adamjackjason
Ⅰ 我想自学数据库工程师需要看哪些书 考试科目1：信息系统知识 1. 计算机系统知识 硬件知识 计算机体系结构和主要部件的基本工作原理 · 存储系统 · 安全性、可靠性与系统性能评测基础知识 数据结构与算法 常用数据结构 · 常用算法 · 软件知识 操作系统知识 程序设计语言和语言处理程序的知识 · 计算机网络知识 2. 数据库技术 数据库技术基础 数据库模型 数据库管理系统的功能和特征 数据库系统体系结构 · 数据操作 关系运算 · 关系数据库标准语言（SQL） 数据库的控制功能 数据库设计基础理论 关系数据库设计 · 对象关系数据库设计 · 数据挖掘和数据仓库基础知识 多媒体基本知识 多媒体技术基本概念 多媒体压缩编码技术 · 多媒体技术应用 系统性能知识 · 计算机应用基础知识 3. 系统开发和运行维护知识 软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理知识 系统分析基础知识 · 系统设计知识 · 系统实施知识 · 系统运行和维护知识 · 4. 安全性知识 · 5.标准化知识 6.信息化基础知识 · 7.计算机专业英语 考试科目2：数据库系统设计与管理 1.数据库设计 理解系统需求说明 系统开发的准备 设计系统功能 数据库设计 设计数据模型 · 物理结构设计 数据库实施与维护 数据库的保护 · 编写外部设计文档 · 设计评审 2. 数据库应用系统设计 设计数据库应用系统结构 · 设计输入输出 设计物理数据 设计安全体系 · 应用程序开发 应用程序开发 模块划分（原则、方法、标准） 编写程序设计文档 程序设计评审 编写应用系统设计文档 设计评审 3. 数据库应用系统实施 整个系统的配置与管理 常用数据库管理系统的应用（SQL Server、Oracle、Sybase、DB2、Access或Visual Foxpro） · 数据库应用系统安装 数据库应用系统测试 培训与用户支持 4.数据库系统的运行和管理 数据库系统的运行计划 数据库系统的运行和维护 数据库管理 性能调整 用户支持 5. SQL 数据库语言 SQL概述 数据库定义 数据操作 完整性控制与安全机制 创建触发器（Create Trigger） SQL使用方式 · SQL 标准化 6. 网络环境下的数据库 分布式数据库 分布式数据库的概念 · 分布式数据库的体系结构 · 分布式查询处理和优化 分布式事务管理 · 分布式数据库系统的应用 网络环境下数据库系统的设计与实施 7.数据库的安全性 安全性策略的理解 数据库安全测量 8. 数据库发展趋势与新技术 面向对象数据库（OODBMS） OODBMS的特征 面向对象数据模型 面向对象数据库语言 对象关系数据库系统（ORDBMS） 企业资源计划（ERP）和数据库 ERP概述 · ERP与数据库 · 案例分析 决策支持系统的建立。 主要看一下数据库原理数据结构还有就是数据库设计这些 Ⅱ 请问想成为一名好的数据库工程师，大学是学经济和政治的，所以不太清楚要学哪些东西 1，你的问题太笼统，没法准确回答。 2，如果学知识，不建议看书，书里的东西太理论化。 3，建议在网上先搜数据库，SQL,oracle等命令，下客户端安装后自己边练边学，等把网上搜到的主流命令练会后（大约2周）， 4，之后就去图书馆，浏览型的去看书，不要从第一页看，从你感兴趣的目录和内容去看， 5，最后选个当当什么网上书店里数据库排行第一的书，看一遍补充建立个框架，比如实际联系中无法学到的游标的定义，库设计的经验等等。 6，这时候你应该可以去应聘DBA入门级别的工作了。 7，以上过程不要超过4周，超过则拖下去此事则荒废了。 Ⅲ 数据库开发工程师需要学习哪些课程 数据库开发工程师需要学习的课程： 计算机硬件、数据结构与算法、操作系统、程序设计语言、计算机网络、数据库技术、多媒体知识、系统开发和运行维护、安全性知识、标准化知识、知识产权、计算机专业英语等课程，数据库方面的主要有数据库设计、数据流程设计、数据库系统的运行和管理、还有SQL语言。 数据库开发工程师简介： 数据库开发工程师是指设计、开发、维护管理大型数据库的专业人才。第一类是MySQL，以自由软件为主，以社团式开发为代表。版本选择,侧重于在Linux平台（）。MySQL数据库短小精悍，速度比较快，它是自由软件产品，现在美国国家航天局的数据库系统就是MySQL。在很多中小型的ICP有着广泛的应用。第二类是SQL Server 2000，中小型企业数据库，界面友好，可操作性强，在数据库市场占有很大的份量，SQL Server 2000是企业产品的代表，定位数据库中低端市场。 第三类是Oracle9i，中大型企业数据库，跨平台，在数据库中高市场占有很大的份量，Oracle9i介绍主要是Windows 2000平台和Linux平台（）。Oracle9i在金融、电信、银行有很多经典应用。 Ⅳ 数据库工程师需要掌握哪些知识 一、考试说明 1.考试要求 （1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性内能和基本工作原理；容 （2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识； （3）熟练掌握常用数据结构和常用算法； （4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识； （5）熟悉计算机网络的原理和技术； （6）掌握数据库原理及基本理论； （7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术； （8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程； （9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术； （10）了解数据库发展趋势与新技术； （11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识； （12）了解信息化、计算机应用的基础知识； （13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。 Ⅳ 大数据开发工程师要学习哪些课程 主要学习office办公自动化，HTML+css3，JavaScript，C语言程序设计，Linux服务器配置与应用，MySQL数据库管理的应用等。 Ⅵ 数据库系统工程师需要学哪些课程 可以到工业和信息化部教育与考试中心（网址//ceiaec/index）查看关于这类考试的信息，而且有准确专的考试时间和指定教属材信息，指定教材里主要包括数据结构、操作系统、数据库系统概论、计算机网络、计算机组成原理、管理信息系统方面的，各个方面都涉及一点的 Ⅶ 计算机四级数据库工程师要考什么需要什么复习资料 我今年3月刚考过四级数据库，过了也考过了五月的软考数据库工程师，但是我科班的。还有三个月来得及何况现在是暑假这么多时间！需要资料留个邮箱！ 四级的教材：四级的官方教材+官方的考题与训练两本书+历年真题（学校图书馆可以借飞思希赛前面两本是官方在指定教材，后三本是我自己用过的复习资料。（网络文库里面有这些书的图片） 全国计算机等级考试四级教程--数据库工程师(2011年版). 计算机全真笔试+上机考题解答与训练四级数据库工程师 (2011)全国计算机等级考试考点分析、题解与模拟——四级数据库工程师. 全国计算机等级考试考点分析、题解与模拟——四级数据库工程师. (四级数据库历年真题)全国计算机等级考试历年真题必练——四级数据库工程师. 四级数据库和软考的数据库工程师比，更注重理论，所以你得早点开始复习，如果你没有基础，书至少看三遍。第一遍，把书大概看一下，知道哪些地方不懂；第二遍，梳理知识点；第三遍，巩固知识点，最好将重要的和你不懂的知识点记在笔记本上，考前半个月开始做真题！ 真题都有规律可寻的！ 计算机等级考试（教育部主办的） 软考（由国家人事部和信息产业部领导下的国家级考试） 个人觉得等级考试简单点，软考难点但是用人单位更重视点(我面试时候我说过了四级数据库，人家问我软考数据库过了没，明显软考含金量高) 等级考试纯理论化（纯数据库知识），四级工程师通过率高 软考理论（考计算机四大基础知识数据结构、计算机组成原理、计算机网络、操作系统，还涉及软件工程、编译原理、计算机安全、计算机英语等知识）+实际，软考网络工程师软件设计师数据库工程师通过率低，含金量高 ） Ⅷ 我想考软考数据库工程师，需要买《数据库系统工程师考试全程指导》吗 可以买的，不过建议你去希赛软考学院看一下，数据库系统工程师辅导有很多，你可以选择自己所需要的，如真题解析类的，案例分析类的，全程指导的，还有考试大纲！
春暖花开cai
Java ：只要了bai解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确。Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。Kafka：这是个比较好用的队列工具。Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点。请点击输入图片描述
颖儿yuki
由浅入深依次掌握：Java语言基础：Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射，多线程、Swing程序与集合类；HTML、CSS与JavaScript：PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebAPP页面布局、原生javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用；JavaWeb和数据库：数据库、javaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕；Linux基础：Linux安装与配置、系统管理与目录管理、用户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器；Hadoop生态体系：Hadoop起源与安装、MapReduce快速入门、Hadoop分布式文件系统、Hadoop文件I/O详解、MapReduce工作原理、MapReduce编程开发、Hive数据仓库工具、开源数据库HBase、Sqoop与Oozie；Spark生态体系：Spark简介、Spark部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型、作业执行解析、Spark SQL与DataFrame、深入Spark Streaming、Spark MLlib与机器学习、GraphX与SparkR、spark项目实战、scala编程、Python编程；Storm实时开发：storm简介与基本知识、拓扑详解与组件详解、Hadoop分布式系统、spout详解与bolt详解、zookeeper详解、storm安装与集群搭建、storm-starter详解、开源数据库HBase、trident详解；投入时间和精力，以兴趣来驱动学习。在整个的学习过程中贯穿着代码实战。看的代码是别人的，动手写出来的是自己的。自己动手写代码，记忆更加深刻，效率更高。
小小的飞帆
大数据工程师要学什么课程？没接触过大数据的人也许不知道大数据工程师是什么，更别说知道大数据工程师要学什么课程了。我们先来说下大数据工程师是做什么的吧。是负责公司互联网数据分析的一个职位，对数据库进行开发和(或)维护，需要具备超强的逻辑思维，精通各种语言，需要有相当好的毅力和耐心。光环大数据的大数据培训课程分为如下几个阶段：第一阶段：java核心学习学习内容：Java核心内容学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。第二阶段: JavaEE课程大纲学习内容：JavaEE核心内容学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc 基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Java核心语法完成目标：京东电商网站项目、2048小游戏。第三阶段：Linux精讲学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，保证服务不间断完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏 贪吃蛇。第四阶段：Hadoop生态体系学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析第五阶段：Storm实时开发学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。
听风者三
培训时间要根据每位同学的吸收情况来看，能力强的会比较快，一般来说3-6个月。大数据挖掘工程师的课程内容涉猎很多，包括JavaSE 开发、JavaEE开发、并发编程实战开发、Linux精讲、Hadoop 生态体系、Python 实战开发、Storm 实时开发、Spark 生态体系、ElasticSearc、Docker容器引擎、机器学习、超大集群调优、大数据项目实战等。如果想要全部掌握以上的知识，必须要进行系统的学习，建议报名相关的专业机构进行线上或者线下课程的学习。同时，学成之后大数据工程师的就业前景还是很明朗的，在薪酬待遇也是很有优势的，因为大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的，收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。想了解数据挖掘工程师的相关内容课程，推荐上CDA数据分析师的课程。课程培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。点击预约免费试听课。
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