大数据分析师和大数据工程师有什么区别？

在大数据落地到各个行业的背景下，我们可以明显地感知到，行业当中对于大数据工程师和大数据分析师的岗位需求，在不断增加，而对这两个岗位的技能要求和发展前景，很多人还不清楚。那么今天我们就来聊聊，大数据工程师和大数据分析师，有什么区别?

其实从比较简单的思路去解释大数据工程师和大数据分析师，就是一个偏向于工程，一个偏向于数据，一个注重开发应用，一个注重分析数据。

首先，大数据工程师做什么？

大数据工程师主要负责建设和优化系统，这些系统帮助数据科学家和数据分析师开展他们的工作。大数据工程师需要增加所有数据都是正常可接收的，可转换的，可存储的并且对于使用者来说是可获取的。

大数据工程师，要更注重软件开发能力上的学习和提升。在大企业当中，大数据工程师往往是一个团队，大家各自负责一部分的事务，比如说使用数据的工具，维护数据库，创建和管理数据管道。

大数据工程师通常的工作包括：

为数据消费开发API;

在现存的数据管道中整合数据集;

在新数据上运用特征转换提供给机器学习模型;

持续不断的监控和测试系统增加性能优化。

其次，大数据分析师做什么？

大数据分析师的一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化等。在不同的行业当中，数据分析师可能有不同的头衔(比如：商业分析师，商业智能分析师，业务/运营分析师，数据分析师)等。

大数据分析师拥有把传统的商业方式转换成数据驱动的商业方式的潜质。他们的核心职责是帮助其他人追踪进展，和优化目标。比如说市场人员如何使用分析的数据取帮助他们安排下一次活动?销售人员如何衡量哪种类型人群能更好的争取?

大数据分析师通常的工作包括：

清洗和组织未加工的数据;

使用描述性统计来得到数据的全局视图;

分析在数据中发现的有趣趋势;

创建数据可视化和仪表盘来帮助公司解读说明和使用数据做决策;

呈现针对商业客户或者内部团队的科学分析的结果等。

关于大数据工程师和大数据分析师，有什么区别，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据工程师和大数据分析师，在大数据的发展当中都是不可或缺的重要职位，而专业技能的掌握，才是长远发展的前提。

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