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大數據工程師和數據分析師有何區別？
2019-01-07
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近幾年，隨著科技的日新月異，許多之前沒有聽過的名詞接踵而出。比如云計算，比如大數據，可以說云計算的誕生催生了大數據。所謂大數據，Gartner研究機構給出的定義是這樣的：一種需要具有更強決策力、洞察發現力以及流程優化能力的全新處理模式，以此來適應海量多樣化的信息資產。筆者認為，大數據并非簡單的一種概念，而是一種方法，簡而言之，就是通過分析和挖掘數據，從而輔助進行決策的方法。


隨著近幾年大數據的越來越火熱，相關的大數據職業也成為了熱門，在諸多的大數據相關職位中，數據分析師和大數據工程師儼然已經成為當下最熱門的職位之二。那么數據工程師和數據分析師有什么區別呢？


首先來說數據分析師，所謂數據分析師，簡單來說就是從不同的行業中獲取數據，然后對獲取到的數據進行分析，并對相關問題進行解答，一般來說，數據分析師的主要任務就是對數據進行梳理、分析以及可視化，從而幫助企業做出決策。而根據行業的不同，數據分析師的頭銜也不同，如：業務分析師、運營分析師等，但無論頭銜是什么，數據分析師的崗位職責是相同的。


而對于數據分析師來說，需要掌握的技能也是比較多的，例如編程、統計學、數學、數據可視化、通信技術等等，這些都說明了數據分析師是一個通才，對人們的全面性要求也比較高。


說完數據分析師，接下來就說一下數據工程師。在大數據行業中，數據工程師扮演的角色舉足輕重，甚至可以說是不可或缺的。所謂數據工程師，其實本質上還是軟件工程師，也就是我們常說的程序員，他們是整個大數據系統的構建者和優化者，數據工程師的職責就是保證數據接收、轉移的準確性，維護系統的安全與穩定。和數據分析師不同的是，數據工程師一般不需要注意統計、分析和建模，他們的工作重點在于數據的架構、運算以及存儲等方面，而數據工程師所需要具備的能力技能一般也就是超強的編程能力以及編寫數據查詢程序的能力。


文章的最后，相信大家對于數據分析師和數據工程師的區別一定有所了解了?？偟膩碚f，這兩個職位都是當前非常熱門的工作崗位，但職責有所不同，對于技術的要求和側重點也不盡相同，數據工程師更偏向于技術，而數據分析師則更加注重統計分析，但這兩個職位的未來發展前景都是非常不錯的，大家可以根據自己的喜好興趣和個人能力來決定應聘或者轉行哪個職位。


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