需要100元以内三个基础：
第一：计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三块块内容，以及操作系统、编程语言和计算机网络，其中操作系统要重点自学再看看linux操作系统，编程语言可以不中,选择java或则python。
第二：数据库知识。数据库知识是自学大数据去相关技术的最重要基础，大数据的技术体系有两大基础，一部分是分布式存储，另一部分是分布式计算，所以才储存相对于大数据技术体系有最重要的意义。
第三：数学和统计学知识。从学科的角度来看，大数据牵涉到到三大学科基础，四个是数学、统计学和计算机，因为数学和统计学知识对于大数据从业者应该比较重要的。
可以说初学者最容易上手的那就是真接用flask框架了，可以参考《flaskweb开发实践》这本书，如果没有只不过不属于登录相关的的话当然不必须写太大的代码
1.先在运行中然后输入cmd,起动命令行.2.再次进入mysql的bin目录：e:programfilesmysqlmysqlserver5.0in,假如真不知道怎么进入到别的目录,现在就要参考网上的资料补习基础知识了.最常见的一种运行e:运行cd
数据工程师要手中掌握分布式计算、开发完毕运营管理（devops）、数据运营和实现方法机器学习模型。当然了，很多初级数据工程师比较多是做软件或数据科学（ds）工作，是需要从头修改与应用程序接口（apis）、流式数据服务等交互的系统和框架。
数据工程师的技术要求较高，这是对刚毕业的学生或悠久的传统的数据工程师是不小的挑战。
数据仓库是数据分析人员和bi专业人员ftp访问数据的中央位置。相对于数据仓库、数据集市、kimball和inmon（两种数据仓库模式）
你说的数据库是比较擅长于bi商业数据分析还是dba数据库管理员。
如果不是是bi，说一些我明白了的：
bi数据分析先要把数据抽取进自己的系统。这过程不属于一些etl工具，公司在用的是kettle；
对sql语句语言具体的要求挺高的，他们都会写一些非人类的sql，sql那绝对是那是一门编程语言；
报表制作，我们公司是建议使用一些找人做的报表系统，开源的比如说grafana、metabase等；
一些商业软件会把bi的工作集成主板到了一个系统中，比如sapbo系统。bi就说这么大多吧，非专业人士。
要是是做dba，而且数据库要学，操作系统层面的知识也要学：
sql是基础，增删改查，一些比较普遍的数据设计规范、权限管理等等；
要知道一点关系型数据库的各种存储结构，比如什么是b-tree，各种索引结构；
数据库完全安装配置优化都要懂吧，怎末总结问题、怎末通过优化啊；
linux要很熟悉，.例如要讲一些网络问题，io问题；
dba也不是什么我的专业，但是总体比bi懂的多点。
之后关於python。个人感觉，dba应该要不怎末用python。
在商业数据分析方面，python应该是有不少用武之地。要是要学它在数据分析方面的运用，python中几个数据分析库可以不知道一点下，它们四个是主要用于数据运算与分析的numpy和pandas、应用于可视化作图的matplotlib。
