「洪豆圆桌派」数据分析师or数据工程师？！

数据分析师是前端，数据工程师是后端

数据分析师

差不多吧，小公司不区分那么细的

数据分析师着重分析业务，数据分析师通过数据进行分析、预测趋势，看重未来；数据工程师重点的数据本身

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。

数据分析师着重分析业务，数据工程师重点的数据本身

数据分析师（Data Analyst）和数据工程师（Data Engineer）是在数据领域中扮演不同角色的职业。虽然两者都与数据相关，但它们的职责和技能集有所不同。
数据分析师主要负责解释和分析数据，以提供对业务决策有价值的见解。他们使用统计学和数据分析技术来理解数据，并从中发现模式、趋势和关联。数据分析师通常会进行以下任务：
1. 数据收集和清洗：从各种数据源中收集数据，并进行数据清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性；
2. 数据分析和建模：应用统计学和数据分析技术，对数据进行探索性分析、统计建模和数据挖掘，以发现数据背后的见解和趋势；
3. 报告和可视化：将分析结果转化为易于理解的报告和可视化图表，向业务部门或决策者传达数据洞察和建议；
4. 业务洞察和决策支持：与业务团队合作，理解业务需求，并提供数据驱动的洞察和决策支持；
相比之下，数据工程师主要负责数据的收集、存储、处理和传输，以确保数据的高效管理和可用性。他们的主要任务包括：
1. 数据架构设计：设计和维护数据架构，包括数据库、数据仓库和数据湖等，以支持数据存储和访问需求；
2. 数据采集和集成：开发和维护数据采集和集成流程，从各种数据源中提取、转换和加载数据；
3. 数据处理和转换：开发和维护数据处理和转换流水线，对原始数据进行清洗、转换和聚合，以满足分析和业务需求；
4. 数据治理和质量保证：确保数据的准确性、一致性和完整性，制定数据治理策略和数据质量标准；
5. 数据安全和隐私：确保数据的安全性和隐私保护，遵守相关的数据保护法规和标准；
总体而言，数据分析师更注重从数据中提取洞察和支持业务决策，而数据工程师则更专注于数据的收集、存储和处理。然而，在一些组织中，这两个角色的职责可能有所重叠，且可能会根据具体情况而有所不同。

具体情况还要看公司，数据分析侧重于分析数据，呈现出一个结果；数据工程师侧重于开发、维护数据等。一个前台，一个后台，互相配合。