数据库应用哪个领域好就业，2数据库技术可以应用领域有哪些方向

来源：整理时间：2023-09-09 18:25:57 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，2数据库技术可以应用领域有哪些方向
2，SQL数据库专业的就业方向数据库就业方向及前景
3，SQL找什么工作好点
4，大学计算机专业数据库方向计算机大数据专业就业方向
5，数据库系统工程师适合那些工作
6，大数据在哪些领域有应用前景
7，数据库的就业方向有哪些
8，SQL数据库专业的就业方向

1，2数据库技术可以应用领域有哪些方向

应该说现在数据库技术和其他计算机技术（计算机网络、人工智能、并行计算、分布式计算、多媒体技术等等）是相互结合、相互渗透的。比如说我们银行、电信、网站、企业管理软件等应用软件的数据就需要数据库里面存储。

2数据库技术可以应用领域有哪些方向

2，SQL数据库专业的就业方向数据库就业方向及前景

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.DataAnalyst数据分析师。2.DataScientist数据科学家。3.DataArchitect数据架构师。4.DataEngineer数据工程师。5.Database数据库管理员。第二类：以数据为驱动的商业分析类。1.BusinessAnalyst商业分析师。2.DataandManager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操作系统、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。

SQL数据库专业的就业方向数据库就业方向及前景

3，SQL找什么工作好点

数据库管理员，不过现在学数据库不学编程，就很难找到工作~纯数据库的工作，是比较少的~

DBA数据库治理员啊这个工作很好啊不过要技巧很强的

数据库搭建与维护

SQL找什么工作好点

4，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。

5，数据库系统工程师适合那些工作

你好！随着政府电子政务信息系统的广度、深度运用，数据库系统工程师将作为中高端人才大量运用于系统的数据库管理、分析、设计。各银行、企业ERP的大型运用数据库设计及管理。同时电子商务的快速增长，促成了大量的电子商务数据库设计、数据管理、挖掘分析人员就业。希望对你有用！

6，大数据在哪些领域有应用前景

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。大数据在医疗行业的应用大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。(2)有效预防预测疾病。解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。大数据在金融行业的应用随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。(1) 精准营销。银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。(2) 风险管控。应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。(3) 决策支持。通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。(4) 服务创新。通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。(5) 产品创新。通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。大数据在零售行业的应用美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。(1) 精准定位零售行业市场。企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。(2) 支撑行业收益管理。大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。(3) 挖掘零售行业新需求。作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

7，数据库的就业方向有哪些

请问你是不是已经学完了数据库呢？如果是，那“数据库工程师”也不错啊！你也可以在数据库设计、维护、管理、应用、开发等等几个方面选择就业啊！

你要就业找好工作肯定这些是不够的，如果是想针对数据库编程，就是作信息管理系统这一块的话有两个方向，可以选择.net或是j2ee.作网站的话学一下php。过级的那些东西，说实话用处不大。

8，SQL数据库专业的就业方向

粘帖点给你，CSDN论坛上看到的，希望能帮助你。　　前面四种：　　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，薪水一般　　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。　　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　　这个方面我不熟悉，不敢乱说（以免被拍砖，呵呵）　　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。　　前面五种：　　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　　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。　　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。　　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。　　我知道至少IBM, 微软和Oracle都有专门的数据库性能实验室(database performance lab）,　　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。　　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，ORACLE RAC/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。

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，薪水一般数据建模专家 (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。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这个方面我不熟悉，不敢乱说（以免被拍砖，呵呵）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。