大數據分析師和大數據工程師有什么區(qū)別？

在大數據落地到各個行業(yè)的背景下，我們可以明顯地感知到，行業(yè)當中對于大數據工程師和大數據分析師的崗位需求，在不斷增加，而對這兩個崗位的技能要求和發(fā)展前景，很多人還不清楚。那么今天我們就來聊聊，大數據工程師和大數據分析師，有什么區(qū)別?

其實從比較簡單的思路去解釋大數據工程師和大數據分析師，就是一個偏向于工程，一個偏向于數據，一個注重開發(fā)應用，一個注重分析數據。

首先，大數據工程師做什么？

大數據工程師主要負責建設和優(yōu)化系統(tǒng)，這些系統(tǒng)幫助數據科學家和數據分析師開展他們的工作。大數據工程師需要增加所有數據都是正?？山邮盏?，可轉換的，可存儲的并且對于使用者來說是可獲取的。

大數據工程師，要更注重軟件開發(fā)能力上的學習和提升。在大企業(yè)當中，大數據工程師往往是一個團隊，大家各自負責一部分的事務，比如說使用數據的工具，維護數據庫，創(chuàng)建和管理數據管道。

大數據工程師通常的工作包括：

為數據消費開發(fā)API;

在現存的數據管道中整合數據集;

在新數據上運用特征轉換提供給機器學習模型;

持續(xù)不斷的監(jiān)控和測試系統(tǒng)增加性能優(yōu)化。

其次，大數據分析師做什么？

大數據分析師的一般工作包括數據清洗，執(zhí)行分析和數據可視化等。在不同的行業(yè)當中，數據分析師可能有不同的頭銜(比如：商業(yè)分析師，商業(yè)智能分析師，業(yè)務/運營分析師，數據分析師)等。

大數據分析師擁有把傳統(tǒng)的商業(yè)方式轉換成數據驅動的商業(yè)方式的潛質。他們的核心職責是幫助其他人追蹤進展，和優(yōu)化目標。比如說市場人員如何使用分析的數據取幫助他們安排下一次活動?銷售人員如何衡量哪種類型人群能更好的爭取?

大數據分析師通常的工作包括：

清洗和組織未加工的數據;

使用描述性統(tǒng)計來得到數據的全局視圖;

分析在數據中發(fā)現的有趣趨勢;

創(chuàng)建數據可視化和儀表盤來幫助公司解讀說明和使用數據做決策;

呈現針對商業(yè)客戶或者內部團隊的科學分析的結果等。

關于大數據工程師和大數據分析師，有什么區(qū)別，以上就為大家做了一個簡單的介紹了。大數據工程師和大數據分析師，在大數據的發(fā)展當中都是不可或缺的重要職位，而專業(yè)技能的掌握，才是長遠發(fā)展的前提。

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