當然有，最有份量的當屬ORACLE的認證。有初級，中級，高級，如果有個中級OCP就能找個好工作了，高級的OCM大陸也就區區百人。。
2. 零基礎學sql要多久
入門需要一個月。
結構化查詢語言（Structured Query Language）簡稱SQL，是一種特殊目的的編程語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。
結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式。
所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統，可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。結構化查詢語言語句可以嵌套，這使它具有極大的靈活性和強大的功能。
(2)資料庫sql速成班初級到中級擴展閱讀
SQL的核心部分相當於關系代數，但又具有關系代數所沒有的許多特點，如聚集、資料庫更新等。它是一個綜合的、通用的、功能極強的關系資料庫語言。其特點是：
1、數據描述、操縱、控制等功能一體化。
2、兩種使用方式，統一的語法結構。SQL有兩種使用方式。一是聯機交互使用，這種方式下的SQL實際上是作為自含型語言使用的。
另一種方式是嵌入到某種高級程序設計語言(如C語言等)中去使用。前一種方式適合於非計算機專業人員使用，後一種方式適合於專業計算機人員使用。盡管使用方式不向，但所用語言的語法結構基本上是一致的。
3. 如何快速成為數據分析師
1、技能一：理解資料庫。
還以為要與文本數據打交道嗎？答案是：NO！進入了這個領域，你會發現幾乎一切都是用資料庫 來存儲數據，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解資料庫並且能熟練使用它，將是一個基礎能力。
2、技能二：掌握數據整理、可視化和報表製作。
數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有DataWrangler和R。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，實用工具有ggvis，D3，vega。數據報表是將數據分析和結果製作成報告。也是數據分析師的一個後續工作。這項技能是做數據分析師的主要技能。可以藉助新型軟體幫助自己迅速學會分析。
3、技能三：懂設計
說到能製作報表成果，就不得不說說圖表的設計。在運用圖表表達數據分析師的觀點時，懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，只有掌握設計原則才能讓結果一目瞭然。否則圖表雜亂無章，數據分析內容不能良好地呈現出來，分析結果就不能有效地傳達。
4、技能四：幾項專業技能
統計學技能——統計學是數據分析的基礎，掌握統計學的基本知識是數據分析師的基本功。從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。
社會學技能——從社會化角度看，人有社會性，收群體心理的影響。數據分析師沒有社會學基本技能，很難對市場現象做出合理解釋。
另外，最好還能懂得財務管理知識和心理學概況。這些都將會使你做數據分析的過程更容易。
5、技能五：提升個人能力。
有了產品可以將數據展示出來，還需要具備基本的分析師能力。首先，要了解模型背後的邏輯，不能單純地在模型中看，而要放到整個項目的上下文中去看。要理解數據的信息，形成一個整體系統，這樣才能夠做好細節。另外，與數據打交道，細心和耐心也是必不可少的。
6、技能六：隨時貼近數據文化
擁有了數據分析的基本能力，還怕不夠專業？不如讓自己的生活中充滿數據分析的氣氛吧！試著多去數據分析的論壇看看，多瀏覽大數據知識的網站，讓自己無時無刻不在進步，還怕不能學會數據分析嗎？
擁有這些技能，再去做數據分析，數據將在你手裡變得更親切，做數據分析也會更簡單更便捷，速成數據分析師不再遙遠。
(3)資料庫sql速成班初級到中級擴展閱讀：
企業對數據分析師的基礎技能需求差別不大，可總結如下：
SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
會用腳本語言進行數據分析，Python or R
有獲取外部數據的能力，如爬蟲
會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
熟悉常用的數據挖掘演算法：以回歸分析為主
4. 如何七周成為數據分析師：SQL，從入門到熟練
數據分析師職位要求 ：
1、計算機、統計學、數學等相關專業本科及以上學歷；
2、具有深厚的統計學、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術，能夠熟練地使用SQL；
3、三年以上具有海量數據挖掘、分析相關項目實施的工作經驗，參與過較完整的數據採集、整理、分析和建模工作；
4、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求，有互聯網相關行業背景，有網站用戶行為研究和文本挖掘經驗尤佳；
5、具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；
6、富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰。
1、態度嚴謹負責
嚴謹負責是數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、准確。在企業里，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找症結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據；不應受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的後果。而且，對數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以後所做的數據分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。所以，作為一名數據分析師就必須持有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。
2、好奇心強烈
好奇心人皆有之，但是作為數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個「為什麼」，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，並且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優秀的數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背後的真相。
3、邏輯思維清晰
除了一顆探索真相的好奇心，數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們常說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛鬍子一把抓，不分主次。
通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及局部的結構，在深度思考後，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。
4、擅長模仿
在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是「前車之鑒」也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而並不是說直接「照搬」。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善於將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是「一直在模仿，從未超越過」。
5、勇於創新
通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，並且建議每次模仿後都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好地解決所面臨的新問題的。
5. 資料庫方面的證書都有哪些
MCM，Adaptive，DB2，ORACLE證書等，都是含金量非常高的。
6. java 初級、中級、高級工程師有什麼區別
技術不同，簡單的可以理解為:初級中級的只關注代碼，編程。高級的就要考慮系統的架構，整體框架。
7. 玉龍北大青鳥SQl培訓班要多少錢
玉龍北大青鳥SQl培訓班要多少錢
北大青鳥以完善的標准化管理為依託，通過院校合作和授權合作兩大經營模式，實現了體系的規模化發展，得到了社會各界廣泛的認可；以永不妥協的教育品質，致力於讓廣大學子成為受人尊重的專業人才，並成為全球專業的職業教育產品提供商和服務商；以匠心和探索精神，為社會培養和輸送大量高質量的技術技能型人才，為改善就業領域人才供給的結構性矛盾做出應有貢獻。
北大青鳥研發適應互聯網時代需求的職業教育產品，目前推出BCSP軟體開發專業、BCNT網路運維專業、BCUI全鏈路UI設計、BCVE視頻特效專業等課程。課程研發團隊均由學術界權威學者、互聯網IT領域技術專家、教育行業研究者共同組成，確保了課程內容的崗位適用性、技術性、先進性。
北大青鳥以「支持每一位學員成為受人尊重的專業人才」為使命，始終踐行「職業教育就是就業教育」的教育本質，堅持幫助學員成功就業，永遠是硬道理；始終保持回歸職業教育的本真，即堅守「教育為本，師愛為魂」的教育理念，以及「內育職業素養，外塑專業技能」的青鳥校訓。
北大青鳥始終以崗位需求為本，立足於行業崗位技能，以永不妥協的教育品質，為學員提供優質、全面的教學資源，為企業輸送符合崗位要求的亟需人才，讓學員學有所成、企業用有所用。
8. 學大數據需要什麼基礎
其實籠統地說大數據原理和基礎都在數學這邊，當然有很多偏應用和軟體使用的技術，例如「深度學習調參」等，這些報個培訓速成班就能學會的技術含量不那麼高的東西，不在討論范圍內。
深度學習：目前非常火，打敗了非常多幾十年積累起來的經典方法。
增強學習：也很火，游戲AI、自動駕駛、機器人等等，它都是核心。
概率圖模型：深度學習之前非常popular的「學習」方法，有嚴格的數學模型和優美的演算法，雖然目前被前倆者蓋過了風頭，但是依然有它的立足之處。
再比如有用偏微分方程做圖像處理的（比較小眾），那麼這時候你肯定要去學一下偏微分方程了，大都是以科研為主導的。
9. java 初級、中級、高級工程師等 如何區分
初級水平（認知理解技術為主）：
項目實戰方面：
1.能夠熟練使用三大框架或者springboot進行基本的業務開發，熟悉MVC架構
2.能寫工作流，熟悉常用的設計模式
java部分：
1.能熟練應用封裝，繼承，多態這三大特性。能熟練使用list，set等collection介面，及map介面。
2.對java的較為復雜的技術能夠靈活使用如：多線程，反射，io流，網路編程和資料庫編程
3.sql能夠熟練掌握，如子查詢，mybatis的復雜查詢
中級水平（利用技術解決復雜業務和理解技術的原理為主）：
1.對常用的框架的原理有較清晰的理解，能夠掌握其設計思想和所用到的設計模式。
2.能獨立的完成項目的某些模塊的任務
3.能夠進行性能優化，代碼規范，編程習慣良好無冗餘代碼
4.對緩存，事務管理，日誌，分布式等復雜技術有著深入理解
高級水平（技術領導）：
1.能對需求進行架構設計，選擇框架以適應最合適的業務，作為某個項目的領導，帶領團隊完成項目。
2.有自己的開源項目，可以寫出自己的組件，對開源的框架能夠進行二次編寫，java核心技術有著非常深入的理解
架構師
能管理多個高級工程師及以下級別，提升工作效率
其發展戰略可以參考下圖：
(9)資料庫sql速成班初級到中級擴展閱讀
1、Java是一門面向對象編程語言，不僅吸收了C++語言的各種優點，還摒棄了C++里難以理解的多 繼承、指針等概念，因此Java語言具有功能強大和簡單易用兩個特徵。
2、Java語言作為靜態面向對象編程語言的代表，極好地實現了面向對象理論，允許程序員以優雅 的思維方式進行復雜的編程。
3、Java具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平台獨立與可移植性、多線程、動態 性等特點。
4、Java可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等。 2018年9 月25日，Java11(18.9 LTS)正式發布，支持期限至2026年9月。
10. 資料庫工程師的等級
資料庫工程師的等級並不是很嚴格的。按照對資料庫的掌握情況，可以分成三個等級：初級Primary、中級Intermediate和高級Senior。
初級資料庫工程師又稱為DBBS，是英文Database Baby Sitter的縮寫。初級資料庫工程師常常是兼職的，他們往往同時是程序員或者兼任其他的工作。初級資料庫工程師往往把個人簡歷寫得很棒，參與了很多和資料庫有關的項目或工作。但是，這些項目或者工作往往是：第三方軟體供應商已經安裝並配置了資料庫，他們只做一些監控的工作。他們能處理一些簡單的問題，但大多數時候他們向應用軟體供應商求救。初級資料庫工程師更喜歡圖形化的資料庫管理或者監控工具，他們喜歡Access這樣的桌面資料庫簡單易用，並把這些小型資料庫的經驗簡單地應用到大型資料庫相關的工作中。
初級資料庫工程師是最好區分的。而中級資料庫工程師和高級資料庫工程師就不太好區分。他們的差別在於經驗的不同和個性特點、能力方面的差異。中級資料庫工程師比較多，他們可以勝任高級資料庫工程師的大部分工作，包括：
1）資料庫安裝；
2）資料庫配置和管理；
3）許可權設置和安全管理；
4）監控和性能調節；
5）備份和恢復；
6）解決一般的問題；
中級資料庫工程師往往從業一年左右，熟悉某種操作系統環境下的資料庫。因為對中級資料庫工程師來講，Windows NT和Unix是有很大差別的。中級資料庫工程師對SQL比較熟悉，他們自己購買了幾本資料庫方面的書籍，並深入鑽研。中級資料庫工程師往往同時兼任資料庫程序員，他們的工作對性能、穩定性、安全性的追求基本上不是很高，往往配合高級資料庫工程師做一些例行工作。
高級資料庫工程師在國內是非常少的。他們能夠熟練閱讀資料庫方面的英文資料，並且都熟悉很多種操作平台下的幾種大型資料庫。他們知道各種不同資料庫在不同環境下的優勢和劣勢，並能在資料庫平台和資料庫環境的選擇方面做出決策。他們一般通曉系統架構和資料庫設計，並能對資料庫進行各種級別的優化。高級資料庫工程師一般都配有助手，他們更偏向做決策和計劃。高級資料庫工程師往往在銀行業、保險業、在線交易等對穩定性、安全性、性能都要求比較高的關鍵業務處理領域大顯身手。
很多時候，是否取得資料庫專家認證證書並不是很重要。很多資料庫廠商的培訓只要你去了都會獲得證書。有很多的公司提供商業化的培訓，他們的服務質量也有好有劣。所以證書並不是特別地有意義。