sql培训班教学视频(SQL培训数据分析)

很多朋友对于sql培训班教学视频和SQL培训数据分析不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

哪里可以看到java开发入门教学视频

如果是零基础想学习这行，建议先找专业的人沟通交流一下。因为毕竟是外行人，肯定有很多不懂的地方，隔行如隔山，况且Java这种技术类型的工作，如果你都不了解怎么学有效率，应该注意哪些方式，只一味的看视频或者买书可能毫无结果，最后就是学的比较盲目，然后到放弃。提前了解清楚Java是做什么的，有哪些发展岗位。有哪些知识点是工作当中可以遇到的，这样咱们选择课程也会很有方向。前期的准备工作很重要。学习这方面练习也是特别的重要。

推荐你可以看看北京尚学堂高淇老师的Java300集入门视频。很适合小白，从基础入门开始，结合项目学习的。他家做了十几年了，一直专业做这方面，尤其java特别专业，而且这些资料都是免费的，你可以去看看，确定好自己的学习方向在做准备。

哪里有MySQL学习视频

其实蛮多的哈，优酷土豆上有免费的视频，但是要注意找到完整的。

花钱不多，就去CSDN，51CTO，这是软件互联网技术博客，不仅有很多大神出过免费的教程（不一定是视频），同时这两个都有专门的视频教程学习专区，都是专业的老师视频教学。

也可以去培训机构，但是请注意鱼龙混杂的培训机构，水平参差不齐。

无论何种方式，都建议你按照以下学习路径：

1.大多数工作的环境，都是Linux系统的，尤其Centos、Redhat很多，因此你最好对其中一种比较熟悉，能够进行基本的环境搭建。包括不限于Linux

网络，IO，内存，磁盘，目录结构，远程登录，文件属性与管理，用户与用户权限，LAMP结构vim,yum等shell命令，dns，ftp，以及一些常用工具。

2.MySQL基础：MySQL安装、MySQL体系结构，SQL，MySQL管理维护。

3.数据备份与恢复，常用的引擎：MyISAM、Innodb、NDB等。

4.SQL优化，参数优化，监控，安全等。

5.不管你学习时候的版本，都要了解mysql5.6，mysql5.7新特性，mariadb、percona分支的差异和特点。

6.最好除了shell脚本以外，有一门编程语言，比如Python，ruby或是Go等。

更多详细内容，点赞+关注，一个从事DBA多年的老鸟。

如何学好数据仓库

从您的问题来看，您对数据分析和数据仓库都挺感兴趣。

一般来说，数据分析对应的工作岗位是数据分析师，有偏业务的，也有偏技术的；数据仓库对应的工作岗位有数据仓库开发工程师和数据仓库建模工程师。

所以您得明确方向，到底是数据分析方向还是数据仓库方向。

如果是数据分析方向

偏产品和运营的数据分析：

更加注重业务，需要业务知识的积累，需要从实际工作经验中沉淀；需要拥有数据意识，即能从表面数据看到背后商业逻辑或者发现商业问题的能力，这个可以从日常生活中或者工作中培养，建议随时保持数据敏感度。

偏数据挖掘的数据分析：

需要扎实的算法能力和代码能力，门槛相对高点。分类算法，聚类算法，最大期望算法，迭代算法等必须掌握。一般建议读研专攻，当然也可自律自学成才。

如果是数据仓库方向

数据仓库开发：

其实本人就是一名数据仓库开发工程师，大学时专业是数学系，一毕业便去了一家计算机公司做数据仓库开发。当时只懂得sqlserver和会几句简单的sql，比如leftjoin，innerjoin等都是在公司的培训分享上知道的。

以上本人的经历，只是想说，数据仓库开发入门并不难。首先您得熟练掌握sql开发，同时需要知道sql优化技巧；其次您得了解数据库（传统数据库和nosql数据库）和一些etl工具（kettle、datastage、informatic，以及时下非常火的hadoop生态）；

如果是大数据库开发，还得具备编程能力，掌握时下流行的大数据开源技术，spark，flink等。

数据仓库建模：

数据仓库建模工程师主要职责是负责数据仓库模型的设计，所以必须得掌握数据仓库建模理论（immon的实体关系建模，kimball的维度建模，datavault建模等等），必须得具备业务抽象成数据的能力。

同时对于传统型数据仓库和nosql型数据仓库，何种建模方法更适合，以及建模方法中哪些细节可以优化，从而适应不同类型的数据库或者场景，必须得有自己的深刻见解。

最后

最后总结一下，无论是从事什么行业，或者什么岗位，一开始相关知识你没学过不重要，但后续的持续学习非常重要。学无止境，这样你才不会被淘汰，才会越来越优秀。

零基础怎样学数据分析

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题。

数据分析目前是数据价值化的主要方式之一，也是大数据主要的落地应用方式之一，随着大数据技术逐渐普及到广大的传统行业，对于职场人来说，掌握一定的数据分析技术还是有必要的。

数据分析目前有两种主要的分析方式，一种是机器学习的方式，另一种是统计学方式，对于基础比较薄弱的学习者来说，可以从统计学方式开始学起。

通过统计学的方式进行数据分析可以使用多种工具，比如Excel就是比较常见的数据分析工具，在分析结构化数据，以及数据量并不是特别大的情况下，Excel还是比较方便的。对于职场人来说，Excel可以应付大多数情况下的数据分析任务。如果对于数据分析有进一步的要求，接下来就需要学习数据库知识了，重点在于Sql语言的学习，掌握数据库之后可以继续学习BI工具的使用，BI工具的数据分析功能还是比较强大的。

机器学习也是目前比较流行的数据分析方式，相比于统计学方式来说，机器学习的数据分析方式可以应对更加复杂的数据分析任务。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，机器学习的核心是算法设计，基础是数据收集。机器学习式的数据分析是一种基于“模型”的数据分析方式，目前在人工智能领域，通过构造模型能解决大量的问题。学习人工智能也可以说是学习如何构造各种“模型”，以及如何让模型能够动态适应各种场景。

通过机器学习的方式来完成数据分析可以从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择。一方面学习Python可以完成“爬虫”的编写，这样就可以解决数据来源的问题，另一方面Python也是机器学习比较常见的实现语言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会在很大程度上提升实现的效率。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！