「洪豆圆桌派」数据分析师or数据工程师？！

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。

数据分析师和数据工程师在数据领域中扮演不同的角色，有着不同的工作侧重点和协同关系：

数据分析师主要关注从数据中提取洞察，并将其转化为业务决策的有价值信息。他们负责收集、清洗和处理数据，运用统计和分析方法来探索数据中的模式和趋势，提供数据驱动的洞察和建议。他们通常使用各种数据分析工具和编程语言，如Python、R和SQL，以及可视化工具来呈现结果。

数据工程师则侧重于数据的处理、存储和交付，以确保数据的可靠性、可扩展性和高效性。他们负责设计和维护数据架构，构建数据管道和ETL流程，以及管理数据仓库和大数据平台。他们通常使用编程语言和技术，如Python、Java、Hadoop和Spark，来处理大规模数据，并保证数据的质量和一致性。

在实际工作中，数据分析师和数据工程师之间有着密切的协同关系。数据工程师为数据分析师提供可靠的数据基础设施和数据管道，确保数据的准确性和及时性。数据分析师则与数据工程师紧密合作，了解数据的来源和结构，与其协商数据需求和清洗规则。他们共同努力，确保数据的质量，以便数据分析师能够准确地从数据中提取洞察。

我觉得这两者互相之间起到相辅相成的作用

简单来说，数据分析师是业务偏重多些，数据工程师是技术偏重多些

一个计算，一个技术

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。

数据工程师偏开发，数据分析师偏业务。
如果把数据比喻成食材，那么数据工程师就是负责建立冷冻柜（ 数据库 ），保证食材新鲜优质的供应商，而数据分析师就是负责将食材做成美味菜品的厨师。

一个要负责架构和规范，一个不用吧