在大數據落地到各個行業的背景下，我們可以明顯地感知到，行業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化系統，這些系統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?？山邮盏模赊D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，要更注重軟件開發能力上的學習和提升。在大企業當中，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;

持續不斷的監控和測試系統增加性能優化。

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，執行分析和數據可視化等。在不同的行業當中，數據分析師可能有不同的頭銜(比如：商業分析師，商業智能分析師，業務/運營分析師，數據分析師)等。

大數據分析師擁有把傳統的商業方式轉換成數據驅動的商業方式的潛質。他們的核心職責是幫助其他人追蹤進展，和優化目標。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;

使用描述性統計來得到數據的全局視圖;

分析在數據中發現的有趣趨勢;

創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，在大數據的發展當中都是不可或缺的重要職位，而專業技能的掌握，才是長遠發展的前提。

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