数据库开发需要哪些专业，access数据库适合什么专业
来源：整理 编辑：黑码技术 2024-10-30 07:52:13
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1，access数据库适合什么专业
做些小型应用，小网站、单机程序的数据库。 查看原帖>>
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2，我是准大一新生想向数据库管理员发展应该学什么专业
软件管理吧。数据库有好多，自己选一个喜欢的，小的有access，基本都不算是数据库了，很小很小的公司会用到的了，大一点有SQL server 还有其他的，自己看着学习呗软件工程。其实只要是计算机专业都会学数据库的，只是偏重的方向不同而已！
3，大学报考什么专业能成为数据库工程师
计算机软件相关的专业（计算机软件、软件工程、计算机应用、计算机信息管理）数据库系统工程师的官方考试要求： 1.考试要求 （1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理； （2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识； （3）熟练掌握常用数据结构和常用算法； （4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识； （5）熟悉计算机网络的原理和技术； （6）掌握数据库原理及基本理论； （7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术； （8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程； （9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术； （10）了解数据库发展趋势与新技术； （11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识； （12）了解信息化、计算机应用的基础知识； （13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。 2. 通过本考试的合格人员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；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；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；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。 3. 本考试设置的科目包括 （1）信息系统知识，考试时间为150分钟，笔试； （2）数据库系统设计与管理，考试时间为150分钟，笔试。 你还可以参考官方网站： <a href="http://wenwen.soso.com/z/urlalertpage.e?sp=shttp%3a%2f%2fwww.rkb.gov.cn%2f" target="_blank">http://www.rkb.gov.cn/</a>
4，如果想从事数据库管理维护要具备哪些能力数据库开发呢
dba 这是专业词汇 数据库管理员（database administrator，简称dba），是一个负责管理和维护数据库服务器的人。数据库管理员负责全面管理和控制数据库系统。这个职位对不同的人意味着不同的意义。任务安装和升级数据库服务器（如oracle、microsoft sql server），以及应用程序工具。数据库设计系统存储方案，并制定未来的存储需求计划。一旦开发人员设计了一个应用，就需要dba来创建数据库存储结构（tablespaces）。一旦开发人员设计了一个应用，就需要dba来创建数据库对象（tables,views,indexes）。根据开发人员的反馈信息，必要的时候，修改数据库的结构。登记数据库的用户，维护数据库的安全性。保证数据库的使用符合知识产权相关法规。[1]控制和监控用户对数据库的存取访问。监控和优化数据库的性能。制定数据库备份计划，灾难出现时对数据库信息进行恢复。维护适当介质上的存档或者备份数据。备份和恢复数据库。联系数据库系统的生产厂商，跟踪技术信息。数据库管理维护的话1、要熟练使用符合ANSI标准的SQL语言，这样就可以访问大多数数据库.2、了解最基础的数据库体系结构和管理手段管理实例和数据库、视图、管理日志文件、管理表空间和数据文件、管理表和索引、密码安全和资源限定、管理用户和权限3、了解数据库日常维护服务的概念，制定配置策略一定的硬件了解（磁盘阵列、磁带机、供电、降温系统等等）、要有一定的操作系统和网络管理基础、数据库客户机和服务器端配置、数据库备份与恢复、导入/导出工具4、数据库性能调优要做数据库开发除了以上的，先要掌握一到两种开发语言，还要更深入的了解数据库功能。我个人认为其实开发软件最重要的是需求分析、流程分析和数据库规划这些前期工作。只要规划好了，功能的代码实现都不困难。归根结底是对要开发软件相对应的行业了解要深入、透彻。其它的在就是经验的累积了。从小到大做几个软件就明白了。当然看别人的软件代码也是积累经验的好办法。
5，大数据哪些专业好
1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；2、课程设置，大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。3、核心技术，（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。4、行业现状，今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。清华、复旦的大数据处理，也就是数学分析都挺好。 查看原帖>>
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