大學專業資料庫

⑴ SQL資料庫專業的就業方向

SQL資料庫專業的就業方向分為三類：

第一類：純數據分析類。

1.Data Analyst 數據分析師。

2.Data Scientist數據科學家。

3.Data Architect 數據架構師。

4.Data Engineer數據工程師。

5.Database Administrator資料庫管理員。

第二類：以數據為驅動的商業分析類。

1.Business Analyst商業分析師。

2.Data and AnalyticsProct Manager數據產品經理。

第三類：統計學家。

統計學家顧名思義，需要熟悉統計理論方法，分布式計算，資料庫系統，雲工具，數據挖掘機器學習等，語言方面需要R, SAS, SPSS, Mtlab, Stata, Python, Perl, Hive, Pig, Spark, SQL。

(1)大學專業資料庫擴展閱讀：

SQL資料庫專業任職要求：

計算機相關專業,本科及以上學歷,工作兩年以上。

熟練掌握C/C++或Java語言。

熟悉Linux操作系統、資料庫應用,了解常用的軟體架構模式、基本的編程編譯工具,熟悉代碼優化的規則與技巧。

擁有資料庫領域編碼經驗,熟悉SQL和存儲引擎者優先。對機器學習、資料庫高可用、時序、圖資料庫有經驗者優先。

有ACM參賽獲獎經驗者優先。

⑵ 經管專業必備的15個國內資料庫！

對於經濟管理專業的學生和研究者來說，以下是國內必備的15個重要資料庫，它們各自涵蓋了宏觀經濟、區域經濟、論文資料、產業發展、統計信息等多個領域，為研究和決策提供了強大支持：

• 國研網 (drcnet.com.cn/www/int/) - 提供國務院發展研究中心的宏觀大數據、宏觀經濟業務軟體及專業咨詢服務。


• 中經網-中國地區經濟發展報告 (dqbg.cei.cn/) - 詳盡的地區經濟分析和規劃報告，包括統計數據與政府報告。


• 中國權威經濟論文庫 (thesis.cei.cn/) - 國內外權威機構與知名學者的研究成果，含五個子庫。


• 中經網產業資料庫 (cyk.cei.cn/) - 10多個產業集群的綜合資料庫，便於產業研究分析。


• 中經網統計資料庫 (db.cei.cn/) - 綜合經濟統計資料庫，包括宏觀經濟和國際經濟數據。


• 巨靈財經資訊系統 (terminal.chinaef.com/sy...) - 財經資訊全文檢索系統，涵蓋金融、證券等領域。


• CCER經濟金融研究資料庫 (new.ccerdata.cn/) - 北京大學中國經濟研究中心的全面數據提供平台。


• CSMAR資料庫 (cn.gtadata.com/#...) - 精準研究型資料庫，涵蓋股票、公司等18大系列。


• 搜數資料庫 (soshoo.com.cn/index.do) - 綜合統計和市場調查數據，涵蓋1949至今。


• 財新網 (caixin.com/) - 提供高品質財經新聞與數據分析，財新英文刊面向全球讀者。


• EMIS (emis.com/zh) - 全球新興市場商業資訊，覆蓋180多個國家和地區。


• CVSource資料庫 (cnrds.com/Home/Login#...) - 投中集團的股權投資市場信息產品。


• CNRDS中國研究數據服務平台 (new.ccerdata.cn/) - 學術研究基礎數據的整合平台。


• CEIC經濟數據 (insights.ceicdata.com/l...) - 全球200多個國家的經濟數據，包括上市資訊。


• 中國微觀經濟數據查詢系統 (microdata.sozdata.com/l...) - 企業微觀數據查詢與分析系統。

⑶ 大學的哪個專業是研究數據挖掘的

數據挖掘屬於計算機科學與技術方向中的數據分析方向，也有在數學專業中開設。
數據挖掘技術是一種數據處理的技術，是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中、人們事先不知道又潛在有用信息和知識的過程。數據挖掘需要根據數據倉庫中的數據信息，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、決策樹、規則推理、模糊集、甚至神經網路、遺傳演算法的方法處理信息，得出有用的分析信息。數據挖掘過程是一個反復循環的過程，每一個步驟如果沒有達到預期目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。
從數據本身來考慮，通常數據挖掘需要有信息收集、數據集成、數據規約、數據清理、數據變換、數據挖掘實施過程、模式評估和知識表示等8個步驟。
（1） 信息收集：根據確定的數據分析對象抽象出在數據分析中所需要的特徵信息，然後選擇合適的信息收集方法，將收集到的信息存入資料庫。對於海量數據，選擇一個合適的數據存儲和管理的數據倉庫是至關重要的。
（2） 數據集成：把不同來源、格式、特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集中，從而為企業提供全面的數據共享。
（3） 數據規約：執行多數的數據挖掘演算法即使在少量數據上也需要很長的時間，而做商業運營數據挖掘時往往數據量非常大。數據規約技術可以用來得到數據集的規約表示，它小得多，但仍然接近於保持原數據的完整性，並且規約後執行數據挖掘結果與規約前執行結果相同或幾乎相同。
（4） 數據清理：在資料庫中的數據有一些是不完整的（有些感興趣的屬性缺少屬性值），含雜訊的（包含錯誤的屬性值），並且是不一致的（同樣的信息不同的表示方式），因此需要進行數據清理，將完整、正確、一致的數據信息存入數據倉庫中。不然，挖掘的結果會差強人意。
（5） 數據變換：通過平滑聚集，數據概化，規范化等方式將數據轉換成適用於數據挖掘的形式。對於有些實數型數據,通過概念分層和數據的離散化來轉換數據也是重要的一步。
（6） 數據挖掘過程：根據數據倉庫中的數據信息，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、決策樹、規則推理、模糊集、甚至神經網路、遺傳演算法的方法處理信息，得出有用的分析信息。
（7） 模式評估：從商業角度，由行業專家來驗證數據挖掘結果的正確性。
（8） 知識表示：將數據挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現給用戶，或作為新的知識存放在知識庫中，供其他應用程序使用。
數據挖掘過程是一個反復循環的過程，每一個步驟如果沒有達到預期目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。不是每件數據挖掘的工作都需要這里列出的每一步，例如在某個工作中不存在多個數據源的時候，步驟（2）數據集成的步驟便可以省略。
步驟（3）數據規約（4）數據清理（5）數據變換又合稱數據預處理。在數據挖掘中，至少60%的費用可能要花在步驟（1）信息收集階段，而至少60%以上的精力和時間是花在數據預處理

⑷ 資料庫（例如oracle、MYsql等）對應現在大學所開專業的那個專業

一般是電子信息工程類的，我就是這個專業畢業的，有嵌入式的專業就會有資料庫，計算機類型的，機電建工什麼的很少有。