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        數據分析師和數據工程師的區別是什么?
        發布時間:2022-06-06 14:39:18      點擊次數:1005

        有朋友留言問:面試數據分析相關工作,面試官讓我說說數據工程師和數據分析師的區別在哪里,怎么回答?

        1.千萬別用一句話就說完區別,而是通過多個維度比較來羅列出區別。這樣不僅能讓面試官看到你真的懂這兩個職位,還能讓面試官看出你具備多維度拆解分析方法、對比分析方法的思維能力。

        2.你可以從職責、日常工作內容、所需掌握的技能、發展方向這4個維度來展開比較。

        3.從職責維度來看,數據工程師偏重于清洗數據,使其可以被數據分析師和數據科學家使用。而數據分析師偏重于使用分析方法來分析已經清洗過的數據,從而得到對實際應用場景有意義和有指導價值的數據結論??梢院苊黠@的看出來,數據工程師偏開發,數據分析師偏業務。

        4.如果把數據比喻成食材,那么數據工程師就是負責建立冷凍柜(數據庫),保證食材新鮮優質的供應商,而數據分析師就是負責將食材做成美味菜品的廚師。

        5.從日常工作內容維度來看,數據工程師的最終目的是實現數據管理,所以其工作是圍繞將數據整理成標準格式,從而達到降低存儲成本、優化查詢效率以及備份方案等目標。

        而數據分析師是專門負責應用數據的,也就是從數據中找出能驅動解決業務問題的關鍵點,最后用可視化軟件將結論展現給客戶或高層領導。

        6.從所需掌握的技能維度來看,數據工程師的工作重點在于數據架構、計算、數據存儲、數據流等,所以開發能力和大規模的數據處理能力是作為數據工程師的一些必備技能。

        因為數據工程師還負責數據庫設計、數據倉儲,這就意味著他們必須十分熟悉現有的數據庫技術和數據管理系統,比如和大數據有關的Hadoop與HBase 等。

        而數據分析師更偏重于解決業務問題,所以了解業務、懂常用的分析方法、會跨部門溝通是他們需要的必備技能。

        7.從發展方向維度來看,數據工程師則可以往數據架構師、數據挖掘工程師等方向發展,而數據分析師可以往數據產品經理、數據挖掘工程師、業務經理等方向發展。

        它們還有一個共同的發展方向,那就是數據科學家。數據科學家就是同時具備數據工程師和數據分析師兩種職業技能的人才。


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