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C：软件开发工程师在IT行业当中算是较高的，C++程序员相对于其他程序员又能高一节；究其原因也就是因为C++较难上手，没有一定计算机基础，要想学出来肯定得下苦功夫；不过一旦入门，以后的发展空间是很大，在南京，C++程序员起薪基本就是5k，而且C++程序员格外难招聘。
C# HTML JAVASCRIPT ：倾向web开发，上手简单，但是现在从事的人比较多，所以，水平有限的时候薪资应该不会很理想，大概本科3k 专科2.5k左右的样子，但是也分地市，优势就是要比C更容易学习，也许C你学一两年才能去工作，c#，java 几个月就可以直接上岗了，薪资待遇啥的还是得看你技术而言，并不是每一个C工程师都要比C#、java的工程师薪资高
SQL：其实不管学什么都不会与数据库分开的，因为IT其实就一个信息传递交互。但如果想深入研究数据库，然后成为一名DBA（数据库管理员），但是在国内，中小型公司根本不具备这这个职位，所以工作会比较难找。如果你真的想入DBA这行，可以先做做开发，然后注重这方面，等有几年经验以后再考虑这个问题，当然也可以到一些企业里面做做电脑方面的维护啊等等，趁机多接触这方面的东西。
有前途的是人不是技术，如果你决定要做一个牛b的DBA，虽然你现在起点低了一点，通过不断努力
希望对你有帮助，学什么还是要看你自己
Sql语言是一个什么语言
目前数据分析行业有很大的人才缺口，未来3年内市场规模预计将达到2000亿，就业前景很好。但是入门门槛相对其他行业较高，专业性非常强，需要有过硬的技术来进行大量的数据处理，报培训班跟着专业的老师进行学习，可以更加系统掌握内容，少走弯路，同时老师也可以对你进行一个督促。
1、 数据分析要学多久？
每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式，由于无专业老师指导及无法系统的学习，这个周期可能会很长。一般来讲，如果零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三、四个月的时间。数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始，它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上，在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数，并且用Excel和BI处理几万行的小数据量，到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量，到最终使用大数据的相关组件，例如hadoop，spark，flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量。每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的。一般而言，对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言，得至少入门python的pandas，numpy等数据处理库。这个零自学的周期，也一般跟悟性和自律有关，悟性和自律性高的同学，可能在4个月能够掌握；如果悟性和自律性不高的同学，这个周期有可能就是半途而废，无法估量时间了。这里给大家推荐一下聚数学院的《数据分析实战就业班》（聚数学院)，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解并配以实战练习，学完之后，学习者可以直接达到数据分析师的水平。
2、 数据分析要学什么？
(1) Excel
说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）等。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库，那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂，非常容易上手，并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面，数据分析师一般不会有增删改的权限，只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗，画图，还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板，如下图：
BI看板图
企业销售指标，运营指标，物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价，过去24个月销售的物流发货量的变化曲线，甚至是现在实时的销售额，这些都是企业关心的问题。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件，有FineBI，PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的，学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通，快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的；而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此，掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。
那数据运营方法论是什么呢？数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如，对电商而言，漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1，到进入服装板块的人数PV2，PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型：相关分析，A/B test等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了，而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x，与预测最终值y之间的关系（也就是数学算法公式），然后利用这套算法，将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值，这里听不懂没关系。总之，这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师，机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归，多元回归，以及逻辑回归学习等，逐渐学习更多像决策树，随机森林，SVM等更高级的算法。
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sql语言是数据库语言。
sql语言具有数据定义、数据操纵和数据控制的功能。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。
身处互联网行业，SQL 可能是你需要掌握的核心技能之一。最早的时候，SQL 作为一门查询数据库的语言，是程序员的必备技能，运维、开发、Web 以及数据等从业人员都需要用到 SQL，毕竟只有查询到正确的数据，才能有后面的数据加工、分析，在面试中，SQL 的考察也是一道必不可少的坎儿。
在一项调查中，SQL 的使用人群仅次于 JavaScript。之所以火爆，一个非常大的优势在于它的变化幅度小，上手简单。SQL92和SQL99这两个标准一直沿用到现在，这意味着掌握 SQL 是一件一劳永逸的事情，至少在你的职业生涯中，它都可以发挥作用。
在学习使用 SQL 的时候，总是需要一些数据，但目前主流的 SQL 书本或者网络上用的基本是千篇一律的数据表（比如查询超市数据表），为此他特地整理了一份“王者荣耀数据库”以及“NBA球员数据库”，以便基于此进行 SQL 的实操训练。
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