软考数据库工程师考什么数据库

如果是数据库方向的，oracle专业认证oca、ocp、ocm可能会有用。

但是最关键的是实际经验和技术能力。

软考的数据库工程师，可以以考促学。

也可以作为职称资格凭证，可以考下。

掌握计算机系统知识、数据库基础知识、数据库及数据库应用系统设计等方面的知识。

如果是应届毕业生争取获得一个数据工程师的实习机会。门槛最低雇主们愿意找一个没有工作经验的人;另一种是侧面获得该职位，即使你没有计算机科学或数学背景，仍然可以通过获得分析师或项目经理的职位进入数据工程领域，开始着手越来越多的数据工程领域的工作。不仅需要做自己份内的工作，也要做一些额外的数据工程工作，试着争取与数据工程师非常接近的职位。

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一直都很欣赏《钢铁是怎样炼成的》中保尔的顽强拼搏精神，在今年上半年数据库系统工程师的考试中，我也凭着自己的顽强奋斗顺利地通过了。相对于那些屡败屡

战的网友而言，我的软考路程就简单且顺利得多了，因为这是我第一次参加软考，而且是一次通过。通过了软考，心中感触自然颇多，感触最深的就是，软考对我而

言，收获的不只是知识和证书，更多的是一段奋斗的历程。

我想这次数据库系统工程师能够顺利通过主要得益于我的复习计划和坚持。实践证明我的复习计划是可行的，下面给大家具体讲讲，希望对那些正准备报考的朋友有所帮助。

首先，复习计划概括。

总的来说，这次复习我大概用了2个月的时间，平均每天看书3个小时，当然大家可以根据自己的效率适当调整，其中上午考试知识复习用了52天的时间，下午考

试知识复习用了8天时间，因为下午考试知识主要是关于数据库设计方面的，这在上午有十几个题目是牵涉数据库的，而且下午考试知识比较集中，所以下午考试知

识复习时间要少些。

其次，上午知识点复习。

上午知识点的复习我采用三轮复习法。第一轮为系统复习，对上午知识点，如：计算机网络， *** 作系统，数据结构，多媒体，编译原理，数据库，计算机体系结构

等，以计算机专业相关课程教材为复习课本，每2-3天复习一个知识点，各个击破，全面，仔细，系统地进行复习，大概用了30天时间；第二轮为巩固复习，以希赛网编写的考点精解，及清华大学出版社出版的数据库系统工程师教程为

复习课本，进行复习，本次复习主要对识点的巩固，以及对出题的方向及难易程度有个基本了解，大概用了12天时间；第三轮复习为提高复习，主要复习各知识点

的重难点知识，多做历年真题，并可以尝试猜题，大概用了10天时间。经过这三轮复习你应该对上午知识点熟练掌握，形成系统。

再次，下午知识点复习。

对于下午知识的复习，我是以张友生，李成主编的《《数据库系统工程师考试考点分析与真题祥解（数据库设计与管理）》一本为复习课本。下午知识比较集中，就是那几个主要考点，比如：数据流图，SQL语句，E-R图，数据库概念结构设计，事物并发控制等，对于这些考点，首先要熟练掌握其理论知识，然后多做真题，通过真题，例题来扩充和巩固知识。

第四，复习中的技巧。

一，真题是宝，要多做真题；二，要看一门，就把这门坚持看完，不要这门看一下，那门看一下，以免打断思维，并在看完后，要认真回顾和总结；三，要换位思

考，通过历年真题的练习，试着揣摩出题者的风格和重点，并把自己当成出题者，用这种思维预测试题；四，要突出重点，有些年年都是考试重点的，要重点掌握；

五，掌握最近试题的变化，比如最近这两次数据结构知识都没有牵涉等。

最后，最重要的就是坚持和脚踏实地了。再好的计划也需要你一步一步脚踏实地的坚持下来才能实现。每天脚踏实地地完成一点，一段时间，你会发现这件事你已经完成了，你脚踏实地地完成一件件小事，一段时间你会发现，你成就了一件大事。

只要你具备一定的计算机基础，再加上一个完整的学习计划，及脚踏实地地坚持，那么你的数据库系统工程师就炼成了！

数据分析师的基本工作流程：

1定义问题

确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。

2数据获取

数据获取的方式有很多种：

一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。

二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。

三是通过Python编写网页爬虫。

3数据预处理

对残缺、重复等异常数据进行清洗。

4数据分析与建模

这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。

5数据可视化和分析报告撰写

学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。

数据分析入门需要掌握的技能有：

1 SQL（数据库）：

怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。

2 excel

分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。

熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。

3Python或者R的基础：

必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。

4学习一个可视化工具

如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。大数据专业要学的内容分为两种。大数据开发：Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容；数据分析与挖掘：Python、关系型数据库、文档数据库、内存数据库、数据处理分析等；基础课程一般包括：数学分析、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、程序设计实践等。

未来的就业前景是非常不错的，大数据人才主要分布在移动互联网行业，其次是金融互联网、企业服务、游戏、教育、社交等领域，就业渠道比较多，大概为大数据开发，大数据运维和云计算方向；数据挖掘、数据分析和机器学习方向；这一岗位的薪资也都超过其他的岗位，处于一个遥遥领先的地位，一般来说，同一级别大数据工程师的薪酬可能要比其他岗位高20%至30%。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。

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