学数据库可以做什么工作,想从事数据库相关的工作

学数据库可以做什么工作,想从事数据库相关的工作详细介绍

本文目录一览： 数据库可以做什么工作

数据库可以做组织、存储和管理数据这些工作。

数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

大学计算机专业数据库方向(计算机大数据专业就业方向)

大学计算机专业数据库方向：
1、数据库应用开发(applicationdevelopment)
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(datamodeler)
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-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(onlineanalyticalprocessing)，需要使用SSRS,cognos,crystalreport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(ETLDeveloper)
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(DataArchitect)
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-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(datawarehouse-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(storageengineer)
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(performanceengineer)
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(seniorDBA)
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。

大数据学出来做什么工作

大数据学出来，可以从事大数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、大数据运维工程师、大数据可视化工程师等工作。
1、大数据分析师
大数据分析师是大数据专业中的一种职业，需要对海量的大数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息为决策提供支持。此外，大数据开发工程师和数据分析师等职位也是大数据分析师的工作范畴。
2、数据挖掘工程师
数据挖掘工程师是利用大数据平台进行数据挖掘的专业人员。他们需要熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析工具，提取、分析、呈现数据的商业意义。数据挖掘工程师需要具备业务理解和工具应用能力，从海量数据中发现规律，运用数学知识进行计算。
3、数据架构师
数据架构师是大数据学出来的一种职业。他们负责设计大数据平台的整体数据架构，包括业务模型和数据模型的设计，根据业务功能进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发。数据架构师需要熟练掌握Hadoop、Spark、Storm等生态系统，以及相关的组件如Yarn、HBase、Hive、Pig等。
4、大数据运维工程师
大数据运维工程师是负责大数据基础平台运行和维护的岗位，确保平台稳定性和可用性，应用产品部署、在线和维护，大数据平台资源管理、性能优化和故障处理。他们还要深入研究大数据业务相关的运维技术，不断优化集群服务结构。
5、大数据可视化工程师
大数据可视化工程师负责设计符合需求的可视化方案，选择合适的可视化技术，制作可视化样例，并配合视觉设计人员完善可视化样例。他们需要了解大数据从事工作的问题，如CDA数据分析师，以提供更好的数据分析服务。

大数据学出来做什么工作

大数据学出来后，可做的工作推荐有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师、数据算法工程师、Hadoop开发工程师等等。
1、数据分析师
从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。
2、数据架构师
负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
3、数据应用师
用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。将数据还原到产品中，为产品所用。
4、数据挖掘工程师
从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息，使企业决策智能化、自动化，提高企业工作效率，减少错误决策的可能性。需要具备深厚的统计学基础，需要熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件。
5、数据算法工程师
负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。需要具备扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟练掌握一门编程语言。
6、Hadoop开发工程师
信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI（即商务智能）的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。

学大数据能找到什么工作？

学一门技能以后，再把它转化为谋生的工具，是我们很多人的选择，学大数据的朋友也不例外。此前有人问笔者，学大数据能找到什么工作，哪个最有前景?既然大家感兴趣，那么本文就详细讲讲，学大数据能找到什么工作，哪个最有前景，这个话题，计算机办公软件来解答大家心中的疑问，愿能给大家带来一些有用的参考。
1：当你能够熟练掌握好专业技能的时候，那么就业面积是很广泛的，就业机会也非常多，毕竟现在这个行业是极缺人才的。学大数据的朋友，今后可以从事数据分析师、数据挖掘师/算法工程师、大数据工程师、数据架构师等等职位，当你有能力做到技术总监这类岗位的话，那么前途更加不可限量!
2：一名优秀的大数据工程师通常需要有统计学知识，有海量数据处理、数据分析和挖掘经验;掌握Hadoop、Kafka、Zookeeper、Hbase、storm的安装与调试;有良好的系统性能优化及故障排除能力;掌握Java或Scala语言，至少精通Python、Perl、Ruby、Bash脚本语言中的一种;熟悉大数据周边相关的数据库系统，关系型数据库和NoSQL等等。
3：至于哪个最有前景，只能说，以上就业方向都是十分有前景的，也都是极缺人才的。一线城市的大数据人才尤为缺乏，物以稀为贵，薪资待遇也是十分可观的。有3到5年工作经验的大数据人才，月薪不开个20K以上，人家都不愿意理睬你。

学大数据会有什么工作？

从行业来看，大数据就业方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。
从公司层面，提供大数据服务的公司一般对这类型的岗位需求比较多，不止在国内，在海外大数据架构和分析师都是紧缺人才，比如Sandalwood大数据研究机构常年招大数据架构师和数据产品经理等。
从岗位来看，根据中国信息协会大数据分会的《2021-2022中国大数据产业发展报告》，大数据人才需求岗位TOP10依次为：大数据架构师、大数据工程师、系统研发人员、数据产品经理、数据分析师、应用开发人员、数据科学家、机器学习工程师、数据挖掘分析师、数据建模师。
从经验要求，大数据工作可分为以下四类：① 数据分析类，② 挖掘算法类，③ 开发运维类，④ 产品运营类。
此外，还有数据安全等不同的大数据工种，在国内大数据相对应的技术和整个流程都也比较成熟，尤其在一些大数据公司如Sandalwood，以上的岗位覆盖面都非常广。
同时根据目前的大数据需求以及市场投入，该岗位的人才缺口也回随着上升，整体而言，大数据属于上升行业。
学大数据从事的工作常常分为大数据系统研发人员、大数据应用开发人员和大数据分析人员,常见的职业有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师、数据算法工程师等。
大数据技术专业可以从事的工作有这些：
视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有：
1.大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2.大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3.hadoop开发工程师。
解决大数据存储问题。
4.数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、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。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
5.数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合
6.大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄
大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。
想了解更多大数据从事工作的问题， “CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、 提供决策的新型数据分析人才。

想从事数据库相关的工作

数据库方面的工作分为两类：
一类是利用SQL做开发，这个是对数据库的应用。一般来说，都是编程人员，利用接口比如JDBC调用数据库的SQL来做查询。这种工作重点还是在编程上。因为涉及到的数据库方面的知识并不算多。说白了，就是和“数据库编码相关的程序员”。
另一类是数据库管理人员，主要负责数据库的备份，日常维护，代码优化等等。相对来说对数据库方面的知识要求较高，对技术要求也较高。也就是所谓的DBA。
大二、大三时候，其实多数人对自己将来的规划都不明确。都认为自己将来会从事很多编程的工作。因为所学的科目大多和编程有关系。可实际上最终真正从事编程的人最多只是55开。所以你不必过早的把自己定位成一个编程人员。
程序开发是很辛苦的，而且很伤身体，做不了太久。我建议你多拓宽自己的思维，将来有很多其他的机会，比如BA，比如架构师，比如QA等等。
至于你说的，你们的课程和数据库有关。那是必然的，任何计算机相关专业都必须学到数据库。但“面向对象程序设计”和数据库的关系，就不是很大了。
你要抓住计算机相关专业的几门核心课程：数据结构，操作系统，组成原理等等。这些东西将来才是真正帮助你的东西。至于如何编程，考什么证书，这些都是次要的。我坦白的跟你讲，这些东西你工作之后有大把的时间去学。而基础那时候就难补了。所以你将来能走多远，很大程度上是看你现在的基础怎么样。那些“看起来没什么用”的课，将来会对你有很大的帮助。
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综上，你过早的把自己定位在一个数据库开发人员，这本就是错误的，打好基础才是重点。计算机不只是编程，而编程未必像你想的那么有趣。
oracle数据库也好，db2数据库也罢，都只不过是别人提供的一种软件而已。你只要掌握了数据库基本的增查删改语句，对于将来数据库的开发就基本够用了。至于优化什么的，是要到具体的工作中去学。更何况，你将来即使是和数据库相关的开发，也是主要集中在编程上而非数据库上。

数据库可以做什么工作？

数据库，就是一个数据管理的系统级软件。从数据库软件及其应用的设计需求来看，应该满足数据管理、系统软件、资源管理、数据访问方法、计算处理、编程接口等。所以：
既然是数据管理，那么就必然服从数据结构的一般原理。
既然是系统级软件，那么必然服从软件设计的一般原理。
既然数据是一种计算机资源，那么必定服从资源管理的一般原理。
既然有数据访问，那么必然有数据访问的空间邻近性和时间邻近性。
既然是一种计算，那么必然服从一种计算模式（不同的数据结构，计算模式不同）。
既然提供了一种语言，那么必然服从语言设计的一般规律（哲学理念）。
既然数据元素之间有关系，那么必然要提供描述这种关系的方式。