兩個崗位完全不同。數據分析師是用數據的。數據工程師是把數據匯聚起來的。不過非要說好的話，數據分析師是比較好的。
數據工程師對演演算法有相當好的理解。因此，數據工程師理應能運行基本數據模型。商業需求的高端化催生了演算高度復雜化的需求。很多時候，這些需求超過了數據工程師掌握知識范圍，這個時候就需要打電話尋求數據科學家的幫助。
互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。
想要了解更多關於數據分析師和大數據工程師的信息可以到CDA認證機構了解一下，全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。
Ⅱ 程序員可以轉行數據分析師嗎
許多程序員會覺得自己會編程、能開發，轉行數據分析師不成問題。一般來說，數據分析師可以分為兩個方向。一個是偏技術方面，在這一方面，各位程序員可謂是優勢十足。編程代碼，不成問題，也要著重提高自己的數據挖掘以及數據可視化能力，最重要的是要培養自己的數據思維，通過數據發現問題解決問題。
另外一個方向就是偏業務方面，這需要很強的業務理解能力。程序員小夥伴如果選擇這一方向的話，就需要加強對相關行業市場以及企業業務進行更加深入地了解，通過數據分析，幫助企業建立起統一的業務指標，發現企業運營中的問題，預測未來的發展方向並做出正確決策。
可以說，程序員轉行數據分析師的優勢還是很大的，但轉行之前，還是需要確定自己的發展方向，為將來做一個大體的職業規劃，才能朝著方向不斷努力。大家轉行找工作之前，先對照目標公司的招聘要求，看自己的實際能力是否與要求相匹配。
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Ⅲ 數據分析師是不是和程序員一樣，是青春飯的工作
咨詢記錄 · 回答於2021-09-08
Ⅳ 程序員和數據分析員一樣嗎
不一樣！
網路下「程序員」或「數據分析員」，會得到詳細的答案。
程序員（Programmer，Computer Programmer或Coder），它可以指在程序設計某個專業領域中的專業人士，或是從事軟體撰寫，程序開發、維護的專業人員。但一般Coder特指進行編寫代碼的編碼員。
數據分析員是根據數據分析方案進行數據分析的人員，能進行較高級的數據統計分析，負責公司錄入人員的管理和業績考核，以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓，和錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對等職責。
程序員的定義比較的准確，但是「數據分析員」的定義就有待商榷了。
因為我是做網站優化的，所以在網站運營中也會遇到很多「數據分析員」，但網站數據分析員，主要是依據網站自身數據，結合用戶行為、用戶行為，為網站提供數據支持。需要多搜索引擎優化有較深的了解。
Ⅳ 數據分析師和程序員選哪個大四應屆畢業生,基礎比較一般從長遠來看應該如何選擇,往哪個方向發展
個人覺得應該選數據分析師。但企業對數據分析師的要求較高，不管是從學歷上還是從工作經驗上講。你是個應屆生，建議先敲個幾年代碼，積累下經驗，當然，中間需要不斷的充電，然後在轉向數據分析師。
Ⅵ 數據分析師和程序員的區別
數據分析師是對數據進行分析
程序員是編寫程序
兩者目的不相同的。
Ⅶ 數據分析師和java編程哪個好
學什麼專業的？能操作SAS的人比較牛啊。
玩SAS不僅僅是編程，要統計學學得相當好才玩的轉。
Ⅷ 數據分析師的發展方向有哪幾方面
數據分析行業大火，很多小夥伴都想轉行成為數據分析師，入行容易，但重要的需要確定未來的一個發展方向，不能盲目入行。下面小編給大家分享幾種數據分析師的發展方向，大家可以參考一下，首先確定好自己的目標。
業務數據分析師：技能上需要會使用Excel、pythonl和SQL，因為業務數據分析師主要工作是把數據和業務結合的，用數據輔助業務增長，對於技術方面的要求一般，業務知識才是重點。
數據挖掘工程師：偏向於技術一些，需要熟練運用linux操作系統、Hadoop、HDFS、MapRece、Hive和Hbase等工具，能夠進行基於Spark平台的大數據分析和機器學習應用。同時對數據挖掘的方法要求也很高，比如：技術的回歸、分類和聚類分析等。
人工智慧工程師：掌握機器學習、深度學習;能夠熟練進行數據清洗，可以完成缺失值填補、異常值處理等;精通數據可視化，例如箱線圖、動態圖等;同時還必須掌握人工智慧在各行業的應用場景。
以上就是小編整理的數據分析的三類職業發展，具體細分的話還有很多方向，大家可以參考招聘網站上的數據分析師的崗位要求。如果哪位小夥伴想從事數據分析相關工作，並且想要快速人們並找到合適工作的話建議從業務數據分析師入手，相對而言，技術門檻較低，對於也能夠深入業務，將來也能向運營管理者方向發展。但如果本身就有一定的技術基礎，比如程序員，可以從數據挖掘工程師入手，人工智慧工程師的話也是可以的，不過需要更深層次的技術學習。
Ⅸ 數據分析師有什麼發展前景
從行業背景上看，大數據作為現在最熱門的行業之一，最常見的職位可以大概的分兩個類型：
1、數據開發方向
偏技術，包括開發工程師、挖掘工程師、演算法工程師、數倉工程師，這些相對門檻有點高，對學歷、專業、畢業學校要求都是比較高的。
2、分析方向
偏業務，是通過數據發現業務問題，洞察行業機會點，通過數據產生的價值驅動企業的發展，這也是現在企業數字化轉型最需要的人才，對編程能力要求較低。
有一部分人在沒有建立分析思維，沒有一定的項目經驗的時候，可能只能做數據運營的工作，大表哥大表姐居多，數據運營和數據分析師的區別還是挺大的，根據企業的業務來看，一般來說數據運營主要是完成數據處理的工作，比如測算ROI，報表，數據整理，數據查詢和一些統計類的工作等，而數據分析師的工作不僅需要掌握一些工具的基礎操作，還需要懂業務，能夠把商業知識和數據結合起來，能通過企業的各項數據發現企業經營過程中的業務問題，幫企業解決問題。
那麼現在企業都在進行數字化轉型，企業的發展都是靠著數據來推動的，數據分析決策企業戰略。企業數字化轉型最需要的就是懂數據的人，而國內最缺的就是具備分析能力的人才，所以市場上數據分析師的需求和薪資待遇高居不下。
如果做一個對比的話，最火的高薪職業非程序員莫屬了吧，但是看就業前景的話，首先底層程序員工資低，競爭大，競爭從學校的時候就已經開始了，然後到了一定的年齡就危機了，這也是公認的。但是數據分析師卻不一樣，年齡越大項目經驗越豐富，也就側面作證分析的結果越靠譜，所以做數據分析師不管是從行業發展前景，還是從薪資，都是很有前景的職業。
Ⅹ 初級數據分析師的發展方向是什麼
首先來說數據開發，數據開發的工作主要是和資料庫打交道，從數據入庫、數據清洗到數據整合，最終到產出業務所需求的數據形式，進行展示，這方面的崗位一般稱為數據開發工程師或者是BI數據工程師。
其次是數據挖掘，數據挖掘更偏向於演算法，其主要職能是挖掘數據之間的內在聯系，從現有的數據來預測未來的數據，一般稱為數據挖掘工程師或者演算法工程師，這個方向對演算法基本功尤其是數學相關的知識要求較高，企業招聘時門檻也相對較高;
最後一種是商業分析師，商業分析是更側重的是商業分析能力，更關注的其實是業務層面，通過數據結合業務為企業找到更多的盈利可能，對技術要求不算太高，但需要對業務和營銷有很深刻的理解。
如果讓我推薦一個發展方向，我會推薦商業分析，商業分析看起來是這三條路中最坦盪的一條路，其實不然，相對與技術來說，業務需要經過大量的實踐積累，才能形成自己的一套數據分析體系，其次，互聯網上的資料一般都不能直接對本公司業務直接使用，所以業務分析師「越老越值錢」就是這個道理。
其次，隨著數據分析行業的發展，很多高校都開設了相關課程，未來幾年內數據分析師的體量將會呈現指數型增長，2019年上半年以來，很多創業型互聯網公司倒閉，數據分析師是伴隨著移動互聯網成長起來的職業，不久的將來將會出現「狼多肉少」的局面，商業數據分析師能夠為你的職業發展提供一個良好的壁壘，後來的數據分析師想要取代你很不容易;最後，從職業發展空間來說，商業數據分析師的成長空間無疑是更大的，說直接點，我所接觸的圈子當中，基本沒有技術數據分析出身的高管，反而業務型數據分析師更能順其自然的走上管理崗位。
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