池网科技 一、数据库开发需要学什么？
数据库开发工程师需要学习的课程有：
1、计算机导论
内容提要：为新学生提供一个关于计算机科学与技术学科的入门介绍，使他们对该学科有一个整体的认识，并了解该专业的学生应具有的基本知识和技能以及在该领域工作应有的职业道德与应遵守的法律准则。
2、数字电路与数字逻辑
内容提要：介绍数字逻辑与数字系统的基本概念、分析方法和设计原理，包括开关理论基础、组合逻辑、时序逻辑、可编程逻辑器件、数字系统等。
3、计算机组成原理与汇编语言
内容提要：以冯诺依曼计算机模型为出发点，介绍计算机的组织结构和工作原理，剖析计算机的运算器、存储器、控制器和输入输出设备的结构、工作原理和相互关系；介绍 80X86指令系统、汇编语言与汇编指令、汇编程序与汇编过程、简单汇编程序设计、汇编语言与高级语言的接口、宏汇编等。
4、计算机网络
内容提要：介绍数据通信的基本概念和计算机网络的基本原理，包括计算机网络的体系结构、数据通信的基本方法和协议、计算机网络的主要应用协议；同时介绍计算机网络系统的安全和管理知识，使学生对数据通信和计算机网络有一个全面理解。
5、计算机体系结构
内容提要：研究计算机系统结构的基本概念、基本原理、基本结构和基本分析方法，使同学在具有一定的软硬件知识基础上能综合认识计算机系统的软硬件功能分配与各种不同结构类型机器的特性和性能评价方法。为研究、开发、应用高级计算机系统打下基础。确立全面、系统的观点和学会定量分析问题的方法。
6、离散数学
内容提要：包括集合论、数理逻辑、图论、组合数学等内容，形式化的数学证明贯穿此课程。
7、高级程序设计语言
内容提要：分别以 C、C#或JAVA为例，介绍程序设计和语言，程序的基本数据结构、类型定义、简单类型和结构化类型、程序的基本控制结构、结构化程序设计、面向对象的程序设计等。
8、算法分析与设计
内容提要： 本课程延续数据结构课程的学习，从算法分析和设计的角度出发，除去传统的分类查找算法和一般的设计方法外，主要内容包括如下几个部分：算法研究的理论基础，递归分析技术，基本算法设计策略（几类经典算法学习）， 多项式运算与 FFT ，串匹配，概率分析算法。 希望通过这一课程的学习，使学生能对现代的算法设计及分析的基本工具能有较全面的掌握。
9、数据结构
内容提要：介绍线性表及其链接存储结构与算法、数组与矩阵、堆栈与队列、广义表的存储结构与多元多项式表示、串与文本编辑、排序、树、图、文件结构。
10、数据库系统原理
内容提要：介绍数据库系统的基本概念、原理、方法及应用，主要包括数据库系统概论、数据库管理系统实现技术、数据库存储结构及其他类型的数据库系统。
11、编译技术
内容提要：介绍编译原理的理论和实践，包括编译程序设计、词法分析、语法分析、符号表、声明和存储管理、代码生成以及优化技术。
12、操作系统
内容提要：介绍操作系统的设计与实现，包括操作系统各组成部分的概述、互斥性和同步性、处理器实现、调度算法、存储算法、设备管理和文件系统。
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4.0,侧重于在Linux平台（RedHat8.0）。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（RedHat8.0）。Oracle9i在金融、电信、银行有很多经典应用。
二、进行 iOS 开发需要学什么数据库？
不熟悉数据库一样可以，忘记数据库吧！有需要数据库的地方都是要连后端，后端一样可以用你熟悉的java web, 输出json或者xml. 想不起来有什么一定要在sqlite里面储存的东西。
三、学数据库还是学大数据？
学大数据。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。
大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
四、学电脑编程要学数据库吗？
编程最基本实现就需要有 输入输出 。单纯的输入输出都只是临时的，短暂的。 而编程操作的就是数据，我们想把输入输出的数据保存起来，使其从临时态变成长久态，这通常就是使用数据库的原因。数据库保存数据，编程语言操作数据。甚至在很多时候，程序存在的意义就是将数据从数据库取出来展示给用户看，或者反之。
五、想做数据库管理员需要学什么？
你说的数据库是偏向于BI商业数据分析还是DBA数据库管理员。
如果是BI，说一些我知道的：
BI数据分析先要把数据抽取进自己的系统。这过程涉及一些etl工具，公司在用的是kettle；
对SQL语句语言要求挺高的，他们都会写一些非人类的sql，sql简直就是一门编程语言；
报表制作，我们公司都是使用一些现成的报表系统，开源的比如superset、metabase等；
一些商业软件会把BI的工作集成到了一个系统中，比如SAP BO系统。BI就说这么多吧，非专业人士。
如果是做DBA，不但数据库要学，操作系统层面的知识也要学：
sql是基础，增删改查，一些常见的数据设计规范、权限管理等等；
要了解关系型数据库的各种存储结构，比如什么是B-Tree，各种索引结构；
数据库安装配置优化都要懂吧，怎么分析问题、怎么进行系统优化啊；
Linux要很熟悉，比如要分析一些网络问题，IO问题；
DBA也不是我的专业，不过相对比BI懂的多点。
最后关于python。个人感觉，DBA应该不怎么用python。
在商业数据分析方面，python应该有不少用武之地。如果要学它在数据分析方面的运用，python中几个数据分析库可以了解下，它们分别是用于数据运算与分析的numpy和pandas、用于可视化作图的matplotlib。
六、数据库要学多久？
这个至少一年吧，也需要很多的其他编程知识的。
七、oracle数据库有必要学吗？
不建议现在再学Oracle。
现在国家在鼓励去ioe，所谓去“IOE”，是对去IBM、Oracle、EMC的简称，三者均为海外IT巨头，其中IBM代表硬件以及整体解决方案服务商，Oracle代表数据库，EMC代表数据存储。
建议改学MySQL，与其他的大型数据库例如 Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL[1] 自有它的不足之处，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人使用者和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于 MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。现在大厂都在用。
八、seer数据库还有必要学吗？
seer数据库有必要学。
肿瘤数据库-seer，它是北美最具代表性的大型肿瘤登记注册数据库之一，收集了大量循证医学的相关数宝贵的第一手资料。SEER数据的大规模数据优势是无可比拟的。大规模的病例数还可以减轻病理学诊断的少数或随机错误分类的影响。SEER依靠实验室的质量规范来最大程度地减少此类错误！
九、大数据需要学java吗
大数据需要学java吗
从事大数据行业的同学们经常会困惑一个问题，那就是在学习大数据技术的过程中，是否需要学习 Java 编程语言。作为一门多功能的编程语言，Java 在大数据领域扮演着至关重要的角色。在探讨这个问题之前，让我们先来了解一下为什么大数据领域对 Java 有如此高的需求。
Java 在大数据领域的地位
大数据处理涉及数据的收集、存储、处理和分析。Java 语言由于其跨平台、可靠性强、易学易用等特点，被广泛应用于大数据生态系统中。Hadoop、Spark、Flink 等大数据框架都是使用 Java 编写的，因此熟练掌握 Java 编程语言对于学习和应用这些大数据框架至关重要。
为什么大数据需要学习 Java
1. 大数据框架均使用 Java 编程语言：如前所述，Hadoop、Spark 等大数据处理框架是使用 Java 编写的。学习 Java 可以帮助更好地理解并使用这些框架，提高工作效率和应用能力。
2. 大数据处理需要高效性能：Java 作为一门高性能的编程语言，能够提供良好的运行效率和性能，适用于大数据处理的复杂场景。
3. Java 生态系统完善：Java 生态系统包括丰富的库、框架和工具，为大数据处理提供了很多便利，学习 Java 可以更好地利用这些资源。
怎样学习 Java 对大数据有益
1. 深入学习 Java 基础知识：掌握 Java 的基础语法、面向对象编程等知识是学习大数据处理的基础，建议通过书籍、在线课程等途径进行系统学习。
2. 实践项目应用：通过实际项目练习，将所学的 Java 知识应用到大数据处理中，提升实操能力和应用水平。
3. 学习大数据框架：熟悉大数据框架的使用方法和原理，结合 Java 编程，可以更好地开发和利用大数据处理的能力。
结论
综上所述，对于从事大数据行业的同学们来说，学习 Java 编程语言是非常有必要的。Java 在大数据领域的地位不可替代，掌握 Java 将有助于更好地应用和发展在大数据处理中。因此，大数据需要学习 Java，这是大势所趋，也是提高自身竞争力的必由之路。
十、机器学习需要数据库吗
在当今数字化时代，机器学习已成为人工智能领域的重要分支，被广泛应用于各行各业。机器学习的成功与否往往取决于数据的质量以及数据的数量。在实施机器学习项目时，一个关键问题是：机器学习需要数据库吗？
机器学习与数据库的关系
机器学习算法需要大量的数据来进行训练，这些数据可以是结构化的数据，也可以是非结构化的数据。而数据库则是用来存储、管理和检索数据的工具。因此，可以说机器学习离不开数据库的支持。
数据库为机器学习提供了数据存储和管理的基础设施，使得数据可以被高效地访问和处理。在机器学习项目中，数据通常需要从多个源头获取，存储在数据库中，然后经过清洗、转换和准备后，再输入到机器学习算法中进行训练。
另外，数据库还可以用来存储机器学习模型的参数和结果，以便后续的使用和分析。因此，可以说数据库在机器学习中起着至关重要的作用。
为什么机器学习需要数据库？
机器学习的训练过程需要大量的数据，而数据库提供了数据的存储和管理功能，能够帮助我们高效地获取、存储和处理数据。以下是机器学习需要数据库的几个原因：
- 数据获取：数据库可以帮助我们从不同来源的数据中提取需要的信息。
- 数据存储：数据库可以有效地存储大量的数据，并保证数据的安全性和一致性。
- 数据管理：数据库提供了对数据的增删改查等管理功能，便于我们对数据进行操作和分析。
- 数据准备：数据库可以对数据进行清洗、转换和准备，以便供机器学习算法使用。
综上所述，数据库为机器学习提供了数据的基础设施和支持，是机器学习项目不可或缺的一部分。
机器学习项目中的数据库选择
在选择数据库时，需要根据具体的机器学习项目需求来进行选择。不同类型的数据库具有不同的特性和适用场景，以下是几种常见的数据库类型：
- 关系型数据库：如MySQL、PostgreSQL等，适用于需要进行复杂查询和事务处理的场景。
- 非关系型数据库：如MongoDB、Redis等，适用于需要快速读写和扩展性好的场景。
- 大数据处理平台：如Hadoop、Spark等，适用于处理大规模数据和进行分布式计算的场景。
在选择数据库时，需要考虑数据的类型、规模、访问频率等因素，并结合机器学习算法的需求来进行选择，以确保数据库能够满足机器学习项目的要求。
数据库在机器学习中的挑战
尽管数据库在机器学习中起着重要作用，但在实际应用中也面临一些挑战。以下是一些常见的数据库在机器学习中的挑战：
- 数据质量：数据质量直接影响机器学习模型的准确性和可靠性，而数据库中可能存在数据不一致、缺失等质量问题。
- 数据访问：在机器学习项目中，通常需要对数据进行频繁访问和处理，而数据库的性能和响应速度直接影响机器学习的效率。
- 数据准备：数据准备是机器学习项目中非常关键的一环，而数据库中的数据可能需要进行清洗、转换和特征工程等处理。
- 数据安全：数据库中存储着大量敏感数据，数据的安全性和隐私保护是机器学习项目必须考虑的重要问题。
因此，在实施机器学习项目时，需要认真考虑数据库在其中扮演的角色，解决好数据管理和处理中的各种挑战，以确保机器学习项目的顺利进行。
结论
机器学习需要数据库，这一点已经成为众所周知的事实。数据库为机器学习提供了数据的存储、管理和处理功能，是机器学习项目中不可或缺的基础设施。
在选择数据库和设计数据库结构时，需要充分考虑机器学习算法的需求，以确保数据库能够高效地支持机器学习任务的完成。同时，也需要认真处理数据库中可能存在的各种挑战，保证数据质量和安全性，从而提升机器学习项目的成功率。
