做数据仓库赚钱吗_做数据仓库赚钱吗

计算机类专业都有什么区别，值得报考吗？

集中的实训主要有数据处理、大数据综合应用实践，大数据科学与技术这个专业与前面三个专业的区别都是很大的，它的核心课程更偏向于跟大数据相关的算法分析与设计、机器学习、分布式系统与云计算、大型数据库技术、数据仓库、深度学习、可视化等。学完过后，主要能进行大数据的采集，数据存储，数据分析，数据可视化与应用等工作，所以在学习的时候，除了学习一些基本的编程技术外，对数学模型方向的课程会有大量的增加，对数据的大规模存储相关的课程会有增加，编程方面会侧重学习Python和R语言，但是这两个语言相对来说是比较简单的。

计算机类的专业可以说是的热门专业，这个专业类型有计算机科学与技术、软件工程、信息安全、大数据等。这些专业怎么选，读完后有什么区别？很多家长不可能有这么深入的知识，去认识到每一个专业的内涵，所以也没有办法去区分哪一个专业更好。小编将从学习内容与难度，就业方向与薪酬，为大家做一个深度的解读。

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首先这些专业毕业过后的工作内容，都可能跟我们手机上看到的APP相关，比如说QQ、微信、西瓜视频、腾讯视频、今日、美团、百度地图等等，它是怎样和这些APP的呢？

这个专业主要学习的课程有数学、物理、计算机编程、电子电路、作系统，它可以选修一些如嵌入式相关的课程，可视化技术相关的课程，生物信息学的课程，人工智能相关的课程。它的集中实践的环节是Ja开发、汇编语言、微博技术、数据库、APP的开发、it项目的实践。

其实这个专业最核心的课程，最需要学好的课程还是数据结构、计算机组成、作系统、数据库原理、计算机网络、软件工程，然后再学一门自己非常精通的计算机语言，你就能找到高薪了。其核心能力一定是编程，能开发项目，如开发一个APP，做一个信息系统，开发一款小程序。毕业后就业的方向就是去互联网公司或者软件公司，或者去其他行业的公司的信息部门，本科生的收入在3000到4万不等，每月薪酬是很高的，距也是很大的，拿到高薪的同学是能力很强的，不是学校很强的，985大学干不过双非本科的现象也非常多。

所以说，计算机类专业就适合那些在高中学习不爱记忆，不爱背诵，甚至英语还不怎么好，但是数学和物理不需要怎么学都能学好，还爱动手，还有点儿追根究底的精神的，这类同学学习计算机专业，高薪就等着你了。而那些英语学得特别好，数学怎么学都不怎么灵活的，要谨慎报考，平常学习靠记忆不靠推理的同学，也要谨慎报考，虽然你学了热门专业，但是你的薪酬可能不高。

可能有的家长说，即使我的薪酬不高，也比其他很多专业的薪酬要高，可能高个一两千，但是这是没有什么意义的，大家听说过没有，35岁的工程师被一些互联网的大公司合同不再续约了，就是35岁就会面临转行，但是，有的工作是越老越吃香，比如说学医的，35岁才开始成为骨干，才学成归来，而学计算机的，这个时候已经到了强弩之末了，所以学计算机它的逻辑一定是比每个月的工作要赚其他的有些工作两个月甚至三个月以上的收入，不然到了35岁过后，没有天赋而学了计算机也是很难受的。

软件2、而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用模型，从而提高数据分析的效率。工程

软件工程学习的基础课程和计算机没有太大的区别，主要也是学数学、物理、计算机原理、计算机网络，专业核心的课程增加了软件体系结构、软件项目组织管理、软件工程等课程。专业选修课仍然可以选择如云计算、机器学习、人工智能，甚至可以选修大数据处理这样的一些课程。集中实践的环节主要是工程研究与实习、项目地实习，项目实习简单来说就是开发一个项目，可以是APP，也可以是某个信息系统，也可以是小程序。

这个专业的学习与计算机相的真不多，是近亲。核心课程就多了软件工程基础、软件体系结构、软件项目组织管理等几门，毕业后的就业方向几乎与计算机专业是完全一致的，就业单位就有如腾讯、阿里为代表的大型企业，如果学的不不太好，只能去一些中型的或者小型的公司写程序，适合报考计算机就适合报考软件工程，收入也是不多的。如果学得好的话，你可以去下图上，所列的这些企业去工作，这些企业都是非常多的，也是能拿到高薪的。

信息安全

信息安全的基础课程与计算机和软件工程是不多的，都有数学、计算机网络、数据结构、电路、物理。但是他的核心课程与计算机和软件工程相比得就比较大了，核心课程主要有作系统及安全、密码学及应用、软件安全、网络安全、编译原理。专业课有信息内容安全、信息安全工程与管理、计算机取证、信息隐藏技术等跟安全相关的课程是比较多的，在选修课当中仍然可以选择Ja语言的开发、算法分析与设计、WEB技术、并行计算、嵌入式人机交互、人工智能。Ja这个语言对计算机来说就是一个必学的语言，但是对信息安全来说，它只是一个选修的课程。

集中实践的环节是应用基础实践、网络和家网、计算机原理与汇编语言，然后是信息安全相关的实践课程。它的核心课程与计算机科学与技术、软件工程相比较的话，变化是比较大的，主要是要学习一系列跟安全相关的课程，如密码学、软件安全、网络安全。毕业最对口的就业的公司有阿里的安全领域、绿盟科技、安恒信息、亚信安全、深信服、奇安信、华为、新华三、天融信、腾讯云，要么是去大公司做安全相关的业务，要么是去直接做安全的这类公司。如果安全方面学得好，技术也很好，可以在这些公司去做与网络安全相关的技术开发或者技术的维护。但是如果你在大学锻炼了你的编程能力，你也可以去抢计算机科学与技术、软件工程的同学的饭碗，去做编程工作，这样你的就业面就会更广一些。

这个专业学习难度对数学的要求会更高一点，这个专业想要就业好的话，是要学精安全方面的课程，第二个是一定要提升自己的程序开发的能力。这个专业学完过后的收入，跟前面两个专业来说是不多的。如果你在安全领域能成长成为一个专家，那你的收入是非常高的。

数据科学与大数据技术

这个专业的基础课程也需要学数据结构、数据库、作系统、计算机网络、数学、电子电路，在数学方面会加强科学计算与数学建模等相关的课程的学习。数学的学习难度是比上面的三个专业会难一点。专业的核心课程有算法分析与设计、机器学习、大型数据库技术、可视化、大数据采集与融合、数据仓库、分布式与云计算、智能搜索与引擎，专业课增加了Python数据处理、R语言数据处理与变成，选修课可以选修Ja程序设计、WEB程序设计、移动APP应用开发的，像JaWEB移动应用开发，这是计算机和软件工程必修的课程，而在大数据里面的是选修的课程。

这个专业的毕业生往往在编程的能力方面和计算机科学与技术和软件工程相比要非常多，他们对数学方向和大数据存储方向会了解的更深入，但是在就业方面，因为一般的小企业无法涉及到大量的数据，而大企业的大数据人才的要求又高，需要硕士名校优先，所以建议成绩不太好的同学，只能考一个二本的同学尽量的就不要选择这个专业，或者你选了这个专业就把它当计算机科学技术和软件工程来读，大学的核心是提升自己的Ja编程或者Python编程的能力，还是要以能开发软件相关的项目为主，这样你就可以与计算机和软件工程的同学去抢饭碗了，不然这个专业学完过后是真不好就业。

我目前接触了大量的这个方向的学生，虽然这些学生具有一定的大数据的思维和具有一定的数学知识，但是因为缺乏比较强的软件编写能力，因此被很多企业拒之门外，或者只能找到的新的工作。如果你的分数足够高，学校排名比较靠前，就可以放心地选择了，并且要准备好考研，然后去大公司，这样薪酬也是比较可观的，甚至比纯的软件开发、软件工程和计算机科学与技术的同学薪酬会更高。你能够去到一些大型的公司做大数据。

软件工程

信息安全

数据科学与大数据技术

学技术可以考虑计算机相关的专业，因为现在人人都离不开，发展的趋势也告诉我们这个行业的巨大前景，学习这方面的专业将来可从事岗位多，就业薪资高。可选择专业有软件、硬件、网络、设计等等，可以了解后做决定。

无论是电子商务、软件开发、环境艺术设计还是影视动都挺适合年轻人学的！

就看你对哪方面更感兴趣了，如果以后想创业当老板就可以学电商开网店或是学环境艺术开装饰公司；想做工程师拿高工资就学软件开发；

当今最热的影视动漫，人才也是十分稀缺的。可以考虑 IT专业，只要使用电脑，就得同各种各样的软件打交道。简单地说，软件工程的主要任务就是开发升级新软件、维护原有软件。在现代中，软件应用于多个方面。典型的软件比如有电子邮件，嵌入式系统，人机界面，办公套件，作系统，编译器，数据库，游戏等。同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用这些应用促进了经济和的发展，使得人们的工作更加高效，同时提高了生活质量。

电脑专业可以考虑，现在一般人都对电脑感兴趣，很多专业也不需要文化课基础，初中毕业就能学，而且以后的工作环境跟待遇方面也挺体面，明显可以感觉出来，现在电脑越来越普及，市场越来越大，

你看看百度、腾讯、苹果拉这些公司的发展就能看的出来。可以学习IT技术，近几年发展迅速是跟IT行业息息相关的，无论是科技研发、网络开发、网站建设等等都离不开IT行业。如此看来，学IT技术是当下初中生能否高薪就业的一个重要方向现在是信息技术时代，IT技术类的人才就十分缺乏，如果同学们对IT技术类感兴趣，建议大家学习IT技术，据了解，现在IT行业的网络工程师、软件工程师等这些岗位非常吃香，一个没有任何工作经验的人起薪最少6000-7000。这个待遇远远高于其他传统行业的待遇。所以，不要担心上技校没有前途，只要你能选好专业学到本领，拿完全不是什么问题。

喜欢游戏可以学电子竞技，适合男孩子，这个专业的前景也是很不错的，毕业以后可以做游戏主播或者游戏解说还是比较赚钱的青少年阶段，找到自己的兴趣很重要，能勾起自己兴趣的专业，才能学好，比如互联网计算机，相信大多数人还是非常喜欢的，现在选择的专业就是在选择未来的就业方向，像是比较洋气、热门的电脑专业，就非常受欢迎的啊

计算机软件开发技术现在很有发展空间，工作待遇也高现在的互联网it是热门360行行行出状元，要根据孩子的兴趣点，潜能去激发他们的学习力。文化课不好不能代表在其他方面没有特殊的能力，所以在选择文化课和技术课的时候要根据实际情况去出发，学一门技术才是最重要的。

数据库与数据仓库的本质区别是什么?

2、数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的异。

数据库与数据仓库的本质别如下：

一、逻辑层面/概念层面不同：

1、数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。

二、运行速度上的不同：

1、数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；

三、数据库和数据仓库软件不同：

2、而数据仓库倾向使用列式存储，如SAP IQ，SAP HANA。

（1）键值对存储（key-value）：代表软件Redis，它的优点能够进行数据的快速查询，而缺点是需要存储数据之间的关系。

（2）列存储：代表软件Hba集中的实训主要有数据处理、大数据综合应用实践，大数据科学与技术这个专业与前面三个专业的区别都是很大的，它的核心课程更偏向于跟大数据相关的算法分析与设计、机器学习、分布式系统与云计算、大型数据库技术、数据仓库、深度学习、可视化等。学完过后，主要能进行大数据的采集，数据存储，数据分析，数据可视化与应用等工作，所以在学习的时候，除了学习一些基本的编程技术外，对数学模型方向的课程会有大量的增加，对数据的大规模存储相关的课程会有增加，编程方面会侧重学习Python和R语言，但是这两个语言相对来说是比较简单的。se，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。

（3）文档数据库存储：代表软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。

（4）图形数据库存储：代表软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使用。

NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。对于非结构化数据的处理更合适，如文章、评论，这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理，并不需要像结构化数据一样，进行查询，而且这类数据的数据规模往往是海量的，数据规模的增长往往也是不可能预期的，而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的。

所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据，并且数据的获取效率很高，但用它查询结构化数据效果就比较。

以上内容参考：

数据仓库的本质是什么？数据仓库的本质就是：完成从面向业务过程数据的组织管理到面向业务分析数据的组织和管理的转变过程。

业务过程数据的组织管理实际上就是由各种业务系统来完成的，比如ERP、CRM、OA等各类业务系统，他们解决的是基本的业务流程管理。通过数据的录入 Insert、删除Delete、修改 Update、查询 Search 即用户在业务系统作界面中做的增删改查作，这些作和业务系统底层的数据库例如MySQL、Oracle、SQL 完成了数据的交互，数据也沉淀在这些数据库中。

那么把各个业务系统的数据库比做是一个个粮食仓库的话，数据仓库就可以简单理解要把各个分散的粮食仓库的粮食搬运到一个更大的粮食仓库来集中管理。不同的的粮食仓库中存储的粮食可能不一样，有的粮食坏了可能不能吃了，那么在汇总到大的粮食仓库过程中就需要把这些坏掉的粮食给去除掉。还有在不同的粮食仓库中可能也存了一些同样的粮食，那么在搬运到大的粮食仓库中，就需要去做一些归类合并，按照更好的一种陈列方式将粮食摆放整齐，对外支持的时候，就从这个大的粮食仓库直接取粮食就可以了。各类粮食都有，并且有很好的组织形式。这个从小的粮食仓库搬运、清洗转换、加载粮食的过程就是ETL过程，Extraction 抽取、Transformation 转换、Loading 加载。

所以，数据仓库的本质还是一个数据库，它将各个异构的数据源数据库的数据给统一管理起来，并且完成了质量较的数据的剔除、格式转换，最终按照一种合理的建模方式来完成源数据组织形式的转变，以更好的支持到前端的可视化分析。

在这个过程中，有的时候可能用普通的汽车搬运粮食，有的可能用飞机运粮食，有的可能需要每小时运一次，有的可能就需要每天运一次或者每月运一次，这就是 ETL 工具的选择和数据抽取调度以及抽取频次的管理。有的时候粮食比较多，一般的粮食仓库容量不够，或者要求效率更高，就会选择不同的粮食仓库架构来进行管理，这就是数据仓库技术框架的选择，是选择大数据技术框架，还是一般的技术框架就可以满足，最终决定了我们要建设这个数据仓库的投入成本。

信息与计算科学毕业以后能干什么啊~~~~

目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准，它现在有四种大的分类：

一、关于企业计算方向企业计算(Enterprise Computing)是稍时髦较好听的名词，主要是指企业信息系统如：ERP 软件(企业资源规划)、CRM 软件(客户关系管理)、SCM 软件(供应链管理，即物流软件)，银行证券软件财务软件电子商务/政务(包括各种网站)，数据仓库，数据挖掘，商务智能等企业信息管理系统。企业计算领域对人才的需求显然永远是数量的因为这是计算机应用最多的领域。搞这方面的好处是: (1)人才需求量极大从事企业计算的公司在IT企业中占1、数据库通常使用行式存储，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL ，了大多数。除非在专业上一无特长一般在这一领域总能找到工作。 (2)这方面的入门门槛相对较低(如果你的软件功底不是很深可考虑这一领域) (3)这方面的大公司较多大公司要赚大钱所以多将精力花在企业计算业务上．如与正规高校软件学院同学目前实习的CitiCorp、HP、IBM、SAP、NEC等公司都属这一领域的公司。如果将来想到大公司找一份相对稳定的工作，从事这方面机会要大很多。但从事这一领域的缺点也是明显的: 由于这方面的入门门槛相对较低，虽然这方面的人才需求量是的，但将来竞争对手会较多。您会发现，即使他原不是学IT专业的人，也许他突击几个月后，做得照样像模像样。特别是当您年纪渐大后，您可能会发现，后面的年轻人可能很容易追上你的水平。如果您将来到国外去工作，你可能会发现从事这领域的人更多且高手如云。当然，若您在这一领域经过多年企业经验，达到较高境界(如能设计软件架构)，则身价永远是高的。国内在这方面人才领域的主要问题是，有经验的高手太少，皮毛了解的人太多。从事企业计算领域，最重要的技能型技术课程是 (1) J2EE架构与程序设计 (2) 大型数据库系统(如Oracle) (3) 基于UML的系统分析与设计。如果说还有什么重要的技能，还可将XML与Web Serv技术包含进来，若您在这几个领域掌握较好，则不愁找不到工作。其中尤其以J2EE最为重要，目前J2EE已成为企业计算软件开发的最主要平台，也是正规高校软件学院的最重要课程之一。尽管该课程只能作为选修课，我们希望正规高校软件学院同学无论将来想从事何种方向，都应学一下J2EE课程，至少可为将来找工作备一手关键功夫。包括想从事嵌入式或其它领域的同学，也是很有必要学一下J2EE的，毕竟J2EE是目前最重要的平台之一，即使您将来不想从事企业计算领域，了解一下J2EE也是必要的，就像一门常识课程一样。其它与企业计算关系较密切的技能还包括: Dot Net架构与程序设计、软件测试技术、软件配置管理，该领域较高层次的技能包括数据仓库技术、构件与中间件技术、设计模式等。像通信协议分析与网络程序设计，Unix系统管理等也属有些关系的课程。02级本学期开设的企业计算课程不多，主要是J2EE、Oracle/MSSQL、UML等企业计算领域的最关键技能型技术课程都已学完了。您应在空余时间将J2EE，DB、UML等技术再深入地钻研下去，一定要在某个领域有深入的掌握。只是跟着听课，即使学了再多课程也是没用处的，自己钻研下去才是最重要的。只一个J2EE便是博大精深的，足够你啃下去的，钻研下去，您会发现你还要学的相关知识还有很多(包括EJB、XML、Web Serv、Design Pattern等)

数据仓库是干什么用的

计算机科学与技术

个人理解最简单的回答，对历史数据的分析和整理就零基础学习，没有学历要求，目前互联网行业前景是比较不错的，就业压力也小些。是数据仓库。

数据仓库说到根上是因为各种各样应用系统无法高效处理大量的历史数据才出现的。以银行为例我们地大物博，一般全国性银行网点至少4000多个吧，财务系统中一个总帐，每个支行每月至少要有1000多个科目和项目的数据要上报，还不算各种外、不算海外机构，如此积累10年后集中库中总帐的数据量就是这么大：400010001210。在上亿条记录的数据库中做任何统计计算几乎都是要命的事。我们能做的只有把应用系统中保存数据的时间调小，只有最近2年或更短时间的纪录可查。对于历史数据的统计分析留给别的系统吧，这个样一个叫数据仓库的系统出现了。

如此仓库中最主要的问题就是历史数据的统计，如何把历史数据高效存储、如何处理纬度渐变、如何设计更加贴近业务的主题等等。