任,不知道你做什么类型的网站,所用的数据库类型是ACCESS/SQL?
大数据属于大数据采集与管理专业,在大学中可以选择这个专业。 大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。 但是在大学中学习本专业会有一个问题那就是实战经验不足,企业对于大数据专业的人才需求点很大程度上在于实战经验,如果要学习本专业那大学期间一定要多参加项目, 重视实习。 大数据专业在目前属于前景比较好的专业,但是还是那个问题,如果学习期间没有得到实战锻炼,那将来就业时肯定收到很大影响。 如果真的对大数据专业感兴趣的话,可以考虑关联度较大专业比如计算机、统计学等,因为在大数据学习过程中也需要一定的计算机基础,比较推荐计算机专业。
有专门学习数据库的专业。主要是现代社会信息化程度不断提高,大量的数据需要被处理和管理。数据库作为一种高效的数据管理工具,在各个领域都得到了广泛应用,因此,对于想要从事数据库管理、数据分析、数据挖掘等相关工作的人来说,学习数据库技术是非常必要的。数据库专业主要包括数据库原理、数据库系统设计、数据仓库与数据挖掘、数据库管理与应用等方面的知识。
数据分析员属于什么专业
没有属于什么专业,一般从事的人都是统计学或者数学专业的。
数据分析师属于什么职能分类
数据分析师指的是不同行业中,专门从事行业数据蒐集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据蒐集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。在“原子世界”中,抽样调查是最经常采用的数据获取方式,主要原因就是大范围普查的成本太高——最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代,针对互联网行业的研究,在局部(例如某个网站或同类网站的集群)做到低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。同样,“原子世界”中的很多数据不具备连续性,而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新,甚至实时——最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。 与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如,结合传统的消费心理学理论,构建丰富的互联网信息消费行为模型。 就行业而言,数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言,无论在任何时代,媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势,都是媒体成败的关键。数据分析师在这方面大有可为。 此外,对于新闻出版等内容产业来说,更为关键的是,数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能,这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。例如,收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此,数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据:借助先进的数据库技术,对内容资源进行深入挖掘和多次利用,提供个人偏好的内容服务,或借助数字印刷和出版技术,实现按需生产产品并交付出版印刷。
与数据分析有关的大学专业有哪些
与数据分析有关的专业:
数学相关的专业都算,比如:统计学、应用数学、信息与计算科学等等
还有IT相关的专业,比如:计算机科学与技术、数据库
其实,想要在数据分析行业发展,现在高校也没有纯数据分析专业
而数据分析本身又是一个边缘学科,交叉学科,你选择了某个专业,但是还需要你多方面的知识储备!
数据分析师一般是什么专业如何成为数据分析师
考取项目数据分析师证书,积累经验,就可以成为项目数据分析师了
数据分析师在智联招聘里属于什么职业类别?
数据分析岗位涉及各个行业的各个类别,比如销售管理、业务支持、市场推广等等,没有特定的职业类别
大数据分析这个职位属于哪个行业
这个问题,可能是绝大部分人的疑问。
数据分析行业是属于边缘学科,交叉学科,
可以说不属于哪个行业,不属于IT,也不属于金融业
但同时也会用到IT的知识和工具,也会用到金融的原理,
还有,财务、统计、管理、营销……
有哪些大学的哪些专业是与大数据有关的??
计算机科学与技术
什么是数据分析?
数=数学、数字(来源、架构);据=凭据、依据(标准、报表);分=划分、区分(筛选、处理);析=解析、剖析(结果)。我们了解数据分析的意义之后,更需懂得数据对做好数据分析,除了具备专业的数据分析知识或技巧,学会使用好数据分析软件也是非常重要的,做起事来更能事半功倍,如大家所熟悉的TopBox(智投分析)这类软件,具有非常强的数据监测实力,以前很多需要人工提取、再计算的转化数据,现在软件能直接监测得到。
数据分析师是一个什么样的职业?
随着各行业计算机应用以及信息化水平提高,各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统,搭建了畅通无阻的互联网平台,信息化“硬件”设施已初具规模,但与此同时,随着业务发展以及市场信息不断积累,商业领域和行业部门产生了大量的业务数据,很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋,大量的、杂乱无章的
数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力,相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力,甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据,给企业发展带来负面影响或相反作用。因此,面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题,如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法,从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据,获得有利于商业运作、提高竞争力的信息,已成为企业面临的共同问题。
为推动知识管理,挖掘数据价值,适应商业企业的市场竞争需要,同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求, 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神,于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。
国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS40-50、AnswerTree30等)、市场预测分析等方面内容,它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和,其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法,从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据,从而提升数据价值,提高企业核心竞争力。
国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目,必将在今后相当长的一段时间内,成为非常热门的职业之一,专家预测,在今后的五年内,我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。
目前, 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱增。项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟,数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国,数据分析刚刚走过了7个年头,巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期,而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策?数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么?整个行业的未来发展前景如何?近日笔者带着这些问题采访了相关人士。
●数据分析在我国属于朝阳行业
数据分析在国外广泛应用于各个领域,但在中国仍属于朝阳行业,至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”, 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示,“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代,大量海外机构将西方投资决策技术引进中国,并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段,迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年,我国项目数据分析师人数从零起步,猛增至近万人。到了第三阶段,我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中,中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立,首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志著中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。”
数据分析员,是做什么的,有专业要求吗? 5分
数据分析员的具体工作:笼统的说应该是负责数据的收集、各类数据整理、汇总、分析整理以及传递和管理。
不同专业数据分析所用的分析工具和方法会有所不同,所以有比较好的专业知识才比较容易上手,另外需要有计算机应用知识,数理统计,经济学,数据库原理以及相关知识;能熟练使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。
目前软件技术9个专业的内容和就业情况如下:
1、软件测试
掌握软件测试的基本原理、方法和组织管理,精通软件测试工具。获取ATA软件测试工程师或Delphi初级程序员或Java初级程序员认证。
就业方向:企业、政府、社区、各类学校等软件测试员。
2、可视化编程
掌握程序设计方法及可视化技术,精通一种可视化平台及其软件开发技术。获取Delphi程序员系列、Java初级或VB开发能手认证。
就业方向:企业、政府、社区、各类学校等可视化编程程序员。
3、计算机办公应用
精通办公自动化应用与管理,熟悉服务器的安装、管理和维护,基于应用服务器的相关服务和软件系统,具备对服务器的网络安全设置、邮件、网页发布、FTP、OA、BBS等系统的应用和维护能力。
就业方向:企业、政府、社区、各类学校等系统管理
4、WEB应用程序设计
具有美工基础和网页动画设计能力,掌握交互式网页程序的设计技术,能进行网站建设和维护。获取Macromedia多媒体互动设计师或Delphi初级程序员或Delphi快速网络开发工程师认证。
就业方向:企业、政府、社区、各类学校等WEB应用程序员。
5、数据库管理
能应用关系范式进行数据库设计,精通SQL语言,胜任数据库服务器管理与应用工作。获取Oracle数据库管理或SQL Server数据库应用或Windows XP应用认证。
就业方向:企业、政府、社区、各类学校等部门的中、大型数据库管理员。
6、图形图像制作
精通国际上流行的图形/图像制作工具(如CorelDraw、Photoshop、Pagemaker等)。获取平面设计师相关的认证。
就业方向:广告制作公司、建筑设计公司、包装装璜设计公司、居室装修公司、出版印刷公司。
7、网络构建技术
熟悉网络结构和组网方式,掌握建网方法,能利用工具分析和排除常见网络故障。获取Cisco路由配置或华为网络工程或AMP应用工程师认证。
就业方向:企业、政府、社区、各类学校等网络构建工程师。
8、网络系统管理
掌握网络系统管理的基本知识与应用技能,能进行网络系统的安全设置。获取Window2000 Server或TurboLinux TLCE或Cisco路由配置专家认证。
就业方向:企业、政府、社区、各类学校等网络系统管理员。
9、多媒体制作
具有多媒体程序设计与多媒体制作策划的能力。基本掌握面向对象程序设计与建模、造型设计、场景设计、分镜头原理等技能。获取多媒体设计师相关的认证。
就业方向:多媒体设计与制作公司、动画美术制作出版公司、广告制作公司。
都属于计算机专业,不过计算机也分很多专业,而且很多专业都是两个都要学,并不能说各自属于哪个专业,计算机的知识都是相通的,各个科目之间都有很大联系。我觉得数据库方向比较好一点,比较实用。其实哪个都无所谓关键看你喜欢那科,喜欢哪科就学哪科。学计算机是需要个人兴趣的。
以上就是关于关于大学计算机专业数据库方向全部的内容,包括:关于大学计算机专业数据库方向、大数据技术是什么专业、学什么专业的会做数据库等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
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