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大数据分析和大数据工程哪个好(2023年最新整理)

时间:2023-12-12 本站 点击:0

导读:很多朋友问到关于大数据分析和大数据工程哪个好的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!

大数据开发和大数据分析哪个好学?

虽然都是数据领域,但从工作内容来看可以分为两个方向:

一是数据开发方向,偏技术型,包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等,这些岗位对编程能力要求很高,对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高,有些公司甚至会把学历、专业、院校当成一个准入的门槛,也就是说先不管你技术怎么样,在刷简历的时候就直接先按这三个标准刷下一批人。看你描述没有这方面的介绍,所以如果你的专业不太对口的话,还是建议你对着方向慎重,而且由于技术难度的问题,我个人不太好看培训,因为不管怎么培训,从技术角度来说肯定是比不上相关专业的毕业生的,那你的竞争优势又在于哪?

二是数据分析方向,偏业务型,主要是通过挖掘数据的价值来驱动企业发展,这也是现在企业数字化转型最需要的人才。偏业务型的数据分析师对编程能力要求较低,如果你不是编程相关专业的话,那你可以考虑一下这个方向。

数据分析师的工作性质和开发工程师的就不一样,虽然他接到的项目和工程师差不多的,但是在实战中,更加关注的是数据分析师的随机应变的能力。因为在完成这个目标当中,由于数据分析师会看到不一样的数据,会发生不同的情况,所以要对决策进行不断地调整优化,才能更好的达到目标。

工作的目标

通常在工程当中我们有一个明确的很具象的目标,而在数据分析的项目中,很多项目是没有一个明确具象的目标。

在工作当中,工程师更多的是要学习软件的编程技能或者是一些新工具的一些技能, 他通过学习掌握这些新的技能来提高工程设施的质量效果。而数据分析师不仅仅要去学习这些工具当然他还需要学习业务,学习与如何与人沟通。

最后!在进入这个两种不同的这个领域进行工作的时候,要注意自己是否适合做哪一种工作,在选择这两个行业的或者领域这个过程当中,对自己的性格喜欢什么也要做出一个基本判断。

大数据开发和数据分析哪个前景更好哪个薪资高

大数据就业前景

伴随着大数据技术的成熟,大数据应用的普及和发展才刚刚开始,我们预计未来二十年,甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段,相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要,市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位,学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家,高级行业分析师,大数据业务架构师,大数据架构师,大数据算法工程师,大数据开发工程师,大数据运维工程师。不管是国内还是国外,大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。

大数据就业方向

1. Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛,大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点。

对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

2. 数据挖掘、数据分析机器学习方向

学习起点高、难度大,市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

3. 大数据运维云计算方向

市场需求中等,更偏向于Linux、云计算学科。

对应岗位:大数据运维工程师

数据库工程师和数据分析师哪个好

数据分析师是比较好的,以下是数据库工程师和数据分析师的区别:

1、概念区别。数据分析师,是数据师的一种,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。大数据工程师其实有很多别名,数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title,大数据工程师就是一群“玩数据”的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。

2、发展方向。数据分析师发展方向有:市场调研方向、数据分析/挖掘方向、数据工程师方向等。大数据培训出来的大数据工程师发展方向有:首席数据官(CDO)、营销分析师/客户关系管理分析师、数据工程师、BI开发工程师、数据可视化等。

想要了解数据库工程师和数据分析师,建议到CDA数据认证中心看看,CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称,具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

大数据开发和大数据分析学哪个比较好?

大数据开发是目前一个就业的热门方向,一方面是大数据开发的场景众多,另一方面是难度并不高,能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发是在大数据平台基础之上的开发,充分利用大数据平台提供的功能来满足企业的实际需求。大数据开发工程师主要工作:开发,建设,测试和维护架构,负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等;

大数据分析是大数据应用的一个重点。大数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析,数据分析与场景有密切的关系,比如出行大数据分析、营销大数据分析、金融大数据分析等等。数据分析师主要工作,收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力;

零基础学习的话,建议你充分结合自身情况,看自己在哪个方向更感兴趣,更具有天赋,从而选择对应的方向进行学习。

数据分析师和 大数据工程师 哪个好

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。

数据工程师对演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。

想要了解更多关于数据分析师和大数据工程师的信息可以到CDA认证机构了解一下,全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念,遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范,发挥着自身数据专业能力,推动科技创新进步,助力经济持续发展。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于大数据分析和大数据工程哪个好的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。


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