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。

数据工程师偏重于清洗数据，使其可以被数据分析师和数据科学家使用，而数据分析师偏重于使用分析方法来分析已经清洗过的数据，从而得到对实际应用场景有意义和有指导价值的数据结论。可以很明显的看出来，数据工程师偏开发，数据分析师偏业务。

分析师范围窄，对现有数据分析应用，工程师应该对数据全生命周期管理，从数据源、数据架构到数据消费应用等全生命周期负责

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。

感觉都很厉害

一个包含另外一个吧

反正和数据 挂钩的 QE，感觉都不错

都是sqlboy

偏分析