本篇文章給大家談談數據庫培訓班心得，以及SQL培訓 數據分析對應的知識點，文章可能有點長，但是希望大家可以閱讀完，增長自己的知識，最重要的是希望對各位有所幫助，可以解決了您的問題，不要忘了收藏本站喔。
都說自學SQL數據庫難，是真的嗎
我個人之前就是自學數據庫，結合自身經驗告訴你，自學SQL語言的使用比較簡單，但是如果自學數據庫底層實現原理，這個難度就非常高，尤其是對于初學者來說。
SQL語言作為操作數據庫以及數倉開發使用，SQL語言學習和使用難度不大SQL語言，全稱為結構化查詢語言，你在開發大型項目中，一般都會使用到關系型數據庫來存儲數據，比如網站用戶的注冊信息、店鋪的訂單信息等等，如果數據量不大，可以選擇使用Mysql數據庫。此時你就需要使用SQL對數據庫表進行查找、更新、刪除、插入操作，這些操作最底層都需要SQL語言來操作執行。
SQL語言由于不像其他編程語言那么復雜，它只有少部分的語法，所以對于新人來說，SQL語言是非常好學的。常用的SQL語句有Select、Update、Delete、Insert、Alter這五種語法。你也可以在SQL語言中編寫存儲過程以及函數等，新人不需要具體的編程去寫代碼，寫SQL比寫代碼要更加容易。
數據庫底層原理涉及很多方面的技術知識點，自學很難學會我之前自學過MySQL底層的原理，自己也買了兩本書籍去自學，比如Mysql內存中LRU緩存如何實現的，內存如何使用的。MySql到底如何實現事務的，Redo日志和Undo日志分別作用是干什么的，Mysql的各部分存儲引擎的優缺點等等。這些知識點新手去自學，的確會比較困難。
同時，數據庫底層原理的學習光看書也是遠遠不夠的，但日常我們又很難接觸到數據庫底層的項目，沒有項目實踐，數據庫原理層肯定很難掌握。而Mysql數據庫的源碼層又是C語言寫的，說實話看源碼有時候看的也云里霧里的，有些地方也實在很難看懂，所以新人自學數據庫底層原理，真的會很難。不建議一上來就去學習數據庫底層原理。
個人建議新人在學習SQL語言時，可以去網上下載SQL語言學習的書籍，同時結合著網上SQL視頻教程來學習會比較好，有人教你，有些不好掌握的地方，能夠更清晰的去認識。你最好跟著視頻里面的教程親自動手實踐，這樣對于你的學習會有更多的幫助。
我是Lake，專注大數據技術原理、人工智能、數據庫技術、程序員經驗分享，如果我的問答對你有幫助的話，希望你能點贊關注我，感謝。
我會持續大數據、數據庫方面的內容，如果你有任何問題，也歡迎關注私信我，我會認真解答每一個問題。期待您的關注
零基礎如何入門數據分析
零基礎入門數據分析，建議先從Excel開始，因為Excel是數據分析最常用的工具，功能強大，入門容易。
從Excel開始Excel需要學習的有3點，Excel公式、數據透視表和Excel圖表。
1、Excel公式
2、數據透視表
3、Excel圖表
學習一些SQL基礎接著建議學習MySQL，因為數據分析跟數據打交道，懂點sql知識還是很有必要的。
懂點統計學理論很有必要統計學是必須的，不懂統計學根本算不上數據分析師，具體內容有：統計學基礎、參數估計、假設檢驗、方差分析、線性回歸、時間序列、聚類分析、主成分分析及因子分析等。
SPSS分析工具除了Excel，推薦SPSS，使用廣泛，容易上手。
因為統計學很有些分析方法通過Excel就可以搞定；有些不行，必須通過其他工具才能搞定，例如多元線性回歸、聚類分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS。
在掌握了統計學的基礎上，在學習SPSS是很容易的，因為SPSS只是一個工具而已。
編程學習（可選）另外，有精力的話，懂點編程也是必須的，因為用Excel做數據分析，少量數據（大約幾十萬甚至百萬）沒有問題，但是再大一點的數據通過程序來程序會更高效。
1、Python/R
Python和R都可以，R在數據分析方面更加強大，也更成熟，但是想往機器學習方向發展的話，Python還是主流語言，推薦學習Python。
2、ExcelVBA
雖然Excel為我們提供了很多好用的公式和功能，但是還有很多工作無法用現有的公式和功能批量完成，比如Excel表格的批量拆分、數據批量分類等，而借助于VBA代碼，可以很方便地處理這些問題。
回答完畢！
自學Oracle數據庫都要包含哪些方面
作為一個開發工程師主要是掌握對SQL語句的使用，在應用系統開發初期，由于開發數據庫數據比較少，對于查詢sql語句，復雜試圖的編寫等體會不出sql語句各種寫法的性能優劣，但是如果將應用系統提交實際應用后，隨著數據庫中數據的增加，系統的響應速度就成為目前系統需要解決的最主要問題之一。系統優化中一個很重要的方面就是sql語句的優化。對于海量數據，劣質sql語句和優質sql語句之間的速度差別可以達到上百倍，可見對于一個系統不是簡單地能實現其功能就行，而是要寫出高質量的sql語句，提高系統的可用性。
Oracle的sql調優第一個復雜的主題，甚至需要長篇概論來介紹OracleSQL調優的細微差別。不過有一些基本的規則是每個OracleDBA都需要遵從的，這些規則可以改善他們系統的性能。
如果要學會優化SQL語句必須知道SQL語句在ORACLE當中的執行計劃這個問題也是一個長篇大論我簡要的說一下
通常一條SQL有多個執行計劃，那我們如何選擇？那種執行開銷更低，就意味著性能更好，速度更快，我們就選哪一種，這個過程叫做Oracle的解析過程，然后Oracle會把更好的執行計劃放到SGA的SharedPool里，后續再執行同樣的SQL只需在SharedPool里獲取就行了，不需要再去分析。
Oracle提供了6種執行計劃獲取方法，各種方法側重點不同：
選擇時一般遵循以下規則：
1.如果sql執行很長時間才出結果或返回不了結果，用方法1：explainplanfor
2.跟蹤某條sql最簡單的方法是方法1：explainplanfor，其次是方法2：setautotraceon
3.如果相關察某個sql多個執行計劃的情況，只能用方法
4：dbms_xplan.display_cursor或方法6：awrsqrpt.sql4.如果sql中含有函數，函數中有含有sql，即存在多層調用，想準確分析只能用方法5：10046追蹤
5.想法看到真實的執行計劃，不能用方法1：explainplanfor和方法2：setautotraceon
6.想要獲取表被訪問的次數，只能用方法3：statistics_level=all
學會這些明白SQL語句如何執行，遵循怎樣的執行計劃最為重要。
其次就是要會oracle數據泵和radmin的使用，冷備、還原，以及常見的故障處理，部署調優，作為一個程序員其實都可以學習
DataPump從oracledatabase10g開始引入了datapump(數據泵)工具，它提供了一種基于服務器的數據導出導入使用程序。所有的datapump都作為一個服務器進程，數據不再必須由一個客戶程序處理。DataPump工具的導出和導入實現Oracle數據庫之間數據的傳輸。DataPump工具中包含DataPumpExport和DataPumpImport，所使用的命令行客戶程序為expdp和impdp。
【注意】在10g之前，傳統的導出導入分別使用exp工具和imp工具。從oracledatabase10g開始，不僅保留了原有的exp和imp工具，還提供了數據泵導出導入工具expdp和impdp。從11g開始，在傳統的export和import應用程序中可用的任何特性在datapump中都可用。在使用expdp和impdp工具時，應該注意以下幾點：1exp和imp是客戶端工具程序，它們既可以在客戶端使用，也可以在服務器端使用。2expdp和impdp是服務器工具程序，它們只能在oracle服務器端使用，不能再客戶端使用。3imp只適用于exp導出的文件，不適用于expdp導出文件；impdp只適用與expdp導出的文件，不適用于exp導出文件。datapump導出導入所得到的文件跟傳統的import/export應用程序導出導入的文件不兼容。
【pump特點】
與原有的export和import使用程序相比，oracle的datapump工具的功能特點如下：
1在導出或者導入作業中，能夠控制用于此作業的并行線程的數量。
2支持在網絡上進行導出導入，而不需要是使用轉儲文件集。
3如果作業失敗或者停止，能夠重新啟動一個datapump作業。并且能夠掛起恢復導出導入作業。
4通過一個客戶端程序能夠連接或者脫離一個運行的作業。
5空間估算能力，而不需要實際執行導出。
6可以指定導出導入對象的數據庫版本。允許對導出導入對象進行版本控制，以便與低版本數據庫兼容。
【pump數據字典】
數據字典
說明dba_datapump_jobs
顯示運行數據泵作業的信息，也可以使用user_datapump_jobs變量dba_datapump_sessions提供數據泵作業會話級別的信息datapump_paths
提供一系列有效的對象類型，可以將其與export或者impdp的include或者exclude參數關聯起來dba_directories
不過現在oracle的口碑也在走下坡路已經進入中國市場30年的甲骨文突然開始大裁員，且這波裁員來勢極為兇猛，目前已經有900余人被迫離職，裁員幅度高達60%，而且這還只是第一批。雖然因為裁員規模較大引起了人們的注意，但畢竟甲骨文給離職員工的補償也較為良心，這件事也就慢慢過去了，但沒想到不過幾天的時間，網上曝出了甲骨文的老板曾經對中國發表過一些偏激的言論，表示中國是美國最大的競爭對手，要遏制中國，不能給中國培養出很多的工程師。
期待阿里、華為這樣的大公司都已經優化改良了開源的數據庫擁有自己的一套體系，希望能夠出比ORACLE更加優秀的數據出來。在科技領域工作里面的你我他一起加油吧
零基礎的人，怎么自學數據分析
優秀的數據分析師并不能速成，但是零經驗也有零經驗的捷徑。
市面上有《七周七數據庫》，《七周七編程語言》。今天我們就《七周七學習成為數據分析師》，沒錯，七周。
第一周：Excel學習掌握
如果Excel玩的順溜，可以略過這一周。但很多人并不會vlookup，所以有必要講下。
了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換等。excel的各類函數很多，完全不需要學全。重要的是學會搜索。我學函數是即用即查，將遇到的問題在網上搜索得到所需函數。
重中之重是學會vlookup和數據透視表。這兩個對后續的數據轉換有幫助。
學會vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。
學會數據透視表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。
這兩個搞定，基本10萬條以內的數據統計沒啥難度，也就速度慢了點。80%的辦公室白領都能秒殺。
網上多找些習題做，Excel是熟能生巧。
養成一個好習慣，不要合并單元格，不要過于花哨。表格按照原始數據、加工數據，圖表的類型管理。
附加學習：
1、了解中文編碼utf-8，ascii的含義和區別
2、了解單元格格式，幫助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各類格式。
3、如果時間還有剩余，可以看《大數據時代》，培養職業興趣。
第二周：數據可視化
數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。別說平常人，數據分析師自己看數據也頭大。這時就得靠數據可視化的神奇魔力了。
以上就是所謂的可視化。排除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析師的平常工作之一就是監控數據觀察數據。
另外數據分析師是需要兜售自己的觀點和結論的。兜售的最好方式就是做出觀點清晰數據詳實的PPT給老板看。如果沒人認同分析結果，那么分析也不會被改進和優化，分析師的價值在哪里？工資也就漲不了對吧。
抽空花一段時間學習可視化的基礎,如《數據之美》
另外你還需要了解BI的概念。知名的BI產品有Tableau，PowerBI，還有國產的FineBI等。都有體驗版和免費版能下載，網上找一點數據就能體驗可視化的魅力。比Excel的圖表高級多了。
BI需要了解儀表盤Dashboard的概念，知道維度的聯動和鉆取，知道絕大多數圖表適用的場景和怎么繪制。比如以下FineBI制作的dashboard。
第三周：分析思維的訓練
這周我們輕松一下，學學理論知識。
分析思維首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，幫助數據分析師結構化思維。如果金字塔原理讓你醍醐灌頂，那么就可以學思維導圖，下載一個XMind中文網站，或者在線用百度腦圖。
再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理論、六頂思考帽等框架。這些框架都是大巧不工的經典。你要快速成為數據分析師，思考方式也得跟著改變。網上搜咨詢公司的面試題，搜CaseBook。
題目用新學的思維導圖做，先套那些經典框架，做一遍，然后去看答案對比。因為要鍛煉數據分析能力。所以得結合數據導向的思維。
這里送三條金句：
一個業務沒有指標，則不能增長和分析
好的指標應該是比率或比例
好的分析應該對比或關聯。
舉一個例子：我告訴你一家超市今天有1000人的客流量，你會怎么分析？
這1000人的數量，和附件其他超市比是多是少？（對比）
這1000人的數量比昨天多還是少？（對比）
1000人有多少產生了實際購買？（轉化比例）
路過超市，超市外的人流是多少？（轉化比例）
這是一個快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人，是看不出分析不出任何結果。
第四周：數據庫學習
Excel對十萬條以內的數據處理起來一點不虛，但是資深的數據分析師還是笑摸狗頭，TooYoungTooSample，爺搞得都是百萬數據。要百萬數據，就得上數據庫。
SQL是數據分析師的核心技能之一。有些公司并不給數據庫權限，需要分析師寫郵件提需求，這非常不好。數據分析師經常有各類假設需要驗證，很多時候寫十幾行SQL就能得到的答案，還得麻煩其他部門導出數據。
SQL學習不需要買書，W3C學習就行了，SQL教程。大多數互聯網公司都是MySQL，我也建議學，性價比最高。
作為數據分析師，只要懂Select相關，增刪改、約束、索引、數據庫范式全部略過。你的公司心得多大才會給你寫權限。
了解where，groupby，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，leftjoin，limit，and和or的邏輯，時間轉換函數等即可。
你看，和Excel的函數都差不多。如果時間充裕，則學習row_number，substr，convert，contact等。和Excel一樣，學會搜索解決問題。不同引擎的函數也會有差異，例如Presto和phpMyAdmin。
期間你不需要考慮優化和寫法丑陋，查詢幾秒和幾分鐘對數據分析師沒區別，跑數據時喝杯咖啡唄，以后你跑個SVM都能去吃飯了。
網上搜索SQL相關的練習題，刷一遍就行。也能自己下載數據庫管理工具，找些數據練習。我用的是SequelPro。
第五周：統計知識學習
統計學是數據分析的基礎之一。
統計知識會要求我們以另一個角度看待數據。當你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也會顯著提高。
這一周努力掌握描述性統計，包括均值、中位數、標準差、方差、概率、假設檢驗、顯著性、總體和抽樣等概念。詳細的數學推導不用細看，誰讓我們是速成呢，只要看到數據，知道不能怎么樣，而是應該這樣分析即可。
Excel中有一個分析工具庫，簡單強大。對列1的各名詞做到了解。如果是多變量多樣本，學會各種檢驗。
《統計數字會撒謊》休閑讀物，有趣的案例可以讓我們避免很多數據陷阱。
深入淺出統計學(豆瓣)還是經典的HeadFirst系列，適應它一貫的啰嗦吧。
多說一句，老板和非分析師不會有興趣知道背后的統計學原理，通常要的是分析后的是與否，二元答案。不要告訴他們P值什么的，告訴他們活動有效果，或者沒效果。
第六周：業務學習（用戶行為、產品、運營）
這一周需要了解業務。對于數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。當然很遺憾，業務學習沒有捷徑。
我舉一個數據沙龍上的例子，一家O2O配送公司發現在重慶地區，外賣員的送貨效率低于其他城市，導致用戶的好評率降低?？偛康臄祿治鰩熃⒘烁鱾€指標去分析原因，都沒有找出來問題。后來在訪談中發覺，因為重慶是山城，路面高低落差比較夸張，很多外賣人員的小電瓶上不了坡…所以導致送貨效率慢。
這個案例中，我們只知道送貨員的送貨水平距離，數據上根本不可能知道垂直距離這個指標。這就是數據的局限，也是只會看數據的分析師和接地氣分析師的最大差異。
對于業務市場的了解是數據分析師工作經驗上最大優勢之一。既然是零經驗面試，公司肯定也知道剛入門分析師不會有太多業務經驗，不會以這個卡人。所以簡單花一周了解行業的各指標。
《增長黑客》
數據驅動業務的典型，里面包含產品運營最經典的AAARR框架，部分非數據的營銷案例，
《網站分析實戰》
如果應聘的公司涉及Web產品，可以了解流量的概念。書中案例以GoogleAnalytics為主。其實現在是APP+Web的復合框架，比如朋友圈的傳播活動肯定需要用到網頁的指標去分析。
《精益數據分析》
互聯網數據分析的入門書籍，歸納總結了幾個常用的分析框架。比較遺憾的是案例都是歐美。
還有一個小建議，現在有不少第三方的數據應用，囊括了不少產品領域的數據分析和統計。自學黨們即使沒有生產環境的數據，也可以看一下應用Demo，有好處的。
除了業務知識，業務層面溝通也需要掌握。另外建議在面試前幾天收集該行業的業務強化一下。
第七周：Python/R學習
終于到第七周，也是最痛苦的一周。這時應該學習編程技巧。是否具備編程能力，是初級數據分析和高級數據分析的風水嶺。數據挖掘，爬蟲，可視化報表都需要用到編程能力。掌握一門優秀的編程語言，可以讓數據分析師事半功倍，升職加薪，迎娶白富美。
這里有兩條支線，學習R語言或Python。速成只要學習一條，以后再補上另外一門。
R的優點是統計學家編寫的，缺點也是統計學家編寫。如果是各類統計函數的調用，繪圖，分析的前驗性論證，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力有不逮，學習曲線比較陡峭。Python則是萬能的膠水語言，適用性強，可以將各類分析的過程腳本化。Pandas，sklearn等各包也已經追平R。
如果學習R，建議看《R語言實戰》，照著書本打一遍代碼，一星期綽綽有余。另外還有一本《統計學》，偏知識理論，可以復習前面的統計學知識。
R學習和熟悉各種包。知道描述性統計的函數。掌握DataFrame。如果時間有余?？梢栽偃W習ggplot2。
Python擁有很多分支，我們專注數據分析這塊，入門可以學習《深入淺出Python》。
需要學會條件判斷，字典，切片，循環，迭代，自定義函數等。知道數據領域最經典的包Pandas+Numpy。
在速成后的很長一段時間，我們都要做調包俠。
這兩門語言最好安裝IDE，R語言我建議用RStudio，Python我建議用Anaconda。都是數據分析的利器。
Mac自帶Python2.7，但現在Python3已經比幾年前成熟，而且沒有編碼問題。各類教程也足夠多，不要抱成守舊了。Win的電腦，安裝Python會有環境變量的問題，是個大坑（R的中文編碼也是天坑）。
到這里，剛剛好是七周。如果還需要第八周+，則是把上面的鞏固和融會貫通，畢竟速成是以轉崗或拿offer為目的。有機會，我會專門寫文章講解每一周的具體知識，并且用爬蟲爬一些數據做練習和案例。
文章源自知乎作者秦路
為什么中國要有自己的數據庫
作為網絡的一個重要應用，數據庫在網站建設與網絡營銷中發揮著重要的作用，與普通網站相對而言，具有數據庫功能的網站網頁我們通常稱為動態頁面，也就是說頁面不是一層不變的，頁面上內容（或部分內容）是動態生成的，它可以根據數據庫中相應部分內容的調整而變化，使網站內容更靈活，維護更方便，更新更便捷。那么，針對于企業網站，數據庫究竟有什么作用，又有什么限制？下面，就我實際工作經驗，談一下個人的體會，希望大家批評指正。
一、數據庫的作用
1、收集信息
我們知道，普通的靜態頁面是無法收集來訪人的信息的，而更多情況下我們為了加強網站營銷效果，往往需要搜集大量潛在客戶的信息，或者要求來訪者成為會員，從而提供更多的服務，比如大型的購物、交易網站，注冊會員后提供優惠服務等。就象我們在網站上?？吹降摹皶T登錄”、“會員注冊”等字樣，通過注冊和登錄，網站為訪問者提供一個獨特的氛圍，因為是自愿注冊，必定是對相關信息比較感興趣的訪問者或潛在客戶，因此，可以在登錄后詳細地介紹相關服務或提供優惠措施，吸引瀏覽者參與企業的營銷活動，一方面為企業收集大量的潛在客戶資源，同時增加了交易的機會。
2、提供搜索功能，方便網站內容的查找
如果你的網站只有幾個頁面，這種功能似乎沒有什么作用，但是，如果你的網站有幾十頁甚至上百頁，或站內提供大量的信息，如果沒有方便的搜索功能，瀏覽者只能依靠清晰的導航系統，而對于一個新手往往要花些時間甚至無法達到目的，從而對網站產生不良影響。這時提供方便的站內搜索不僅可以使網站結構清晰，從而有利于需求信息的查找，節省瀏覽者的時間，也是吸引顧客、達成網站營銷目的的重要手段。
關于數據庫培訓班心得和SQL培訓 數據分析的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
