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数据开发和数据分析区别,技能要求有何不同

作者:张老师 浏览次数: 2020-08-24 17:38
大数据在各个行业当中的落地,也带来了相关岗位的人才需求,其中需求比较普遍的就是数据开发和数据分析,很多人在准备入行之初,也会在这两个方向上犹豫,不知道该学哪个。今天我们就来聊聊,数据开发和数据分析区别,技能要求有何不同?

要实现对大数据的处理,数据开发和数据分析都是不可或缺的岗位,大数据处理的流程,包括数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现等阶段,数据开发和数据分析各自负责其中的某个部分。

数据开发和数据分析区别

数据开发

数据开发偏重应用实现,注重服务器端开发、数据库开发、呈现与可视化人机交互等衔接数据载体和数据加工各个单元以及用户的功能落地与实现。

主要技能要求:

数据库开发:RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive等。

数据流工具开发:Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等。

数据前端开发:HightCharts、ECharts、JavaScript、D3、HTML5、CSS3等。

数据获取开发:爬虫、分词、自然语言学习、文本分类等。

数据分析

大数据分析偏重于建模与分析,更多注重的是数据指标的建立,数据的统计,数据之间的联系,数据的深度挖掘和机器学习,并利用探索性数据分析的方式得到更多的规律、知识,或者对未来事物预测和预判的手段。

主要技能要求:

数据库应用:RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等。

数据加工:ETL、Python等。

数据统计:统计、概率等。

数据分析:数据建模、数据挖掘、机器学习、回归分析、聚类、分类、协同过滤等。

数据分析的工作,主要是数据统计和数据分析,通常要求要有较好的数学素养,数学专业和统计学专业出身,尤其受到欢迎。

此外,数据分析还要求业务理解能力,每个行业和公司的业务形态都是不一样的,只有对这些业务形态和业务流程充分理解才能对数据有可能更正确的建模和解读。

关于数据开发和数据分析区别,技能要求有何不同,以上就为大家做了简单的介绍了。数据开发和数据分析,在大数据处理的过程当中都不可或缺,未来的发展前景,与自身能力紧密相关。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发、数据分析与挖掘,零基础班本月正在招生中,课程大纲及试听课程,可联系客服获取!
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