大数据分析师和大数据开发工程师的区别

接下来为大家讲解大数据开发师和数据分析师，以及大数据分析师和大数据开发工程师的区别涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

就业方向不同大数据开发工程师分两种：第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

数据存储不同传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。数据挖掘的方式不同传统的数据分析数据一般***用人工挖掘或者收集。

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大数据开发：简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。

数据开发和数据分析区别在于就业方向的不同，和适合的人群不同。就业方向不同数据开发更注重编程技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力，薪资待遇更好。适合的人群不同前者因为涉及到大量的开源的东西，更适合有一定开发基础的，对新技能能掌握的人。

（图片来源网络，侵删）

大数据分析与大数据开发到底有什么不同想转行零基础去培训，哪个轻松点，我不会编程... 大数据分析与大数据开发到底有什么不同想转行零基础去培训，哪个轻松点，我不会编程展开我来答分享微信扫一扫新浪微博 QQ空间举报浏览13 次可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。

学习大数据后可以从事的工作有大数据开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、数据库开发、数据库管理、数据产品经理、数据可视化工程师、数据算法工程师等。不同岗位对技能要求和工作内容不太一样，建议根据自己的实际情况选择适合自己的岗位。

大数据技术专业毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在***机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域工作。

大数据专业就业方向有哪些数据挖掘师/算法工程师算法工程师是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中重要内容的专业人员，这项工作有助于企业决策智能化，提高工作效率、降低错误率。数据挖掘已成为很多IT战略重要组成的部分，其专业人才也被大量需求。

1、数据行业发展势头正猛，大数据人才必将成为市场紧缺型人才，发展前景好，薪资水平也水涨船高。大数据行业是目前平均收入最高的行业，其从业人员平均年薪已逾十万元，有经验的大数据工程师平均年薪一般在12万元以上。

2、数学与大数据专业就业方向如下：大数据工程师：从事数据***集与管理工作，需要较强的IT专业能力，这个岗位也有很多别名，如hadoop工程师、javag工程师（大数据）、ETL工程师等，关键看其岗位职责和技能需求，别看名字。应届生月薪平均在10k以上。

3、面对大数据，他们有一整套分布式的数据获取、存储、处理和分析的方案，而且这个方案最终的目标是为数据分析服务，他们具有大数据分析的利器，如Hadoop、Spark等软件，他们做的更多的工作是如何将非结构化和结构化的大数据过滤成结构化的小数据，从而使更多的普通数据分析师有用武之地。

4、数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。

5、因此，数据工程师的职责主要集中在数据整合、ETL流程和数据仓库的构建上，而大数据工程师则更关注海量数据的处理、分析和存储，通常需要使用分布式系统和大数据技术。需要注意的是，实际岗位中的具体职责和技能要求可能有所不同，不同公司和行业对这两个角色的定义和要求也会有所差异。

6、所以Python web是一个非常的选择方向。第二：运维我现在是知道很多人运维还没有学习Python，但是Python给运维带来的价值非常的大，很多时候我都觉得这些还没有学习Python的人早晚都要被淘汰。

关于大数据开发师和数据分析师，以及大数据分析师和大数据开发工程师的区别的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。