「洪豆圆桌派」数据分析师or数据工程师？！

数据分析师比较好吧

数据工程师的最终目的是实现数据管理，所以其工作是围绕将数据整理成标准格式，从而达到降低存储成本、优化查询效率以及备份方案等目标。 而数据分析师是专门负责应用数据的，也就是从数据中找出能驱动解决业务问题的关键点，最后用可视化软件将结论展现给客户或高层领导。

数据分析师感觉我们对于刚毕业的学生而言简单一点，工程师的要求就比较多

数据分析师与数据工程师两者之间：分析师对数据进行分析，挖掘数据价值，对数据进行总结。而工程师侧重数据展示

相同点：工资应该都挺高得

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。

数据分析师需要懂业务，数据工程师需要懂数据

1. 熟悉SQL查询语言，能够对数据库进行操作。

2. 熟练使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。

3. 熟悉ETL流程和数据仓库的设计和架构。

4. 熟悉Python等编程语言，以便在分析中使用。

5. 具备团队合作和沟通的能力

6. 熟悉数据管理和数据质量控制