「洪豆圆桌派」数据分析师or数据工程师？！

数据分析师

数据分析师熟知业务，通过合理的图形化方式挖掘数据的价值。
数据工程师设计数据存储形式、合理的数据模型，提高数据模型的复用性，灵活性。

学到了

数据分析师和数据工程师在数据行业中扮演着不同但相互关联的角色。他们的工作侧重点和协同关系如下：

数据分析师：
数据分析师专注于解释和分析数据，从数据中提取洞察力，并将其转化为有意义的业务见解。他们的主要职责包括：
1. 数据探索和清洗：数据分析师负责了解和清理数据，确保数据质量和准确性。
2. 数据分析和建模：他们使用统计和分析技术来探索数据，构建模型并进行预测、趋势分析等。
3. 业务见解和报告：数据分析师将分析结果转化为易于理解的业务见解，并通过可视化、报告等形式与业务团队分享。

数据工程师：
数据工程师专注于数据管道的建设和维护，确保数据的可靠性、高效性和安全性。他们的主要职责包括：
1. 数据架构和设计：数据工程师负责设计和构建数据架构，包括数据模型、数据库和数据仓库等。
2. 数据采集和集成：他们负责从各种来源采集数据，并将其整合到统一的数据平台中。
3. 数据处理和转换：数据工程师开发和维护数据处理流程，包括数据清洗、转换和整理等，以确保数据的一致性和可用性。
4. 数据存储和管理：他们负责选择和管理适当的数据存储解决方案，以满足数据访问和查询的需求。
5. 数据安全和保护：数据工程师确保数据的安全性，包括访问控制、数据备份和灾难恢复等方面。

协同关系：
数据分析师和数据工程师之间存在密切的协同关系，彼此的工作紧密配合以实现共同目标。他们之间的合作包括：
1. 数据需求和沟通：数据分析师与业务团队合作，明确数据需求，并将其传达给数据工程师，以确保数据管道的建设满足业务要求。
2. 数据准备和清洗：数据分析师提供清洁和可用的数据需求，数据工程师负责构建数据管道以确保数据可供分析。
3. 数据模型和架构：数据分析师和数据工程师合作设计和开发适当的数据模型和架构，以支持数据分析和洞察力的提取。
4. 故障排除和优化：数据工程师负责数据管道的维护和优化，与数据分析师合作解决数据相关的问题，并确保数据流程的高效性和稳定性。
5. 数据安全和合规性：数据工程师与数据分析师合作，确保数据的安全性和合规性，包括数据隐私和合规要求的满足。

总体而言，数据分析师和数据工程师在数据行业中相互依赖和合作，共同致力于从数据中提取价值和洞察力，并为业务决策提供支持。他们的不同专业领域的专长和合作，有助于实现数据驱动的组织目标。

学习一下

回贴奖励 +18金钱
数据开发偏技术，对于编程有较高的能力要求，而数据分析则偏业务，通过对数据价值的挖掘来发现数据价值，为企业提供决策方向。

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。

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。

数据分析师并不是仅做一些简单的数据处理及报表的工作，并不是会Excel、 Python、SQL等工具就是数据分析师了，它是一个职业，希望大家不要理解为一个简单的工具学习。

数据分析师需要掌握一些数据处理的工具，需要具备商业知识架构，需要会把商业知识和数据结合起来，同时需要养成良好的分析思维习惯，也包括一些软性技能，这样才能利用数据的价值，帮助企业解决问题，推动企业的发展。

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