导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关数据分析师与大数据分析师哪个好的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
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。
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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
大数据分析师与普通数据分析师有何不同?
普通的数据分析师具有一定的数理统计基础，熟悉业务逻辑，能熟练地操作传统的数据分析软件，能使数据成为企业的智慧。他们通常遇到的都是一些结构化、体量小的小数据。
大数据分析师更专注数据获取的架构设计、数据分析模型的选择、指标的选取，他们具有数据分析师的理论素养和业务能力，面对大数据，他们有一整套分布式的数据获取、存储、处理和分析的方案，而且这个方案最终的目标是为数据分析服务，他们具有大数据分析的利器，如Hadoop、Spark等软件，他们做的更多的工作是如何将非结构化和结构化的大数据过滤成结构化的小数据，从而使更多的普通数据分析师有用武之地。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于数据分析师与大数据分析师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。