数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程；纵观当今的大数据分析盛况，以及数据分析师的火热程度，我们就可轻易发现数据分析师发展前景是求贤若渴、更是门庭若市的。面对当下数据分析人才市场的发展需求盛况，自然我们不用担心数据分析师发展前景会是黯淡的。
常见的数据库管理系统有哪些？
MySQL：是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于 Web 应用程序开发。它具有高性能、可靠性和易于使用的特点，支持多种操作系统，如 Windows、Linux 等。许多知名的网站和应用程序，如 Facebook、Twitter、WordPress 等，都使用 MySQL 来存储数据。
Oracle Database：由甲骨文公司开发的一款功能强大的商业关系型数据库管理系统，以其高度的可靠性、安全性和可扩展性而闻名。适用于大型企业级应用，如金融、电信、政府等行业，提供了丰富的功能和工具，包括高级数据管理、数据仓库、商业智能等。
Microsoft SQL Server：是微软公司开发的一款关系型数据库管理系统，与 Windows 操作系统紧密集成，易于安装和管理。它提供了丰富的开发工具和功能，如集成服务、分析服务、报表服务等，广泛应用于企业级应用开发和数据管理。
PostgreSQL：是一种开源的对象关系型数据库管理系统，支持丰富的数据类型和高级特性，如存储过程、触发器、视图等。它具有良好的可扩展性和性能，适用于各种规模的应用程序，尤其是在需要高度定制化和灵活性的场景中。
DB2：是 IBM 公司开发的一款关系型数据库管理系统，具有强大的性能、可扩展性和安全性。它适用于大型企业级应用，特别是在金融、政府和制造业等领域，提供了对多种数据类型和工作负载的支持，包括事务处理、数据分析和数据仓库等。
大数据课程概况
课程内容
介绍大数据的定义、特征、发展历程和趋势。讲解大数据在各行各业的应用前景和重要性。
教授数据来源和采集方法，包括网络爬虫、API接口调用等。介绍数据清洗、预处理、存储和管理等技术，如Hadoop、HDFS等分布式存储系统。
讲解数据探索和可视化技术，如Tableau、Power BI等工具的使用。介绍描述性统计分析、预测性分析和建模方法，如回归分析、聚类分析等。
讲解分布式计算框架，如Hadoop、Spark等。介绍数据库技术，包括NoSQL数据库、分布式数据库等。教授数据处理和分析工具的使用，如Pandas、NumPy等Python库。
分析金融、电商、医疗、交通等领域的大数据应用案例。探讨大数据在行业中的实际作用和价值，如风险控制、用户画像、疾病预测等。
课程简介
