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浅谈大数据培训心得 大数据工资一般多少
　　给大家分享一个大数据培训心得，这是在扣丁学堂大数据视频教程学习大数据课程同学的培训心得。关于心得每个学员都会有所不同，小编整理了一下同学的知识小结，也算是对数据库知识的学习心得，分享给初学者。　　一：一般命令　　(1)conn 连接　　(2)passw 更改密码　　(3)show users 查看当前用户　　(4)start d:a. 执行指定的.sql文件　　(5) select *from liu where name1='&name1'; 在查询中如果出现条件中加上&表示需要用户输入　　二：　　(6)创建新用户(密码必须以字母开头)　　create user chuan identified by m123;　　(7)修改用户的密码　　password chuan　　(8)删除用户　　注意：如果要删除的用户已经创建了表，那么需要带一个参数cascade　　三：用户权限　　(1) 付给用户登陆权限。(必须为sys或者system)　　gr　　(2)权限的划分　　《1》系统权限：用户对数据库的相关权限　　《2》对象权限：用户对其他用户的数据对象的操作权限　　(3)查看用户拥有的权限　　常见的三个角色：connect，dba，resource(可以操作其他空间)　　select * from user_role_--用户所拥有的oracle角色　　select * from user_sys_ --用户所用户的系统权限　　&1&当前用户可以赋给别的用户一些对象权限(select,update,delete,insert,all)　　grant select on emp to chuan (当前用户赋给chuan可以查看emp表的权限)　　注意：当chuan这个用户查看emp表时，select *from sys.　　&2&当前用户收回赋给别的用户的权限。　　revoke select on emp from chuan　　&3& 赋给当前用户可以再赋给别的用户权限　　grant select on emp to chuan with grant option(当收回这个权限时，别的用户也没有此权限)　　一些可能会用到的数据库操作：　　1、增加一个列：　　ALTER TABLE 表名 ADD(列名 数据类型);　　如：　　ALTER TABLE emp ADD(license varchar2(256));　　2、修改一个列的数据类型(一般限于修改长度，修改为一个不同类型时有诸多限制)　　ALTER TABLE 表名 MODIFY(列名 数据类型);　　如：　　ALTER TABLE emp MODIFY(weight NUMBER(3,0) NOT NULL);　　3、给列改名：　　ALTER TABLE 表名 RENAME COLUMN 当前列名 TO 新列名;　　如：　　ALTER TABLE emp RENAME COLUMN abcTO abc_　　4、删除一个列：　　ALTER TABLE 表名 DROP COLUMN 列名;　　如：　　ALTER TABLE emp DROP COLUMN　　5、将一个表改名：　　ALTER TABLE 当前表名 RENAME TO 新表名;　　如：　　ALTER TABLE client RENAME TO client_new　　6、sql公式：　　select name||':'||salay from emp　　如果你对大数据感兴趣的话也可以加入扣丁学堂大数据视频教程进行学习，扣丁学堂大数据视频教程是免费向学员开放的，在扣丁学堂大数据视频教程中你定会受益匪浅。当前位置： >
成都培训大数据工资待遇好么
什么是大数据？
& &专业解释：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 。
& &通俗解释：一个网站由于数据量庞大且错综复杂，为了能够根据数据来显示相关业务指标，将数据通过ETL等系统进行抽取转换得到更有意义的参考，从而让网站管理员对网站的优化提供了大量的帮助。
& &（二）我们又在哪里感觉到大数据？
& &不知道大家有没有用过某些大型网站或系统，带有阅读或评论的那种。不知道细心的读者有没有发现，为什么一个白天下来，阅读量一直没有变，而总是要第二天才知道？因为该企业为了解决系统的性能问题，故有分两大块，一块是实时性的，一块是延时性的，实时性的负责记录，延时性的负责查看，延时性所在的数据需要从实时性系统通过ETL等系统进行任务批处理才能得到。
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大数据分析：学习or经验，到底什么影响你的薪酬待遇？ 12:36:34&|&编辑：tarnford&|&查看：&|&评论：
考研还是工作？这是一个问题。学历如何影响薪酬？来看看下面的这些数据，也许你会从中找到自己想要的答案
学历高低，薪酬有别
根据教育部通报，2015年全国高校本科毕业生人数达到749万，全国考研报名人数为164.9万，较去年有大幅下降。
根据一项调查显示，被调查的2015届应届毕业生中，已签约的本科、硕士、高职高专毕业生平均签约薪资分别为3694元、5590元、3133元。
从签约单位所在不同城市角度分析发现，被调查的2015届应届毕业生中，选择在&北上广深&就业的大学生的签约薪资（本科：4364元，硕士：6503元，高职高专：3332元）高于签约在&其他直辖市、副省级城市和省会城市&（本科：3692元，硕士：5436元，高职高专：3127元）和&其他地级城市及以下&（本科：3162元，硕士：4821元，高职高专：3070元）的就业群体。
与此同时，调查研究显示，签约不同类型用人单位的毕业生薪资略有不同。对于本科与硕士群体来说，签约&中外合资/外资/独资&单位的毕业生平均月薪最高（本科：4294元，硕士：6589元），而签约&政府机构/科研或其他事业单位&平均月薪最低（本科：3443元，硕士：4433元）。对于高职高专毕业生群体来说，签约&国有企业&平均月薪最高（3424元），而签约&民营/个体企业&薪资最低（3010元）。
从以上数据可以看出：在北上广深，学历的高低直接影响到了毕业生第一份工作的薪资水平！
不同院校，待遇不同
收入排名榜单中共有五十所学校，其中二本院校只有14所。这意味着什么呢？
985，211名校大校不只是名声在外，收入也比寻常本科生收入要高很多，毕业薪资会和平均薪资有一定的差别。
不过，高薪职业只对亮出与名校名头相符的素质和价值，实现自己对科学事业的热爱，作出应有的社会贡献的同学开放。
二本以下院校的同学本科就业前景不容乐观，名校仍然是各大企业追逐的对象。
如果有同学对薪资不满意的话，需要努力学习和工作，甚至通过考研、课外专业培训改变自身的硬件条件，来改变自己的现状。
地处北上广深地区的院校，本科工作收入会有一定的提高。
以上所提到的14所二本院校，其中有12所院校在北上广深地区。
上文所提的平均收入表，代表了大部分没有学历优势或在校工作经验的二本以及二本以下毕业生的收入水平。
这些毕业生们急需通过考研或者技术培训提升自己的就业竞争力。
财经、语言、艺术类院校在非985、211高校中，收入属偏高。
相关专业的同学估算自己的毕业收入时可以适量根据实际增加。
读研如何影响工资？
根据数据分析，本科生和研究生的收入确实在个体阶层上有较大差异，入职薪资平均差异为2000元。名校本科生的平均收入接近1万元，在研究生收入群体中可以排到前百分之五。所以不能仅仅针对&工作还是读研&来给一个&孰优孰劣&的答案，读研对于自己的提升仅仅只能从个人层面来考量。
此外，有勇气和能力在北上广深等一线城市工作的毕业生，获得的收入加成与读研的提升差不多。而读二三本左右的研，对就业能力提升则不高。如果打算读一次研究生来提升自己，改变自己，建议拼搏一次，选择一本以上的院校作为目标。
研究生都去哪儿了？
数据显示，大量的研究生投入了国企的怀抱。考虑到国企对于学历与工资，绩效考核，职称评价有直接挂钩。如果喜欢国有企业的稳定和高福利，考研是值得的，也是最稳妥的进入企业方式。
考虑到高等教育和党政机关能够提供的岗位有限，研究生人群的占比已经算是十分乐观了。高等教育院校留校，以及党政机关的考核都对学历有着严格的要求。这可以说是本科学历将来工作和晋升的大麻烦，如果有同学向往两者的工作岗位，也可以准备考研了。
根据已知社会情况，本科生更有可塑性，企业会更倾向于在管培生、企业实习主管等岗位选择本科生。以实现对&学校无相关专业岗位&人才的重点培养。
学历影响薪酬，努力改变人生
学历的高低不仅是一个人学习能力的体现，也是一种精神的体现。读到高学历，不仅能改变人的精神面貌，最现实的就是就业和薪资水平的不同！
然而，人生的任何一个时间段，都是由我们自己的努力决定的。日后的生活朝哪个方向走，充满了机缘巧合，和学历或工作好像没有必然联系。
可能有一天我们会明白，哪怕实现了所有自己想要的东西，也不代表我们就能一直享有快乐和幸福。但只要我们努力，追寻着自己的内心，就会拥有一份宁静和满足。
From：金融民工
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年薪至少20万，大数据人才到底为什么值钱？
周未跟一做人才外包服务朋友聊天，提到自己正在学习大数据技术的时候。他直接就说到他现在有需求，但就是招不到合适的人才。然后提到说现在大数据人才的价值，收入，待遇方面。可以说基本上将近到IT行业的顶级了。不由得，就开始思考，大数据人才的价值到底在什么地方？
作者：佚名来源：爱数据| 10:39
周未跟一做人才外包服务朋友聊天，提到自己正在学习技术的时候。他直接就说到他现在有需求，但就是招不到合适的人才。然后提到说现在人才的价值，收入，待遇方面。可以说基本上将近到IT行业的顶级了。不由得，就开始思考，大数据人才的价值到底在什么地方？
大数据思维
个人感觉，这是首先第一个需要有的。因为我们现阶段生活在一个数据爆炸的时代，掌握良好的数据思维是对你的商业决策，乃至IT架构有很大的帮助。比如说，我们现在的数据类型很多，数据量很大。但是我们用到的却很有限，而这些有限的数据又不能够让我们产生效益。所以，大数据思维很重要。我们对未来需求，乃至业务方向的理解都需要依靠大数据。这一点，并不一定是大数据技术，比如说，你企业累积的数据里只有十几M的EXCEL信息，我们也许不会什么线性回归，决策树，只用EXCEL里边的几个统计函数也许就能达到我们的目的。
还有一点，就是大数据思维可以帮助我们站在用户的角度去考虑问题。从而提升我们的销售率，转变传统的被动销售为主动销售。
再用到我们日常生活中，这种思维也可能帮助我们去学习最适合我们的技术。很多的技术学习都已经放在了网络上，这样就降低了我们学习的成本。但是资源虽然多，如何去伪存真？用有限的时间去学习更多的知识才是我们最应该掌握跟学习的。在这方面我设置的决策条件就是：由于技术的相通性，短期能够学会，能够在实际使用过程中用到。这项技术能够给自己创造相应的收入。关于看书，也有相应的决策条件：纸质书为主，技术类的纸质书一天50页左右。要有相应的思考，看完一本书要有相应的摘抄，有思考总结。尽量不要看电子纸，若看电子书，基本要求在30分钟之内可以看完的。
营销商业能力
实际上，一名真正的大数据人才，在技术上除了要出类拔萃外，在相应的商业模式上也要有一些自己的领悟与见底。说得简单点，就是销售的能力也要很好，尤其是在中国！不光要能讲出大数据的用途，方法，能为企业创造 的价值。而且还要能够很好地让大数据技术去落地，不要整天云里雾里，最重要的落地才是最为重要的。
这一方面，个人的理解就是：你技术再好不重要，只有适合我们企业的才是最重要的。也就是说在讲解技术的过程中相关的目的导向很重要。营销商业活动中最为重要的就是要成交，若你只是口若悬河的去讲技术实现，却不告诉对方你能够为对方创造的价值，这样无疑就是一次失败的讲解。
技术学习能力
说到技术，实际上大数据人才要掌握的技术是有一点难度，就从自身的角度来说，要掌握相应的编程能力最好。而现在的大数据平台主要基于的是SPARK，部分早期的还有用到HADOOP+MAPREDUCER的。相应的主流是与，数据展现方面的是R.而这一些软件的学习都要求我们有一定的编程基础。
其次要对架构有一定的掌握，比如说，数据仓库的架构，数据挖掘模型的架构，数据存储的架构，网络的架构，等等。
除了掌握这些，一些操作系统的底层内容。也就是一些硬件属性也要有一定了解。比如说存储的选择，操作系统的选择，优化，等等。
实际上，以上的任何一门技术都是可以达到高薪的程度，而大数据技术又是将这几项技术综合。所以，我们并不一定要全部掌握所有的技术，但要具备一专多能的能力，在用到新技术的时候，我们可以很快的学会。
实际上，基于以上三种能力，后期发展会有多方面的变化，比如说最基本的与人沟通能力，这一点也是做技术的人员可能最为稀缺的能力。总之，大数据人才也就是技术中上能力+营销高手的一个组合。其他的方面，还有外语能力，文档开发能力，讲课能力这一些，都可以通过后期的训练成就。
还有一点，就是现在大数据正火。而相应的，大数据人才能够在短期内为企业创造价值的能力也强调很高。
大数据人才值钱的最根本点，就是你能够为企业创造更大的收益。这种收益，可能是金钱上，可能是名誉上，也可能是活跃客户上。但是，一个大数据人才，你的学习，不能停止，将会随着业务需求的不同而不断改变。【编辑推荐】【责任编辑： TEL：（010）】
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大数据工作前景怎么样？薪资多少呢？
&&最近物价、房价上涨的速度真的是快的飞起啊！为此我们应该考虑的是如果提高自己的薪资来提高咱们的生活水平。科多大数据看了看当下real火的大数据招聘，看到这个，我觉得我的心都要起飞了，超级心动有没有！*一波这叫一个高呀，我在想不学下这个，怎对得起自己。再来一波看的我心飞扬。人们往往会想到两个词：“高薪”和“高压”。在知乎上“为什么很少见工资高的程序员炫富？”的问题下，一个得票很高的答案是：“乐意炫富的人，不是因为有钱，而是因为付出的少而得到的多。程序员赚的都是辛苦钱，炫富给谁看？”&“一寸光阴一寸金”这件事，放在工作经验来说尤其有道理。那么程序员多出来的工作经验究竟值多少钱？数据显示，3-4年工作经验的求职程序员的平均年薪约为2年及以下工作经验工程师的1.8倍。而有5年及以上工作经验的程序员平均年薪则为3－4年工作经验的程序员的1.2倍左右。此外，3年及以上工作经验的从业者接到的面试邀请平均为3年以下经验从业者的2倍。这样看来，2年工作经验不论是对offer数量还是质量来说都是道坎儿，所以年轻人们，要耐住寂寞厚积薄发啊，不要每天想着“闷声发大财”。