中国职业分类大典

了解从事数据挖掘所需的软件技能和学习路径。

这份中国图书馆分类数据是经过整理后的MySQL导出文件，包含表结构、字段如ID、分类代码、名称、父类ID、是否有子类等信息，总计约2300条数据。您可以直接导入或进行进一步加工使用。

数据挖掘作为一个快速发展的领域，为有志于从事数据科学的人们提供了广阔的职业发展空间。想要在这一领域取得成功，你需要具备扎实的技术能力、对数据的敏锐洞察力以及持续学习的态度。 核心技能 编程语言: Python 和 R 是数据挖掘常用的编程语言，熟练掌握它们是进行数据分析和建模的基础。 数据库: 熟悉 SQL 等数据库查询语言，能够从大型数据库中提取和处理数据。 机器学习: 掌握各种机器学习算法，例如回归分析、决策树、支持向量机等，并能够将其应用于解决实际问题。 数据可视化: 能够使用数据可视化工具清晰有效地展示数据分析结果，并从中提炼出有价值的洞察。 领域知识: 了解目标行业的业务流程和

行业、职业数据库的 Access 版可你快速获得详细的行业和职业数据，省时又高效。里面包含了各种行业分类和职业规划的信息，比如阿里巴巴行业分类数据库（2012 版）和 MySQL 行业分类数据库。你可以根据实际需要挑选不同的资源，快速导入到你的项目中，避免了自己花时间搭建数据库的麻烦。需要注意的是，数据库的结构虽然简单，但内容丰富，适合各种需求。你如果需要了解具体的行业分类或职业发展建议，这些资源还是蛮有用的哦。

Oracle 数据库职业发展路径 在 Oracle 数据库领域，您可以选择多种职业发展路径，以下是一些常见选择： 技术方向: 数据库管理员（DBA）： 负责数据库的日常维护、性能优化、备份恢复等工作。 数据库开发人员： 使用 SQL、PL/SQL 等语言开发和维护数据库应用程序。 数据库架构师： 设计和规划数据库架构，确保数据库的高可用性、可扩展性和安全性。 数据仓库工程师： 构建和维护数据仓库，进行数据分析和挖掘。 云数据库工程师： 管理和维护云数据库服务，例如 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上的数据库服务。 咨询方向: Oracle 技术顾问：

职业暴露数据服从对数正态分布，采用无偏估计、极大似然估计得到均值。并对置信区间进行近似计算。

本中包含中级数据库职业技能证书考试题型的答案。

如何制定一份完善的DBA职业生涯规划？这篇文章详尽地指导你，提供实用建议和步骤，助你在职业道路上稳步前行，实现成功。

Udacity 的这份《The complete guide to landing a career in Data》资料挺值得一看，尤其是你刚入门数据或者打算转行的阶段。内容不枯燥，讲得比较接地气，像是老司机带你一步步摸清楚数据这行到底怎么回事。职业方向讲得挺清楚，不只是师，还有工程师、科学家，技能要求、薪资差距这些也都列得明明白白。 Udacity 的这套职业指南，专门讲怎么入门数据行业，结构清晰，内容也比较系统。比如你纠结到底是做师还是科学家，它就直接帮你两者的区别，像是：做师多用 Excel、SQL，科学家更偏 Python、模型调参。 还有一个我觉得还挺实用的部分——薪资和地区对比。