轉行資料庫
⑴ 轉行做大數據行業怎麼樣
當前大數據應用尚處於初級階段，根據大數據分析預測未來、指導實踐的深層次應用將成為發展重點。各大互聯網公司也都在囤積大數據處理人才，從業人員的薪資待遇也很不錯。
就業前景
1、大數據應用廣泛，未來將覆蓋全行業
2、大數據人才缺口巨大（2-3內人才缺口預計達到120萬+）
3、隨著人工智慧、物聯網的發展，大數據人才急劇增加
所以，大數據行業的就業前景一片光明，人才缺口不斷增加。
就業薪資
1、招聘平台數據統計，大數據人才起薪平均15k/月
2、內部數據統計，2017年畢業學員平均月薪14K，最高月薪27K，最低月薪10K。2018年畢業學員平均月薪17K，最高22K，最低15K。
所以，大數據就業薪資偏高，屬於土豪職業之一。
這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：
①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。
②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。
③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。
④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。
⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。
⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
⑵ 搞程序開發幾年了，不想搞了，說良心話中國做程序是在是無「錢途」，想轉行做資料庫方面的工作
我個人也認為做開發是有局限的，特別特別是web，要學的東西太多，東西淘汰的速度也太快，即便你終成web架構專家，也還不是項目的核心。資料庫還是可以往縱向深入學習的，不想上述說的你得橫向學很多東西，資料庫內容緊密，相關性強，而且資料庫也都是企業的核心，可以在企業中獲得一席之位。看你的問題，想必你已經對資料庫開發有心得了，這部分還是挺有用的，做dba完成不懂語句開發，光是用工具的話，是做不到資深的。所以你的經驗肯定是有幫助的，我建議你從9i學起吧，9i是巔峰之作，本機搭好環境之後，網上有什麼「Oracle9i.中國it實驗室的遠程教學ocp錄像」、「中科院培訓老師講授」 等等成套的視頻或是dba的書（書是必備的，而且是紙版的「oracle資料庫管理之道」、「讓oracle跑的更快-基於海量數據」等等這些書都挺好），系統的學習，不然你會覺得東西很零碎，不易掌握理解。關於考證的話，視個人情況而定，如果條件允許還是建議考一下，實踐的東西會了解的更多一些，但並不是說考了就行了，搞資料庫是一門藝術。
⑶ 如何轉行資料庫管理員
你可以在網上創業呀，現在互聯網大會都在召開
⑷ 請教高人問一個轉行干資料庫的問題。
專做DBA的話就業范圍很窄的，一般專業的資料庫人員都是畢竟大的ISP IDC 互聯網公司需求！
現在的企業一般都是要你不管在系統 網路 還是資料庫上都懂，最後精通一個！
⑸ 工作兩年，想轉行做數據分析，不知道路怎樣走
如何轉行數據分析師
近年來，各大平台開始炒起了「數據分析」熱，導致有不少小夥伴來問我：做數據分析師有那麼好嗎？如何轉行做數據分析師？學數據分析難不難？
我想首先澄清一個概念：「轉行」。對於從未接觸數據分析領域或者大數據領域的童鞋而言，「轉行」這個詞其實是不夠准確的，大部分的童鞋還是符合「入行」這個詞。就我看來，字面意義的「轉行」更像是平行概念，似乎是在同一個水平面，走到街轉角，然後右轉，便到了另一番天地。
但是實際的「轉行」是遠比這殘酷的。
「轉行」的第一個動作一定是放棄和下沉。放棄你現在所擁有技能帶給你現在的地位和薪資，是走下現在的台階，到達更低的台階，然後再往上攀登的過程。也就是說：沒有放棄和下沉，你談不上是在轉行。如果你要轉行，一定要意識到轉行的殘酷性。
很好，你已經意識到轉行的殘酷了。你放棄了現有的，也心態和身體都下沉做好了起跑的准備了。下一步，就是精準地找到那扇門：進入數據分析師世界的大門。
注意「精準」這個詞。那一定是旁邊那些形形色色的門你都不選，而選了唯一的這一扇門。為了找到這扇門，你經過了無數次的網路搜索，論壇搜知識點，然後在判別上去偽存真，最終找到了進入數據分析師這條正確的大門。
那如何找到這扇門呢？
高度概括就兩件事：工具+方法論。工具從初級到高級的排序是：Excel, MySQL, BI, Python, 演算法等。
你需要做以下幾件事：
1. 掌握數據分析工具
A. 基礎工具：excel
excel能夠幫助你實現數據透視並可視化，只需用到其中部分功能即可完成日常量數據的計算工作。
B. 提取數據工具：MySQL
MySQL資料庫中包含基本的增、刪、改、查等語法，你可以利用它對數據進行清洗和規范化。
C. 分析工具：python
爬取數據，並對數據進行分析和挖掘收集，python有非常豐富的庫去訪問網頁文檔的api以及後期網頁文檔的快速處理。
D. 可視化工具：excel、PPT、FineBI
可視化就是將原本比較抽象的數據用圖表的方式呈現出來，使數據變得更加清晰，便於理解。excel和PPT就是相當常用的可視化工具。
E. 機器學習或神經網路等演算法
演算法的作用就是把事物的已有特徵跟這件事的結果，這個「特徵x」和「結果y」之間建立一個數學公式之間的聯系。從無數個已知的x，y之中找到x,y最優的關系的數學公式，最終找到一個數學公式能在已知很多x的情況下，預測它的y值。這個聽起來或許沒那麼直觀。但是它的應用是極其廣泛的。比如：如果已知各個森林的各種實時數據，就能夠知道哪個森林更容易著山火，下次就避免這種山火。
2. 掌握數據分析方法論
這個就是結合到公司的業務要找到最符合公司的數據分析模型。通常每一個特定行業都有業務分析習慣使用的模型，例如電商中常使用的分解因子分析，漏斗分析等；零售行業常用RFM模型；教育行業常用時間趨勢分析，描述性統計分析，人物畫像分析等。每個行業所對應的數據運營模型甚至是演算法，都會是定製化的，個性化的，但是這背後都會有通用邏輯。掌握這些通用邏輯，是數據分析師在業務模型上變通的基礎。也就像是學習籃球，你先得學會基本運球技巧，熟練左右手上籃，然後再在實戰中練習傳球，走位等等。掌握通用技能就是練習左右手上籃以及運球技巧，在實際業務中運用模型也就是練習走位和傳球。對於想入行的零基礎學員來說，掌握數據分析通用方法論是極其重要的。
然而，沒有人是能夠一蹴而就就掌握好這么多工具和方法論的。所有的遠航都得有一個開始的遠點，入門數據分析師也一樣。
一開始，你可能只是學習成為初級數據專員。這要求你熟練掌握excel、PPT，會做VBA、會做透視表、會使用基本公式，這樣你已經能做很多傳統公司的數據專員了。第二階段是要會SQL、懂業務，能夠做一些基本的數據處理，再加上上一階段的那些技能，你就能做大部分公司的數據運營和數據產品。然後是專業的數據分析師，你要非常熟悉統計學，回歸、假設檢驗、時間序列等等，還要會做數據可視化，掌握了這些技術，就足以應付大多數的互聯網業務。最高階的就是數據科學家，到了這個階段，已經成為了數據分析師中的王者，要求你精通統計學，會使用機器學習，比如調參數和優化，而取數、數據倉庫、可視化什麼的，對你來說就是小菜一碟。
其實，數據分析已經逐漸成為了職場中的必備技能，無論你是不是想要成為一名數據分析師，數據分析都應用在我們生活中的方方面面。學習數據分析能夠充分發揮你在工作中的超強能力，如果你想要有更系統的學習方案和職業規劃，歡迎加入【聚數學院】~
⑹ 今年30歲男，零基礎學習資料庫，請問該不該轉行資料庫行業，前景如何
這兩年大數據方向挺火的。可以考慮。
⑺ 准備轉行做資料庫開發或者java軟體開發
軟體開發有用的證書分成幾類：
中國國內相關證書 如計算機等級證書（效用低）、國家計算機從業資格證（效用中等，部分企業評測必要）
軟體廠商提供的認證考試，如果從事Java開發可以考oracle的Java考試認證（效用中等，當專業不是計算機背景時該認證有用）【當前這只是其中一種，C#等其他都有相應的國際認證考試】、資料庫認證（效用高等，例如Oracle的DBA、OCP、OCM系列考試等，正常情況下如果獲得該類認證可以基本被企業認定為擁有中高級資料庫管理員技術能力）
國際組織認證考試，該方面認證較多難度跨度也較大，比如CMMI、ISO組織認證，以上認證可能除了必要的知識儲備外還需要必要的項目經驗，難度較高，但是相應的效用和企業認可度也相應較高。部分企業評測CMMI等級會高薪聘請具有相關資格的人士。
其他。當然還有很多競賽或其他證書，由於計算機行業是講解實踐的行業，如果參與國際計算機大賽有獲獎經歷本身也能夠作為計算機能力的體現在部分企業認可度也較高。
總結：從事計算機相關行業沒有證書也可以從事，因為熟練的HR面試34個問題基本上就能對應聘者相關技術背景有比較客觀的了解。歸根到底，實踐是最好的證書。當然考證書能夠幫助我們更好的建立良好的知識體系。
⑻ 資料庫中列轉行怎麼轉
就是在選定張貼位置後右擊滑鼠，點選擇性粘貼--->勾選轉置--->點確定。
⑼ 今年30歲男，零基礎該不該轉行資料庫行業
沒有年齡限制，可以轉行啊； 雖然說沒有限制，但是應該比較少的公司願意從頭教你、帶你，要是年齡還小，是白紙，重新帶可以；可是你已經不是職場小白了，人家也不願意花心思去帶你； 另外，30歲是人生事業比較順利地時候，尤其是男生，不是不得已，一般不會輕易轉行，因為轉行冒險很大的，什麼都從頭開始，所以我覺得你得慎重思考，結合現實，不可太任性； 你真的決定了，就做好以下三點： （1）好好學習數據工具：如Excel（基礎工具）、BDP個人版（可視化工具）、SPSS（統計工具）等等； （2）去一個公司，從基礎做起，好好結合業務