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1，什么是数据库架构师

数据业务模型构建过程数据库架构设计数据库详细设计以及数据库分析挖掘技术提高数据库构架设计思维方式与技巧解决数据库中心建设设计问题
楼上回答不敢苟同。 dba就是我的理想，dba完全是靠经验吃饭的一个职业，各方面涉猎极广，岂是寥寥一句“不需要掌握那么多复杂的知识”的人能够理解的？ 按照别人设计好的东西去管理，银行，电信，淘宝的数据库你知道多少dba在努力么。岂是架构师就可以处理的。

什么是数据库架构师

2，大数据架构师培训 大数据架构师需要具备哪些技能

想要成为合格的大数据分析师，就需要熟悉消息中间件(Kafka等)，熟悉数据中间件(Mybatis等);JAVA基础扎实，有相关开发或者实习经验，熟悉IO、多线程、MQ、数据结构与设计模式等;能够基于Linux平台工作，熟练使用shell脚本。想要成为专业的大数据分析师高薪就业，除开以上技能之外，大数据分析师还需要精通Hadoop/Hive/Hbase，对Hadoop、Hive、Storm、Spark等源码有研究;对数据敏感、对新技术敏感、有数据分析能力，有数据挖掘技能;熟悉分布式、缓存、消息机制，常用的DAL/ORM框架和设计模式等等。除此之外扣丁学堂还会教导学员学习使用MapReduce和SparkStreaming工具进行数据计算和处理。熟悉Java编程语言并能用其编写大数据分析应用程序。
基础大概有两大块1.是要有较强的数据库管理系统的使用能力（比如你要学会oracle），以及较强的数据库理论知识背景。2.大数据分析你要掌握概率统计学的知识，学会数据分析工具的使用。比如matlab，这个工具非常强大，掌握起来有些难度。但不是说你掌握了这个工具就能胜任数据分析师的工作了。你还需要，有较强的逻辑分析能力，对各种各样的数据进行建模，然后根据统计分析结果进行最终判定。建议：入门的时候先从数据库开始，因为这是数据的生存环境，大数据或者称为海量数据都是存储在这其中的。熟悉数据建模，这是个系统性很强的学科，主要是高等数学范畴内的只是，偏统计分析。最后是勤加练习对各种数据建模分析，当你的结论越来越靠近最优解的时候，你的经验也在不断增长，那么离你的目标就很近了。这是个很有挑战，也是非常复杂的工作。需要你坚持，大概三年能有小成。但前途一片光明。

大数据架构师培训 大数据架构师需要具备哪些技能

3，数据库可以从事哪些职位

DBA，数据库开发工程师，报表工程师，数据分析师
个人感觉数据库架构师和数据仓库工程师的能力要求要高些，对大型数据库的应用要达到熟练或精通的水平，因此，待遇也相对来说好一些。数据库开发工程师的层次相对低些，待遇也稍低。 数据架构师，一般企业需要一两个足以。数据仓库工程师在金融行业或者大型网站的就业机会会大些。数据库开发工程师的就业路子最宽。 以下是一些个案，仅供参考。一、数据库架构师任职要求：1.项目开发经验；2.丰富的sql server、db2 、oracle、sybase大型数据库研发设计经验；3.丰富的数据库关系模型和物理模型建模经验；4.有数据库性能优化经验；5.掌握数据仓库的基本理论，有数据仓库的实际开发经验； 二、数据仓库工程师职位描述： 1、对数据仓库系统的架构设计，编写专业的系统设计文档；2、配合项目经理进行项目需求分析、应用分解、各模块的概要和详细设计；3、实施项目开发。职位要求： 1、有1年以上的etl、olap工具的实际开发经验，有bo、mstr、insight、hyperion intelligence(brio)等其中一种开发工具实践经验者 优先；2、熟练使用oracle等数据库，精通sql、存储过程，有java和数据库性能调优的经验者优先；3、深入理解数据仓库、数据建模等概念，有商业智能相关系统实际建模经验者优先； 三、数据库开发工程师岗位职责：1、数据库设计与优化；2、存储过程设计与开发；3、审核、指导开发工程师有关数据库设计、数据存取方法；4、协助工程部门实施数据库部署；5、为测试部门提供数据库支持。任职要求：1、本科学历，计算机相关专业2、两年以上工作经验和数据库设计/开发/管理经验3、熟悉计算机和数据库等相关基础知识　4、熟悉linux/unix、windows等相关技术5、精通oracle等大型数据库技术，熟练掌握数据库开发技术，熟练使用sqlplus进行存储过程开发，精确sql语言。6、掌握系统数据存储架构设计技能和数据备份管理技术7、良好的沟通能力和执行能力；正直、务实、敬业、善于思考、良好的团队合作精神
大方向就是 数据库开发和数据库管理
DBA

数据库可以从事哪些职位

4，大数据以后能干什么

目前在国内来说，大数据行业大概有以下几种岗位：数据分析师，数据架构师，数据挖据工程师，数据算法工程师，数据产品经理。接下来为大家详细介绍一下各岗位的工作内容。1. 数据分析师。数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。2. 数据架构师。数据架构师是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。从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉Hadoop，Hive等系统并有过实战经验。3. 数据挖掘工程师。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。4. 数据算法工程师。在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；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。需要具备的知识有：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；熟悉大数据生态，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操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。5. 数据产品经理。数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ；熟练操作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。

5，如何成为真正的数据架构师

1、为什么需要构建数据结构？　　1）数据标准不一致　　2）数据模型管理混乱　　3）深入的性能的问题无法解决　　4）SQL语句编写水平不高导致出现严重性能问题　　5）开发人员对执行计划收悉　　6）上线前缺乏审计　　7）相对复杂的数据处理能力欠缺　　8）数据质量差需要执行数据质量管理　　2、数据管理组织角色　　数据架构总监，企业数据构架管理的最高决策者，制定数据构架管理政策及指南，解决数据管理组织之间的争议问题；　　数据架构师,制定数据标准，应用标准，运维标准。设计数据标准和模型管理流程，整理数据需求并为建模人员提供支持　　数据建模设计师，整合应用功能对数据要求，根据相应功能的业务需求进行数据建模，确认并使用数据标准　　数据库管理员，数据库物理架构设计，数据库配置、日程运维管理，数据库的监控、调优和安全管理　　用户，提出数据使用请求，根据业务规则对数据质量进行检验　　3、如何成为数据构架师？　　认知阶段　　1）了解数据架构师的定义　　2）了解数据架构师从事哪些工作　　3）了解数据架构师应该具备的能力　　4）了解数据架构师在企业中的位置及职业生涯　　学习阶段　　1）了解成为数据架构师的途径　　2）寻找合适的书籍及培训课程　　3）向有经验的专业人士学习经验　　4）参与相关交流活动　　实战阶段　　1）学习理论知识的同时，从技术上、组织上、流程上、产品上等方面逐渐尝试将其落地，并在实战中提升　　2）扩大数据架构师在现有工作环境中影响力和价值，寻找合适定位　　成熟阶段　　1）稳定数据架构在企业系统设计、开发、运维环节的地位　　2）将其作为企业架构中必不可少的组成部分，形成四足鼎立之势　　4、成为数据架构师需要学习的技术　　企业架构　　1）企业架构概要　　2）数据架构建设　　3）企业架构管理及应用　　数据库设计及应用　　1）数据库设计　　2）数据库应用　　3）数据库性能优化　　数据建模　　1）概念数据建模技术　　2）逻辑数据建模技术　　3）物理数据建模技术　　数据标准化　　1）构建原子性单词词典　　2）构建由原子性胆子自动拼接而成的用词词典　　3）构建标准编码词典及标准管理体系　　数据需求分析　　1）信息需求事项概要　　2）信息需求项调查　　3）需求项分析及验证　　数据质量管理　　1）数据质量、标准、模型、管理等内容　　2）数据结构、概念、逻辑、物理模型　　3、数据管理流程、标准、策略、需求、模型、数据库、数据应用、数据流等管理
架构师首先必须具有丰富的开发经验，是个技术主管。因为他必须清楚什么是可以实现的，实现的方式有哪些，相应的难度怎么样，实现出来的系统面对需求变化的适应性等一系列指标。另外，需要对面向过程、面向对象、面向服务等设计理念有深刻的理解，可以快速的察觉出实现中的问题并提出相应的改进（重构）方案（也就是通常说的反模式）。这些都需要长期的开发实践才能真正的体会到，单从书本上很难领会到，就算当时理解了也不一定能融会到实践中去。 在技术能力上，软件架构师最重要也是最需要掌握的知识是构件通信机制方面的知识，包括进程内通信（对象访问、函数调用、数据交换、线程同步等）以及进程外（包括跨计算机）的通信（如rmi、dcom、web service）。在web应用大行其道的今天，开发者往往对服务器间的通信关注的比较多，而对进程内的通信较少关注。进程外跨机器通信是构建分布式应用的基石，它是架构设计中的鸟瞰视图；而进程内的通信是模块实现的骨架，它是基石的基石。如果具体到一个基于.net企业级架构设计，首先需要的是语言级别的认识，包括.net的clr、继承特性、委托和事件处理等。然后是常用解决方案的认识，包括asp.net web service、.net remoting、企业服务组件等。总之，丰富的开发实践经验有助于避免架构师纸上谈兵式的高来高去，给代码编写人员带来实实在在的可行性。 其次，具有足够的行业业务知识和商业头脑也是很重要的。行业业务知识的足够把握可以给架构师更多的拥抱变化的能力，可以在系统设计的时候留出一些扩展的余地来适应可能来临的需求变化。有经验的设计人员可能都碰到过这样的事，一厢情愿的保留接口在需求变化中的命中率非常低。也就是说，在系统设计之初为扩展性留下来的系统接口没能在需求变化的洪流中发挥真正的作用，因为需求的变化并没有按照预想的方向进行，到最后还是不得不为变化的业务重新设计系统。这就是因为对业务知识的理解和对市场或者商业的判断没有达到一个实用的、可以为架构扩展性服务的水平。 再次，架构设计师对人的关注必须提升到架构设计之初来纳入考虑的范围，包括沟通以及对人员素质的判断。软件过程是团队协作共同构建系统的过程，沟通能力是将整个过程中多条开发线粘合在一起的胶水。大家都应该碰到过事后说“原来是这样啊，我不知道啊”或者某个开发人员突然高声呼喊“为什么这里的数据没有了”之类的。沟通的目的就是尽量避免多条开发线的混乱，让系统构建过程可以有条理的高效进行。另外，对人的关注还表现在对团队成员的素质判断上，比如哪些开发人员对哪些技术更熟悉，或者哪些开发人员容易拖进度等。只有合理的使用人力资源，让合适的人做合适的事情才能让整个软件过程更加高效。 架构师应时刻注意新软件设计和开发方面的发展情况，并不断探索更有效的新方法、开发语言、设计模式和开发平台不断很快地升级，软件架构师需要吸收这些新技术新知识，并将它们用于软件系统开发工作中。但对新技术的探索应该在一个理性的范围内进行，不能盲目的跟风。解决方案提供商永远都希望你能使用它提供的最新技术，而且它们在推广自己的解决方案的时候往往是以自己的产品为中心，容易给人错觉。比如数据库，往往让人觉得它什么都能做，只要有了它其它什么都不重要了。但事实上并不是如此，对于小型应用可以将许多业务逻辑用script的方式放入数据库中，但很少看到大型应用采用这样的做法。对于新东西需要以一种比较的观点来判断，包括横向的比较和纵向的比较，最后得出一些性能、可移植性以及可升级等指标。另外，新入行的开发人员往往关心新技术动向而忽略了技术的历史，而从dos时代一路杀过来的开发者就对现在的技术体系有较全面的把握。

6，一般的数据分析师工资水平在哪些行业发展比较好

数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义
一般的数据分析师都在做和数据分析无关的事，只有不一般的才会从事对口行业的工作。
不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。这里给大家举几个例子：现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。可见，数据分析思维和业务范围已经开始遍布各个行业的各个部门和各个职能，不单单是专门的数据分析师需要懂得数据分析，一般的其他岗位都要开始和数据分析打交道，可见数据分析这个行业只会发展得越来越广泛，从事数据分析行业的工作，是顺应和引领潮流的一个明智之选。
企业对于大数据技术的旺盛需求已经在相关IT职位的薪酬水平上得到体现。在《2014薪酬调查指南》中，Robert Half Techology(简称RHT)汇总出数据及数据管理领域的十大IT职位。其中收入水平最高的是数据仓库经理，职位起薪在11万5250美元到15万4250美元之间。收入增幅最大的职位则为商务智能分析师，预计其今年提升比例可达7.4%。下面我们就一起来了解与这十大数据IT职位相关的薪酬、技能要求以及主要职责。一、数据仓库经理主要职责：1.设计、开发、维护数据仓库/中心；2.帮助确保数据系统与企业架构相适应；3.实施数据收集策略；4.管理技术资源及相关人员。在RHT汇总的这份名单当中，收入水平最高的职位为数据仓库经理，其起薪范围在每年11万5250美元到15万4250美元之间(预计与2013年相比上涨5.9%)。该职位需要应聘者具备一系列技术与管理技能，其中包括：深入的数据库理念与实践背景;亲手使用数据仓库工具及架构的经验;强大的分析能力;项目管理经验;能够熟练使用数据库语言及应用，例如甲骨文、微软SQL Server以及IBM DB2等。二、数据架构师主要职责：1.根据业务要求提供数据库解决方案；2.创建数据设计模型以及数据库架构；3.帮助定义企业数据架构；4.领导技术团队建立数据标准；5.创建并测试数据库原型。本次RHT排名当中薪酬水平位居第二的是数据架构师，这一高级职位要求担任者具备强大的分析与创造性技能，并拥有丰富的数据系统、数据库方法、设计与建模知识(起薪范围为11万1750美元到15万3750美元，与去年相比预计增幅为7.2%)。数据架构师的职责在于规划并协调数据资源。根据RHT的说法，了解网络管理、应用程序架构以及性能管理等相关知识能为担任者带来显著的薪酬增益。企业雇主往往希望应聘者能具备Unix、Linux、Solaris以及Windows等环境下的甲骨文、微软SQL Server、IBM DB2乃至其它数据库的相关技能。三、数据库经理主要职责：1.维护数据库环境；2.帮助设定企业数据标准；3.管理预算及工作量分配；4.管理资源规划与灾难恢复。要求：创造性、分析型思维人才，能够领导数据库专业团队、规划信息系统策略并为高级IT管理者提供解决实例。数据库经理还需要对数据库技术的方方面面具备深入理解，RHT指出。企业雇主通常要求应聘者拥有五年的甲骨文、微软SQL Server、IBM DB2或者类似环境的使用经验，并从事过技术管理工作。这一职位的起薪范围从10万7750美元到14万9000美元，与2013年相比预计上涨5.9%。四、商务智能分析师主要职责：1.开发面向企业整体环境的数据分析/报告解决方案；2.对来自不同来源的数据进行分析；3.就分析结果进行沟通并提出建议；4.开发数据整理规划。商务智能分析师需要对数据库技术的方方面面具备强大的背景积累，特别是需要了解与之相关的分析与报告工具。此外，拥有对数据库查询、存储流程编写、联机分析处理(简称OLAP)以及数据立方技术的了解对于商务智能分析师同样非常重要。商务智能分析师的起薪估计将在今年迎来7.4%的提升——这一提升幅度领跑本次由RHT发布的十大数据/数据库职位榜——其实际起薪数额在10万1250美元到14万2250美元之间。五、数据仓库分析师主要职责：1.收集、分析并挖掘数据；2.研究数据存储/报告解决方案；3.帮助将数据需求转化为逻辑数据模型；4.为数据交互机制定义用户界面。一位优秀的数据仓库分析师应该具备哪些特质?出色的研究、分析以及问题处理技能，再加上强大的语言表达与书面沟通能力。从事这项工作的其它先决条件还包括具备传统数据库理论知识以及数据模型与架构的处理经验。根据RHT的调查，这一职位的起薪在9万9000美元到13万3750美元之间，与2013年相比预计上涨5.8%。六、数据建模师职位要求：1.分析企业需求，创建数据流模型；2.与项目负责人沟通并提出建议；3.帮助确保数据报告机制的可用性；4.与客户及管理层共同解决数据质量问题。优秀的数据分析及问题处理技能对于数据建模师来说至关重要。他们还需要具备良好的沟通能力以及与其它团队的协作能力。此外，熟悉数据建模工具及方案同样非常关键，而且还需要具备数据库系统应用程序、存储流程以及数据仓库的相关知识，RHT表示。这一职位的起薪范围为9万7250美元到13万4250美元，预计2014年薪酬涨幅将达到5.8%。七、数据库开发人员主要职责：1.为存储、检索及报告机制开发数据库对象/结构；2.负责数据库设计并进行性能调节；3.为数据库管理员提供支持；4.为Web应用程序开发后端数据库接口。对于数据库开发人员这一角色来说，具备传统数据库理论及实践的深刻理解是完成工作的主要前提。此外，数据库开发人员还需具备微软SQL Server、甲骨文或者IBM DB2的使用经验以及专业认证资质(微软认证数据库管理员或者甲骨文数据库管理员认证专家)，RHT指出。数据库开发人员需要充当分析者、强大的问题解决者以及出色的沟通者。这一职位的起薪范围在9万2000美元到13万4500美元之间，预计今年薪酬水平与2013年相比将迎来6.5%的提升。八、门户管理员主要职责：1.将功能性需求集成至门户应用当中；2.管理用户对于门户资源的访问；3.部署并管理门户组件应用；4.确保企业Web环境的可用性。门户管理员需要能够分析并解决复杂问题，同时具备与企业Web应用、服务、系统以及支持技术相关的专业知识，RHT表示。由于门户管理员通常需要与技术以及非技术团队交流，因此出色的书面及口头沟通能力同样非常重要。这一职位的起薪范围在9万1250美元到12万1000美元之间，预计今年收入增幅将达到5.6%。九、数据库管理员主要职责：1.维护并监控企业数据库；2.根据要求对数据库作出修改；3.确保数据库完整性以及系统可用性；4.维护数据库备份基础设施。数据库管理员需要在数据库结构、配置、安装与实践方面具备坚实的知识储备，RHT指出。此外，他们还需要具备良好的客户服务心态以及作为团队一分子的工作能力。拥有传统数据库语言及应用——例如微软SQL Server、甲骨文以及IBM DB2——的使用经验非常重要，能够取得由微软、甲骨文或者其它机构提供的认证资质也将对工作大有助益。2014年这一职位的起薪范围在8万7500美元到12万6000美元之间，与上年相比预计增幅为5.4%。十、数据分析/报告编写人员主要职责：1.分析数据系统并将数据流汇总成文件；2.为数据提取工作开发自动化规程；3.编写报告并提供建议；4.帮助建立事务型系统及数据仓库。对于数据库分析/报告编写人员这一职位来说，RHT认为具备强大的分析、量化以及问题解决能力，并且对传统数据库理论及实践拥有丰富知识的应聘者是最好的人选。2014年这一职位的薪酬范围在6万7750美元到10万1000美元之间(与上年相比预计上涨5.3%)。雇主一般要求应聘者在主流数据库平台的使用方面拥有数年经验——例如微软SQL Server、甲骨文以及IBM DB2。值得一提的是，数据分析/报告编写人员需要同时具备独立工作以及与数据系统团队通力配合的能力。
般的才会从事对口行业的工作。答案2：： 数据分析师的工资水平是很高的，月薪基本上都上w。其实数据分析大都出身于数学专业，他们需要学习很多数学建模软件，像sas,spass等等，这些软件的应用也经常在国家建模比赛，美国建模比赛中用到

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