「洪豆圆桌派」数据分析师or数据工程师？！

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「洪豆圆桌派本期话题」是

数据分析师与数据工程师两者之间的工作侧重点还有协同关系

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数据分析师主要分析出数据中的优势与劣势，数据工程师是对现有储存的数据进行整合处理，通俗点讲就是一个在前端搭建平台软件使数据采集更高效更全面更准确，一个在后端处理原始数据，清洗数据，只有通过数据分析师分析完的结果，才能再交给数据工程师处理

1、数据分析师面对的客户是运营、产品等执行层，自己做的较多的是做执行，俗称“表哥表妹”，天天做报表，出图，跑个数啥的。可想而知，替代性很强。刚毕业的大学生，有1、2年经验基本就能搞定了。
2、数据工程师负责为操作或分析目的配对和准备数据。这个角色需要在数据架构的构建、开发和维护方面有很多经验。这个角色负责研究大数据，编写数据报告，偏技术，如果加深对业务的理解，和解答问题的能力，就能转商分。

数据分析师的角色具有学术渊源；因此，许多数据分析师具有扎实的数学和统计学技能，并且许多人将具有高级学位。他们具有商业头脑和分析能力，以及挖掘，清理和显示数据的能力。

数据工程师以各种格式管理大量变化的数据。大多数公司都有结构化数据，例如关系数据库中的数据和非结构化数据，例如位于文件系统上的文本文件。数据工程师专注于数据管道和基础架构的开发，部署，管理和优化。数据工程师关注数据及其附带的所有内容的生产就绪性：格式，可伸缩性，弹性和安全性。从技能的角度来看，数据工程师将熟悉操作系统，SQL，大数据技术，存储系统和数据提取工具。他们通常是公司的数据管理员。

数据分析师和数据工程师是两个不同的角色，他们的工作职责和技能要求各不相同。

数据分析师负责从数据中提取有价值的信息，在此基础上对业务问题进行分析和解决。简单来说，数据分析师的工作重心在于处理需要进行分析的数据，进行数据清洗、分析和可视化等工作。数据分析师通常需要具备良好的数据分析能力、数据挖掘技能和统计学知识等相关技能。

数据工程师则致力于搭建数据架构和基础设施，为数据分析和数据科学团队提供可用的、安全的数据分析环境。与数据分析师不同，数据工程师需要具备深入了解数据存储、数据处理和数据管理的技能，熟悉数据仓库的搭建和维护，熟悉数据管道、ETL、ELT等数据集成技术和分布式计算等相关技术。

虽然两者工作职责不同，但是数据分析师和数据工程师之间需要有协作与沟通，以保证数据工程师建立的数据架构和基础设施能满足数据分析师的需求。

数据工程师的主要是设计、构建、维护和优化数据处理系统，以支持数据分析和业务需求。具体职责包括：
1. 数据架构设计：根据业务需求和数据分析目标，设计数据架构和数据流程，包括数据采集、存储、处理和分发等。
2. 数据仓库建设：构建数据仓库和数据湖，实现数据的集成、清洗、转换和存储，以支持数据分析和业务决策。

1、数据分析师的主要工作是对数据进行深入分析和探索，以找到业务上的变化和趋势，为公司提供数据支持，支持业务决策。而数据工程师的职责在于设计和构建数据架构，确保公司可以访问和存储大量数据，并保证系统的实时性和可扩展性。
2、在技术方面，数据分析师通常需要掌握各种数据分析和统计工具，例如R和Python等，在数据清洗和分析方面有很强的能力。而数据工程师则更需要熟练掌握各种数据库和数据处理工具，如Hadoop、Spark等，开发各种数据处理流程和工具，确保数据能够流畅地处理和传输。
3、数据分析师更侧重于业务需求，对数据分析的结果在业务操作过程中实现优化和改进。数据工程师更倾向于技术层面优化，例如提高数据处理的速度，优化数据存储结构等。
综上所述，数据分析师和数据工程师虽然有共同点，但是它们的主要职责是不同的，需要掌握不同的技能和工具。数据分析师需要具备良好的数据分析和统计能力，而数据工程师则需要熟练掌握各种数据库和数据处理工具，以及架构设计和网络编程等方面的技能

数据工程师的自责是学习并适应产品设计开发体系和公司产品开发程序，按产品开发规范进行新产品设计，产品设计验证；
完成产品技术积累，形成技术规范，理解公司程序及用户的特定文件编制要求，确保全新产品设计成功引入公司；
完成产品设计资料并发布，确保设计资料对制造过程工艺路线和方法具有指导作用，与用户交流并确保图纸状态持续的满足用户技术状态要求；
完成项目的设计验证计划并实施，进行技术积累，形成规范的设计模板，实现技术进步，持续改进，并推行持续性改进作为更改的手段；

与制造工程师紧密合作，降低产品设计成本，达到适合公司具体情况的产品设计，确保现有条件某具体项目制造过程的最合理性。

数据分析师和数据工程师在大数据领域中具有不同的工作侧重点和协同关系。

首先，从工作侧重点来看，数据分析师主要关注业务数据的分析，以及业务应用的分析。他们的主要目标是选择合适的分析方法、分析模型来探索业务的规律、业务的变化、业务间的相关性，并对业务的未来做出趋势判断（预测）。与此相对应，数据工程师的工作则更侧重于数据消费前的开发工作。他们的主要职责是准备可供使用的数据，包括设计、创建储存数据的数据库，确保供应数据的优质和新鲜，以及将数据整理成标准格式等。

其次，从协同关系来看，数据分析师和数据工程师在实际工作中需要密切合作。具体来说，数据分析师需要向数据工程师提供对数据的需求和具体要求，以便数据工程师能够开发出满足数据分析需求的数据存储和数据处理系统。同时，数据工程师也需要向数据分析师提供有关数据存储和处理的技术细节，以便数据分析师能够更好地理解数据并对其进行有效的分析。

综上所述，数据分析师和数据工程师在大数据领域中具有不同的工作侧重点和协同关系。他们需要相互配合，通过各自的专业技能和专业知识，共同推动大数据领域的发展。

数据分析师和数据工程师都在大数据领域中，具有不同的工作侧重点和协同关系。数据缝隙狮相对来说比较片面，对已有数据做分析，输出报表，图等。数据攻城狮负责的更广，比如数据的架构、数据的质量、数据标准等等。

数据分析师需要掌握sql查询能力，并能从数据中分析出目前的情况，为日常运营等提供方向，数据工程师的范围太广，数据开发？sqlboy？

数据分析师着重分析业务，数据工程师重点的数据本身

数据分析师和数据工程师都是数据领域的专业人员，但是他们的工作侧重点和协同关系有所不同。

数据分析师主要负责对数据进行分析、挖掘和解释，以提供业务决策支持和解决问题。他们通常会使用统计学、机器学习和数据可视化技术来发现数据中的模式和趋势，并基于这些发现提出建议和解决方案。数据分析师的工作重点在于通过数据洞察能力来提升业务效率和创造价值。

数据工程师则主要负责数据的存储、处理和管理。他们通常会涉及数据平台的设计、开发和维护，以确保数据的质量、可靠性和安全性。数据工程师的工作重点在于确保数据的基础设施能够支持数据分析和业务应用。

在协同关系方面，数据分析师和数据工程师需要紧密合作，以确保数据的质量和可用性。数据分析师需要数据工程师提供高质量、准确无误的数据，而数据工程师需要数据分析师的指导来确定数据需求和优先级。此外，数据分析师和数据工程师还需要共同处理数据隐私和安全问题，以确保数据的合规性和保密性。

综上所述，数据分析师和数据工程师在数据领域中都有重要的作用，他们之间的协同关系对于数据的成功应用至关重要。

数据分析师和数据工程师是两个不同的角色，他们的工作职责和技能要求各不相同。数据分析师负责从数据中提取有价值的信息，在此基础上对业务问题进行分析和解决。简单来说，数据分析师的工作重心在于处理需要进行分析的数据，进行数据清洗、分析和可视化等工作。数据分析师通常需要具备良好的数据分析能力、数据挖掘技能和统计学知识等相关技能。数据工程师则致力于搭建数据架构和基础设施，为数据分析和数据科学团队提供可用的、安全的数据分析环境。与数据分析师不同，数据工程师需要具备深入了解数据存储、数据处理和数据管理的技能，熟悉数据仓库的搭建和维护，熟悉数据管道、ETL、ELT等数据集成技术和分布式计算等相关技术。虽然两者工作职责不同，但是数据分析师和数据工程师之间需要有协作与沟通，以保证数据工程师建立的数据架构和基础设施能满足数据分析师的需求。

都是sqlboy

数据分析师通过数据进行分析、预测趋势，看重未来；
数据工程师是设计数据存储、针对现有数据作业，着重于当前。