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大数据工程师和数据分析师有何区别？

2019-01-07

近几年，随着科技的日新月异，许多之前没有听过的名词接踵而出。比如云计算，比如大数据，可以说云计算的诞生催生了大数据。所谓大数据，Gartner研究机构给出的定义是这样的：一种需要具有更强决策力、洞察发现力以及流程优化能力的全新处理模式，以此来适应海量多样化的信息资产。笔者认为，大数据并非简单的一种概念，而是一种方法，简而言之，就是通过分析和挖掘数据，从而辅助进行决策的方法。

随着近几年大数据的越来越火热，相关的大数据职业也成为了热门，在诸多的大数据相关职位中，数据分析师和大数据工程师俨然已经成为当下最热门的职位之二。那么数据工程师和数据分析师有什么区别呢？

首先来说数据分析师，所谓数据分析师，简单来说就是从不同的行业中获取数据，然后对获取到的数据进行分析，并对相关问题进行解答，一般来说，数据分析师的主要任务就是对数据进行梳理、分析以及可视化，从而帮助企业做出决策。而根据行业的不同，数据分析师的头衔也不同，如：业务分析师、运营分析师等，但无论头衔是什么，数据分析师的岗位职责是相同的。

而对于数据分析师来说，需要掌握的技能也是比较多的，例如编程、统计学、数学、数据可视化、通信技术等等，这些都说明了数据分析师是一个通才，对人们的全面性要求也比较高。

说完数据分析师，接下来就说一下数据工程师。在大数据行业中，数据工程师扮演的角色举足轻重，甚至可以说是不可或缺的。所谓数据工程师，其实本质上还是软件工程师，也就是我们常说的程序员，他们是整个大数据系统的构建者和优化者，数据工程师的职责就是保证数据接收、转移的准确性，维护系统的安全与稳定。和数据分析师不同的是，数据工程师一般不需要注意统计、分析和建模，他们的工作重点在于数据的架构、运算以及存储等方面，而数据工程师所需要具备的能力技能一般也就是超强的编程能力以及编写数据查询程序的能力。

文章的最后，相信大家对于数据分析师和数据工程师的区别一定有所了解了。总的来说，这两个职位都是当前非常热门的工作岗位，但职责有所不同，对于技术的要求和侧重点也不尽相同，数据工程师更偏向于技术，而数据分析师则更加注重统计分析，但这两个职位的未来发展前景都是非常不错的，大家可以根据自己的喜好兴趣和个人能力来决定应聘或者转行哪个职位。

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