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

数据分析师，分析数据；
数据工程师，构筑数据

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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。

数据工程师