
通过数据库系统工程师级别(中级资格/工程师)考试的合格人员:
1、能参与应用信息系统的规划、设计、构建、运行和管理,能按照用户需求,设计、建立、运行、维护高质量的数据库和数据仓库;
2、作为数据管理员管理信息系统中的数据资源,作为数据库管理员建立和维护核心数据库;
3、担任数据库系统有关的技术支持,同时具备一定的网络结构设计及组网能力;
4、具有工程师的实际工作能力和业务水平,能指导计算机技术与软件专业助理工程师(或技术员)工作。
上网查查不就知道了吗?
DBA数据库管理员,数据库开发,PL/SQL工程师,SAP,ERP,数据分析,数据挖掘,数据建模
下面是我网上看到的,人家的baidu:
粘帖点给你,CSDN论坛上看到的,希望能帮助你。
前面四种:
数据库应用开发 (application development)
除了基本的SQL方面的知识,还要对开发流程,软件工程,各种框架和开发工具等等
数据库应用开发这个方向上的机会最多,职位最多,薪水一般
数据建模专家 (data modeler)
除了基本的SQL方面的知识,非常熟悉数据库原理,数据建模
负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计
这个方向上在大公司(金融,保险,研究,软件开发商等)有专门职位,
在中小公司则可能由程序员承担。
商业智能专家 (business intelligence - BI)
主要从商业应用,最终用户的角度去从数据中获得有用的信息,
涉及OLAP (online analytical processing)
需要使用SSRS, cognos, crystal report等报表工具,或者其他一些数据挖掘,统计方面的软件工具
这个方面我不熟悉,不敢乱说(以免被拍砖,呵呵)
数据构架师 (Data Architect)
主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向,
也包括数据可用性,扩展性等长期性战略,
协调数据库的应用开发,建模,DBA之间的工作。
这个方向上在大公司(金融,保险,研究,软件开发商等)有专门职位,
在中小公司或者没有这个职位,或者由开发人员,DBA负责。
前面五种:
数据库管理员 (database administrator - DBA)
数据库的安装,配置,调优,备份/恢复,监控,自动化等,
协助应用开发(有些职位还要求优化SQL,写存储过程和函数等)
这个方向上的职位相对少一些,但一般有点规模的公司还是会有这样的职位
数据仓库专家 (data warehouse - DW)
应付超大规模的数据,历史数据的存储,管理和使用,
和商业智能关系密切,很多时候BI和DW是放在一个大类里面的,
但是我觉得DW更侧重于硬件和物理层上的管理和优化。
存储工程师 (storage engineer)
专门负责提供数据存储方案,使用各种存储技术满足数据访问和存储需求,
和DBA的工作关系比较密切。
对高可用性有严格要求(比如通信,金融,数据中心等)的公司通常有这种职位,
这种职位也非常少。
性能优化工程师 (performance engineer)
专长数据库的性能调试和优化,为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。
我知道至少IBM, 微软和Oracle都有专门的数据库性能实验室(database performance lab),
也有专门的性能优化工程师,负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。
对数据库性能有严格要求的公司(比如金融行业)可能会有这种职位。
因为针对性很强,甚至要求对多种数据库非常熟悉,所以职位极少。
高级数据库管理员 (senior DBA)
在DBA的基础上,还涉及上面3种职位的部分工作,具体包括下面这些:
对应用系统的数据(布局,访问模式,增长模式,存储要求等)比较熟悉。
对性能优化非常熟悉,可以发现并优化从SQL到硬件I/O,网络等各个层面上的瓶颈
对于存储技术相对熟悉,可能代替存储工程师的一些工作,
对数据库的高可用性技术非常熟悉(比如MSSQL的集群,ORACLE RAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等)
对大规模数据库有效进行物理扩展(比如表分区)或者逻辑扩展(比如数据库分区,联合数据库等)
熟悉各种数据复制技术,比如单向,双向,点对点复制技术,以满足应用要求。
灾难数据恢复过程的建立,测试和执行
这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大(比如金融,电信,数据中心等)的公司需要,
而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。
这种职位非常少。
学大数据从事的职业常常分为大数据系统研发人员、大数据应用开发人员和大数据分析人员,常见的职业有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师、数据算法工程师等等。
以下是学大数据可以从事的职业介绍:
1、数据分析师:从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作,依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。
2、数据架构师:负责平台的整体数据架构设计,完成从业务模型到数据模型的设计工作,根据业务功能、业务模型,进行数据库建模设计,完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发,平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
3、数据应用师:用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息,并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。将数据还原到产品中,为产品所用。
4、数据挖掘工程师:从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息,使企业决策智能化、自动化,提高企业工作效率,减少错误决策的可能性。需要具备深厚的统计学基础,需要熟悉R、SAS、 SPSS等统计分析软件。
5、数据算法工程师:负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计,制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。需要具备扎实的数据挖掘基础知识,精通机器学习、数学统计常用算法,掌握常见分布式计算框架和技术原理,如Hadoop、MapReduce、 Yarn、Storm、Spark等;熟悉Linux *** 作系统和Shell编程,至少熟练掌握一门编程语言。
以上就是关于数据库系统工程师是干什么的全部的内容,包括:数据库系统工程师是干什么的、学习数据库(sql),将来我可以找到什么样的工作呢、大数据毕业后可以从事什么工作等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
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