两个岗位完全不同。数据分析师是用数据的。数据工程师是把数据汇聚起来的。不过非要说好的话，数据分析师是比较好的。
数据工程师对算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候就需要打电话寻求数据科学家的帮助。
互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
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Ⅱ 程序员可以转行数据分析师吗
许多程序员会觉得自己会编程、能开发，转行数据分析师不成问题。一般来说，数据分析师可以分为两个方向。一个是偏技术方面，在这一方面，各位程序员可谓是优势十足。编程代码，不成问题，也要着重提高自己的数据挖掘以及数据可视化能力，最重要的是要培养自己的数据思维，通过数据发现问题解决问题。
另外一个方向就是偏业务方面，这需要很强的业务理解能力。程序员小伙伴如果选择这一方向的话，就需要加强对相关行业市场以及企业业务进行更加深入地了解，通过数据分析，帮助企业建立起统一的业务指标，发现企业运营中的问题，预测未来的发展方向并做出正确决策。
可以说，程序员转行数据分析师的优势还是很大的，但转行之前，还是需要确定自己的发展方向，为将来做一个大体的职业规划，才能朝着方向不断努力。大家转行找工作之前，先对照目标公司的招聘要求，看自己的实际能力是否与要求相匹配。
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Ⅲ 数据分析师是不是和程序员一样，是青春饭的工作
咨询记录 · 回答于2021-09-08
Ⅳ 程序员和数据分析员一样吗
不一样！
网络下“程序员”或“数据分析员”，会得到详细的答案。
程序员（Programmer，Computer Programmer或Coder），它可以指在程序设计某个专业领域中的专业人士，或是从事软件撰写，程序开发、维护的专业人员。但一般Coder特指进行编写代码的编码员。
数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析，负责公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训，和录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对等职责。
程序员的定义比较的准确，但是“数据分析员”的定义就有待商榷了。
因为我是做网站优化的，所以在网站运营中也会遇到很多“数据分析员”，但网站数据分析员，主要是依据网站自身数据，结合用户行为、用户行为，为网站提供数据支持。需要多搜索引擎优化有较深的了解。
Ⅳ 数据分析师和程序员选哪个大四应届毕业生,基础比较一般从长远来看应该如何选择,往哪个方向发展
个人觉得应该选数据分析师。但企业对数据分析师的要求较高，不管是从学历上还是从工作经验上讲。你是个应届生，建议先敲个几年代码，积累下经验，当然，中间需要不断的充电，然后在转向数据分析师。
Ⅵ 数据分析师和程序员的区别
数据分析师是对数据进行分析
程序员是编写程序
两者目的不相同的。
Ⅶ 数据分析师和java编程哪个好
学什么专业的？能操作SAS的人比较牛啊。
玩SAS不仅仅是编程，要统计学学得相当好才玩的转。
Ⅷ 数据分析师的发展方向有哪几方面
数据分析行业大火，很多小伙伴都想转行成为数据分析师，入行容易，但重要的需要确定未来的一个发展方向，不能盲目入行。下面小编给大家分享几种数据分析师的发展方向，大家可以参考一下，首先确定好自己的目标。
业务数据分析师：技能上需要会使用Excel、pythonl和SQL，因为业务数据分析师主要工作是把数据和业务结合的，用数据辅助业务增长，对于技术方面的要求一般，业务知识才是重点。
数据挖掘工程师：偏向于技术一些，需要熟练运用linux操作系统、Hadoop、HDFS、MapRece、Hive和Hbase等工具，能够进行基于Spark平台的大数据分析和机器学习应用。同时对数据挖掘的方法要求也很高，比如：技术的回归、分类和聚类分析等。
人工智能工程师：掌握机器学习、深度学习;能够熟练进行数据清洗，可以完成缺失值填补、异常值处理等;精通数据可视化，例如箱线图、动态图等;同时还必须掌握人工智能在各行业的应用场景。
以上就是小编整理的数据分析的三类职业发展，具体细分的话还有很多方向，大家可以参考招聘网站上的数据分析师的岗位要求。如果哪位小伙伴想从事数据分析相关工作，并且想要快速人们并找到合适工作的话建议从业务数据分析师入手，相对而言，技术门槛较低，对于也能够深入业务，将来也能向运营管理者方向发展。但如果本身就有一定的技术基础，比如程序员，可以从数据挖掘工程师入手，人工智能工程师的话也是可以的，不过需要更深层次的技术学习。
Ⅸ 数据分析师有什么发展前景
从行业背景上看，大数据作为现在最热门的行业之一，最常见的职位可以大概的分两个类型：
1、数据开发方向
偏技术，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师，这些相对门槛有点高，对学历、专业、毕业学校要求都是比较高的。
2、分析方向
偏业务，是通过数据发现业务问题，洞察行业机会点，通过数据产生的价值驱动企业的发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才，对编程能力要求较低。
有一部分人在没有建立分析思维，没有一定的项目经验的时候，可能只能做数据运营的工作，大表哥大表姐居多，数据运营和数据分析师的区别还是挺大的，根据企业的业务来看，一般来说数据运营主要是完成数据处理的工作，比如测算ROI，报表，数据整理，数据查询和一些统计类的工作等，而数据分析师的工作不仅需要掌握一些工具的基础操作，还需要懂业务，能够把商业知识和数据结合起来，能通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题，帮企业解决问题。
那么现在企业都在进行数字化转型，企业的发展都是靠着数据来推动的，数据分析决策企业战略。企业数字化转型最需要的就是懂数据的人，而国内最缺的就是具备分析能力的人才，所以市场上数据分析师的需求和薪资待遇高居不下。
如果做一个对比的话，最火的高薪职业非程序员莫属了吧，但是看就业前景的话，首先底层程序员工资低，竞争大，竞争从学校的时候就已经开始了，然后到了一定的年龄就危机了，这也是公认的。但是数据分析师却不一样，年龄越大项目经验越丰富，也就侧面作证分析的结果越靠谱，所以做数据分析师不管是从行业发展前景，还是从薪资，都是很有前景的职业。
Ⅹ 初级数据分析师的发展方向是什么
首先来说数据开发，数据开发的工作主要是和数据库打交道，从数据入库、数据清洗到数据整合，最终到产出业务所需求的数据形式，进行展示，这方面的岗位一般称为数据开发工程师或者是BI数据工程师。
其次是数据挖掘，数据挖掘更偏向于算法，其主要职能是挖掘数据之间的内在联系，从现有的数据来预测未来的数据，一般称为数据挖掘工程师或者算法工程师，这个方向对算法基本功尤其是数学相关的知识要求较高，企业招聘时门槛也相对较高;
最后一种是商业分析师，商业分析是更侧重的是商业分析能力，更关注的其实是业务层面，通过数据结合业务为企业找到更多的盈利可能，对技术要求不算太高，但需要对业务和营销有很深刻的理解。
如果让我推荐一个发展方向，我会推荐商业分析，商业分析看起来是这三条路中最坦荡的一条路，其实不然，相对与技术来说，业务需要经过大量的实践积累，才能形成自己的一套数据分析体系，其次，互联网上的资料一般都不能直接对本公司业务直接使用，所以业务分析师“越老越值钱”就是这个道理。
其次，随着数据分析行业的发展，很多高校都开设了相关课程，未来几年内数据分析师的体量将会呈现指数型增长，2019年上半年以来，很多创业型互联网公司倒闭，数据分析师是伴随着移动互联网成长起来的职业，不久的将来将会出现“狼多肉少”的局面，商业数据分析师能够为你的职业发展提供一个良好的壁垒，后来的数据分析师想要取代你很不容易;最后，从职业发展空间来说，商业数据分析师的成长空间无疑是更大的，说直接点，我所接触的圈子当中，基本没有技术数据分析出身的高管，反而业务型数据分析师更能顺其自然的走上管理岗位。
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