大学专业数据库

⑴ SQL数据库专业的就业方向

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 AnalyticsProct 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。

(1)大学专业数据库扩展阅读：

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。

⑵ 经管专业必备的15个国内数据库！

对于经济管理专业的学生和研究者来说，以下是国内必备的15个重要数据库，它们各自涵盖了宏观经济、区域经济、论文资料、产业发展、统计信息等多个领域，为研究和决策提供了强大支持：

• 国研网 (drcnet.com.cn/www/int/) - 提供国务院发展研究中心的宏观大数据、宏观经济业务软件及专业咨询服务。


• 中经网-中国地区经济发展报告 (dqbg.cei.cn/) - 详尽的地区经济分析和规划报告，包括统计数据与政府报告。


• 中国权威经济论文库 (thesis.cei.cn/) - 国内外权威机构与知名学者的研究成果，含五个子库。


• 中经网产业数据库 (cyk.cei.cn/) - 10多个产业集群的综合数据库，便于产业研究分析。


• 中经网统计数据库 (db.cei.cn/) - 综合经济统计数据库，包括宏观经济和国际经济数据。


• 巨灵财经资讯系统 (terminal.chinaef.com/sy...) - 财经资讯全文检索系统，涵盖金融、证券等领域。


• CCER经济金融研究数据库 (new.ccerdata.cn/) - 北京大学中国经济研究中心的全面数据提供平台。


• CSMAR数据库 (cn.gtadata.com/#...) - 精准研究型数据库，涵盖股票、公司等18大系列。


• 搜数数据库 (soshoo.com.cn/index.do) - 综合统计和市场调查数据，涵盖1949至今。


• 财新网 (caixin.com/) - 提供高品质财经新闻与数据分析，财新英文刊面向全球读者。


• EMIS (emis.com/zh) - 全球新兴市场商业资讯，覆盖180多个国家和地区。


• CVSource数据库 (cnrds.com/Home/Login#...) - 投中集团的股权投资市场信息产品。


• CNRDS中国研究数据服务平台 (new.ccerdata.cn/) - 学术研究基础数据的整合平台。


• CEIC经济数据 (insights.ceicdata.com/l...) - 全球200多个国家的经济数据，包括上市资讯。


• 中国微观经济数据查询系统 (microdata.sozdata.com/l...) - 企业微观数据查询与分析系统。

⑶ 大学的哪个专业是研究数据挖掘的

数据挖掘属于计算机科学与技术方向中的数据分析方向，也有在数学专业中开设。
数据挖掘技术是一种数据处理的技术，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道又潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘需要根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。
从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。
（1） 信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。
（2） 数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。
（3） 数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。
（4） 数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值），含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然，挖掘的结果会差强人意。
（5） 数据变换：通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。
（6） 数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。
（7） 模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。
（8） 知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。
数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，步骤（2）数据集成的步骤便可以省略。
步骤（3）数据规约（4）数据清理（5）数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中，至少60%的费用可能要花在步骤（1）信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间是花在数据预处理

⑷ 数据库（例如oracle、MYsql等）对应现在大学所开专业的那个专业

一般是电子信息工程类的，我就是这个专业毕业的，有嵌入式的专业就会有数据库，计算机类型的，机电建工什么的很少有。