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对于大数据人才建设，要建立适应大数据发展需求的数据人才培养和评价机制，并建立健全多层次、紧缺多类型的当下的们大数据人才培养体系。同时，应该还要完善配套措施，国内培养大数据领域创新型领军人才，数据吸引海外大数据高层次人才来华就业、紧缺创业。当下的们 数据人才紧缺早已不是新鲜话题。
清华大学计算机系教授武永卫透露：未来3-5年，中国需要180万数据人才，数据但目前只有约30万人。紧缺而LinkedIn的当下的们研究数据显示：当前美国的数据科学家人才缺口约为151,717人。
数据分析在各行各业的广泛应用，使得Business Analytics 和 Data Science专业申请日渐火爆！
如果你想找一份好的数据分析工作，去学Python。如果你想做数据分析工作，必不可少的其实是SQL！
无论用什么数据库软件，无论从事数据方面的什么工作，SQL都是最开始要用的。它的强大之处在于整合数据、连接数据集、使用简单的统计和数学方法进行数据分析，能够处理更大的数据集，以及更快速的执行任务。
在数据分析领域，SQL的使用率远超Python同时力压Excel及Tableau，稳居第一！
作为数据行业必备技能，SQL丝毫不输Python，甚至比Python适用性更广。而在CodePlatoon的调查中，要求会SQL和Python的岗位数量已经持平。
从Stack Overflow（IT技术问答网站）向64000名开发者展开的调查结果可看出：SQL是目前第二大编程语言，有50%的开发者在使用SQL。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。
程序员： 数据库开发工程师，主要任务就是写SQL实现业务逻辑； 后端工程师，必然涉及数据的处理，需要通过SQL与数据库进行交互； 全栈工程师，工作包括后端数据点的处理。
产品经理： 需要了解产品的情况，而数据是最好的说明方式，了解 SQL 非常有利于对产品的把握。
运营人员： 每天必须要参考的指标就是数据。熟练掌握SQL，可以帮助自己了解活动详情，对于活动及运营方法的分析与复盘，以及运营方向，都有着明确的指导意义。
金融公司很多是使用Oracle等关系型数据库，SQL是基础。做任何工作，都需要先用SQL的Database提取数据，才能开展工作。
随着金融科技的发展，金融行业对于具有编程和数据处理能力的人才越来越重视，甚至有一些金融公司在招聘岗位时明确要求对方要具备SQL能力。
咨询行业，近年来对于数据能力更是格外看重。无论是IT咨询顾问，还是数据分析咨询顾问，日常工作都离不开对数据的提取与分析，而这个背后更需要SQL来支撑。对于长期的职业规划来说，掌握SQL是必须的！
作为全行业的热门技能，SQL甚至也获得四大的偏爱。在德勤的招聘信息里就明确注明了“SQL”。
那么，SQL数据分析该如何入门？如何用SQL完成数据查询要求？为此，我们邀请到了目前就职于国内BAT级别企业的高级数据分析师Blake老师，为大家带来本次线上实训项目。
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