零基础学sql要多久,零基础学sql要多久能学会

SQL难学吗?自学的话大概要多长时间?

SQL如果有老师教的话一个星期就能上手，但要学好一年二年不算长，关键看你做什么应用，做数据库维护，那就要学精，要很长时间的学习与实践；如果只是存数据来开发应用程序，那把：库、表、行、列弄清楚，就可以用。自学花的时间会长点，不过不会很难。照着学没有问题。

SQL学习多久，觉得看学员基础情况。1、如果原来什么语言也没有学过，也没有基础，那最基础的要先选择一种语言来学习，是VB,C..,pascal，看个人的喜好，一般情况下，选择C语言来学习2、如果是有过语言的学习，看应该一个星期差不多，因为语言的理念互通的，只是所用的命令有所不一样。3、以前用过其它数据库管理，那应该两天就可以，主要熟悉界面和管理，其它的没什么变化。

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高中水平，计算机零基础，想自学过三级数据库需多长时间？谢谢了

只是单纯应付考试的话，现在起认真点看书，多做些题，然后动手做些，还是没问题的，不过时间有点紧张，你要很努力才可能。（考试有时也有运气成分，所以……不是很能说准，一般情况下，这些时间，如果你都在努力准备的话，还是没问题的）

文科生零基础想学习SQL需要怎么做呢。?

说在前面：SQL真的很简单很好学啊，完全不需要编程基础，1天之内立刻上手。

首先花三分钟理清楚思路：

1、SQL语句的基本结构就是：

select a,b,c,d,e

from tableA

解释为：从tableA这张表格中选择a,b,c,d,e这五个字段(表格的表头)的所有记录(一行一行的数值)

2、你不想选择所有记录，这时候你需要加上限制条件：

select a,b,c,d,e

from tableA

where a10

解释为：从tableA这张表格中选择满足a10这个条件的a,b,c,d,e

3、这时候你想对部分字段进行汇总求和，你需要用到两个简单的函数count() 计数,sum() 求和

select a,count(b),sum(c)

from tableA

where a10

group by a

解释为：按照a为分类标准，看一看不同的a对应的b有几个，c的总和是多少(类似Excel数据透视表)

好了，上面的是不是很好理解？到这里题主已经入门啦！

接下来还有一些在此基础之上的功能呢可以在这里非常系统的学习：SQL SELECT 语句

网站里的东西有点多哦！有部分看不懂没关系，把这个学会了SQL LEFT JOIN 关键字，结合我上面说的基本结构，题主就算上手SQL语句啦！

零基础学sql要多久?

入门需要一个月。

结构化查询语言（Structured Query Language）简称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。

结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式。

所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统，可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。

SQL的核心部分相当于关系代数，但又具有关系代数所没有的许多特点，如聚集、数据库更新等。它是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。其特点是：

1、数据描述、操纵、控制等功能一体化。

2、两种使用方式，统一的语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用，这种方式下的SQL实际上是作为自含型语言使用的。

另一种方式是嵌入到某种高级程序设计语言(如C语言等)中去使用。前一种方式适合于非计算机专业人员使用，后一种方式适合于专业计算机人员使用。尽管使用方式不向，但所用语言的语法结构基本上是一致的。

零基础能自学大数据分析吗

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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