大数据工程师与数据分析师：大数据开发和数据分析哪个好

大数据工程师与数据分析师作为大数据行业重要的两个职位，在行业内都算是长期受到关注的职位了。大数据工程师，主要从事大数据开发工作，数据分析师，主要从事数据分析工作，两者之间，在发展方向上还是存在比较大的区别的。因此很多人就会问，到底大数据开发和数据分析哪个好？

首先，从职业选择的角度来说，大数据工程师，无疑是得到重视的，因为大数据平台的开发是大数据的前提，而下一步数据收集处理之后，需要数据分析师来进行进一步的数据梳理，从中获得有价值的线索信息，用于指导企业业务决策。


在大数据工程师和数据分析师之间做选择，其实就是在大数据开发和数据分析两个发展方向上做抉择，一个偏向于技术，一个偏向于业务，但是在企业当中能够获得发展前景都是很好的。怎么选择，要看自己的兴趣偏好，以及擅长的优势等。

大数据开发，对于技术编程能力要求更高，需要掌握足够的大数据技术，这是求职的前提。大数据技术，包括基础的Linux操作系统、Java编程语言等，继续深入，还需要掌握Hadoop、Hive、HBase、Spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置。

每个技术名词背后，其实并非简简单单一个词语，背后还涉及到更深入的技术学习，以Hadoop为例，Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN等，这些都是未来在大数据开发工作当中需要用到的。

而大数据分析师，需要根据企业的业务需求进行相应的数据分析，给出有参考价值的线索。大数据分析需要具备可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理等多个方面。

同样的大数据分析的技能要求也是综合性的，以数据挖掘算法为例，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

以上就是关于大数据工程师与数据分析师的对比介绍了。大数据工程师以大数据开发为主要发展方向，数据分析师以大数据分析为主要发展方向，在未来的大数据市场当中，两者都不可或缺。成都加米谷大数据学院，大数据开发、数据分析与挖掘课程班，常年开班中，欢迎来电详询或咨询在线客服！