当然有，最有份量的当属ORACLE的认证。有初级，中级，高级，如果有个中级OCP就能找个好工作了，高级的OCM大陆也就区区百人。。
2. 零基础学sql要多久
入门需要一个月。
结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式。
所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统，可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
(2)数据库sql速成班初级到中级扩展阅读
SQL的核心部分相当于关系代数，但又具有关系代数所没有的许多特点，如聚集、数据库更新等。它是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。其特点是：
1、数据描述、操纵、控制等功能一体化。
2、两种使用方式，统一的语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用，这种方式下的SQL实际上是作为自含型语言使用的。
另一种方式是嵌入到某种高级程序设计语言(如C语言等)中去使用。前一种方式适合于非计算机专业人员使用，后一种方式适合于专业计算机人员使用。尽管使用方式不向，但所用语言的语法结构基本上是一致的。
3. 如何快速成为数据分析师
1、技能一：理解数据库。
还以为要与文本数据打交道吗？答案是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库 来存储数据，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。
2、技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。
3、技能三：懂设计
说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。
4、技能四：几项专业技能
统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
社会学技能——从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。
另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。
5、技能五：提升个人能力。
有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。
6、技能六：随时贴近数据文化
拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？
拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。
(3)数据库sql速成班初级到中级扩展阅读：
企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下：
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
会用脚本语言进行数据分析，Python or R
有获取外部数据的能力，如爬虫
会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主
4. 如何七周成为数据分析师：SQL，从入门到熟练
数据分析师职位要求 ：
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
1、态度严谨负责
严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。
2、好奇心强烈
好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。
3、逻辑思维清晰
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。
4、擅长模仿
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。
5、勇于创新
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。
5. 数据库方面的证书都有哪些
MCM，Adaptive，DB2，ORACLE证书等，都是含金量非常高的。
6. java 初级、中级、高级工程师有什么区别
技术不同，简单的可以理解为:初级中级的只关注代码，编程。高级的就要考虑系统的架构，整体框架。
7. 玉龙北大青鸟SQl培训班要多少钱
玉龙北大青鸟SQl培训班要多少钱
北大青鸟以完善的标准化管理为依托，通过院校合作和授权合作两大经营模式，实现了体系的规模化发展，得到了社会各界广泛的认可；以永不妥协的教育品质，致力于让广大学子成为受人尊重的专业人才，并成为全球专业的职业教育产品提供商和服务商；以匠心和探索精神，为社会培养和输送大量高质量的技术技能型人才，为改善就业领域人才供给的结构性矛盾做出应有贡献。
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北大青鸟以“支持每一位学员成为受人尊重的专业人才”为使命，始终践行“职业教育就是就业教育”的教育本质，坚持帮助学员成功就业，永远是硬道理；始终保持回归职业教育的本真，即坚守“教育为本，师爱为魂”的教育理念，以及“内育职业素养，外塑专业技能”的青鸟校训。
北大青鸟始终以岗位需求为本，立足于行业岗位技能，以永不妥协的教育品质，为学员提供优质、全面的教学资源，为企业输送符合岗位要求的亟需人才，让学员学有所成、企业用有所用。
8. 学大数据需要什么基础
其实笼统地说大数据原理和基础都在数学这边，当然有很多偏应用和软件使用的技术，例如“深度学习调参”等，这些报个培训速成班就能学会的技术含量不那么高的东西，不在讨论范围内。
深度学习：目前非常火，打败了非常多几十年积累起来的经典方法。
增强学习：也很火，游戏AI、自动驾驶、机器人等等，它都是核心。
概率图模型：深度学习之前非常popular的“学习”方法，有严格的数学模型和优美的算法，虽然目前被前俩者盖过了风头，但是依然有它的立足之处。
再比如有用偏微分方程做图像处理的（比较小众），那么这时候你肯定要去学一下偏微分方程了，大都是以科研为主导的。
9. java 初级、中级、高级工程师等 如何区分
初级水平（认知理解技术为主）：
项目实战方面：
1.能够熟练使用三大框架或者springboot进行基本的业务开发，熟悉MVC架构
2.能写工作流，熟悉常用的设计模式
java部分：
1.能熟练应用封装，继承，多态这三大特性。能熟练使用list，set等collection接口，及map接口。
2.对java的较为复杂的技术能够灵活使用如：多线程，反射，io流，网络编程和数据库编程
3.sql能够熟练掌握，如子查询，mybatis的复杂查询
中级水平（利用技术解决复杂业务和理解技术的原理为主）：
1.对常用的框架的原理有较清晰的理解，能够掌握其设计思想和所用到的设计模式。
2.能独立的完成项目的某些模块的任务
3.能够进行性能优化，代码规范，编程习惯良好无冗余代码
4.对缓存，事务管理，日志，分布式等复杂技术有着深入理解
高级水平（技术领导）：
1.能对需求进行架构设计，选择框架以适应最合适的业务，作为某个项目的领导，带领团队完成项目。
2.有自己的开源项目，可以写出自己的组件，对开源的框架能够进行二次编写，java核心技术有着非常深入的理解
架构师
能管理多个高级工程师及以下级别，提升工作效率
其发展战略可以参考下图：
(9)数据库sql速成班初级到中级扩展阅读
1、Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多 继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。
2、Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅 的思维方式进行复杂的编程。
3、Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态 性等特点。
4、Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。 2018年9 月25日，Java11(18.9 LTS)正式发布，支持期限至2026年9月。
10. 数据库工程师的等级
数据库工程师的等级并不是很严格的。按照对数据库的掌握情况，可以分成三个等级：初级Primary、中级Intermediate和高级Senior。
初级数据库工程师又称为DBBS，是英文Database Baby Sitter的缩写。初级数据库工程师常常是兼职的，他们往往同时是程序员或者兼任其他的工作。初级数据库工程师往往把个人简历写得很棒，参与了很多和数据库有关的项目或工作。但是，这些项目或者工作往往是：第三方软件供应商已经安装并配置了数据库，他们只做一些监控的工作。他们能处理一些简单的问题，但大多数时候他们向应用软件供应商求救。初级数据库工程师更喜欢图形化的数据库管理或者监控工具，他们喜欢Access这样的桌面数据库简单易用，并把这些小型数据库的经验简单地应用到大型数据库相关的工作中。
初级数据库工程师是最好区分的。而中级数据库工程师和高级数据库工程师就不太好区分。他们的差别在于经验的不同和个性特点、能力方面的差异。中级数据库工程师比较多，他们可以胜任高级数据库工程师的大部分工作，包括：
1）数据库安装；
2）数据库配置和管理；
3）权限设置和安全管理；
4）监控和性能调节；
5）备份和恢复；
6）解决一般的问题；
中级数据库工程师往往从业一年左右，熟悉某种操作系统环境下的数据库。因为对中级数据库工程师来讲，Windows NT和Unix是有很大差别的。中级数据库工程师对SQL比较熟悉，他们自己购买了几本数据库方面的书籍，并深入钻研。中级数据库工程师往往同时兼任数据库程序员，他们的工作对性能、稳定性、安全性的追求基本上不是很高，往往配合高级数据库工程师做一些例行工作。
高级数据库工程师在国内是非常少的。他们能够熟练阅读数据库方面的英文资料，并且都熟悉很多种操作平台下的几种大型数据库。他们知道各种不同数据库在不同环境下的优势和劣势，并能在数据库平台和数据库环境的选择方面做出决策。他们一般通晓系统架构和数据库设计，并能对数据库进行各种级别的优化。高级数据库工程师一般都配有助手，他们更偏向做决策和计划。高级数据库工程师往往在银行业、保险业、在线交易等对稳定性、安全性、性能都要求比较高的关键业务处理领域大显身手。
很多时候，是否取得数据库专家认证证书并不是很重要。很多数据库厂商的培训只要你去了都会获得证书。有很多的公司提供商业化的培训，他们的服务质量也有好有劣。所以证书并不是特别地有意义。