⑴ 我是學ASP和sql的 我想暑假在武漢找一份兼職
我不是軟體公司，不過現在需要開發一個網路商城，我已經製作好流程表，後台模塊表，前台模塊表，已經總部與代理，和客戶之間的關系表。製作要求很明晰，看錶後你可審視自己的能力。看你能力和一個類似網路商城系統的完成周期應該1周-1個月。
根據製作的成果和雙方要求准備了1000-3000元的工資酬勞。
不在乎你的文憑高低，主要是你實際的能力。
兼職專職不限，只需工作期間誠實認真肯干，並且隨時保護公司資源，期間不可攜帶存儲設備，遵守公司工作制度。
⑵ 兼職做一個資料庫管理系統 一般收多少錢 一般
最低幾千塊錢，業務復雜的話也要幾萬幾十萬了，看需求。
⑶ 如何快速成為數據分析師
接下來我們分別從每一個部分講講具體應該學什麼、怎麼學。
數據獲取：公開數據、Python爬蟲
如果接觸的只是企業資料庫里的數據，不需要要獲取外部數據的，這個部分可以忽略。
外部數據的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據費的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。如果是初學，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：後續的數據分析也需要 Python 的知識，以後遇到的問題也可以在這個教程查看）
網上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網頁爬取，一方面是網頁結構比較簡單，二是豆瓣對爬蟲相對比較友好。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬取頻率、使用cookie信息等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
除此之外，常用的的電商網站、問答網站、點評網站、二手交易網站、婚戀網站、招聘網站的數據，都是很好的練手方式。這些網站可以獲得很有分析意義的數據，最關鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。
數據存取：SQL語言
你可能有一個疑惑，為什麼沒有講到Excel。在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據，如果你是一個分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據：企業資料庫里的數據一定是大而繁復的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據你的需要提取2018年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。
資料庫的增、刪、查、改：這些是資料庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠實現，所以你只需要記住命令就好。
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系：這個部分是SQL的進階操作，多個表之間的關聯，在你處理多維度、多個數據集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復雜的數據。
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。比如用戶行為數據，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進行刪除。
那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。
對於數據預處理，學會 pandas 的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問（標簽、特定值、布爾索引等）
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
數據整體分布是怎樣的？什麼是總體和樣本？中位數、眾數、均值、方差等基本的統計量如何應用？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設檢驗？數據分析方法大多源於統計學的概念，所以統計學的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數據的指標，其實可以得出很多結論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會輕松地畫出各種可視化圖形，並得出具有指導意義的結果。了解假設檢驗之後，可以對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，已驗證結果是否在可接受的范圍。
python數據分析
如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實有很多 Python 數據分析的書籍，但每一本都很厚，學習阻力非常大。但其實真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實現不同案例的假設檢驗，其實你就可以對數據進行很好的驗證。
比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。比如DataCastle的訓練競賽「房價預測」和「職位預測」，都可以通過回歸分析實現。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類，然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去學習如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。這就有點數據挖掘和機器學習的味道了，其實一個好的數據分析師，應該算是一個初級的數據挖掘工程師了。
系統實戰
這個時候，你就已經具備了數據分析的基本能力了。但是還要根據不同的案例、不同的業務場景進行實戰。能夠獨立完成分析任務，那麼你就已經打敗市面上大部分的數據分析師了。
如何進行實戰呢？
上面提到的公開數據集，可以找一些自己感興趣的方向的數據，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結論。
另一個角度是，你可以從生活、工作中去發現一些可用於分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平台等方向都有著很多可以挖掘的問題。
開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區域分布、年齡分布、相關性分析、未來趨勢預測等等。隨著經驗的增加，你會有一些自己對於數據的感覺，這就是我們通常說的數據思維了。
你也可以看看行業的分析報告，看看優秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實這並不是一件困難的事情。
在掌握了初級的分析方法之後，也可以嘗試做一些數據分析的競賽，比如 DataCastle 為數據分析師專門定製的三個競賽，提交答案即可獲取評分和排名：
員工離職預測訓練賽
美國King County房價預測訓練賽
北京PM2.5濃度分析訓練賽
種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。現在就去，找一個數據集開始吧！！
⑷ SQL中用1表示在職,2表示離職,3表示實習,4表示兼職怎麼寫
存表裡就是1，2，3，4 啊 你說的是查詢的時候當查詢到1時顯示在職這個意思么，如果是的話用select case when zian ='1' then '在職' when zian ='2' then '離職' when zian ='3' then '實習' when zian ='4' then '兼職' else end as XXX from 表
⑸ 有誰知道sql server 數據方面有些什麼兼職可以帶回家做啊
兼職太多了，可以參加一些兼職介紹中心，不過工作不高。如果你寫作功底好的話，可以嘗試寫一些文章賣錢。或者是在網上開個網店。賺錢的方法又很多的，就要看你能不能堅持咯！加油！
⑹ c程序員可以做兼職嗎
剛剛學過C就想兼職是非常不現實的。
或許你還只會開發一些控制台程序？
誰會用控制台程序呢？現在。
要想兼職，下面的你必須要動一些，否則你只好到餐館去兼職了。
1,C/C++ J2EE J2ME C#(任一）
2.資料庫（SQL）別說ACCESS，丟人。
3.數據結構與演算法
4.獨立開發可應用系統的經驗（可大可小）
你准備好了嗎？
具備了那就把你的簡歷發網上吧，對了還有DEMO哦。
如果不具備，要麼去餐館洗盤子要麼繼續好好的深造，別想著賺money了！
⑺ 在哪可找到SQL SERVER DBA兼職機會
初級DBA常常是兼職的，做一個高級DBA是很不錯的職業。國內從事SQL Server相關工作的資料庫管理員太多了，在網上找點兼職。【合肥求職資料庫管理|北京DBA簡歷】- 合肥58同城，可以上去看看。