导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关大数据和数据分析师哪个更好的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
大数据时代，数据分析师的前景怎么样？
数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛，就业机会多，且不容易被随便取代。数据分析师承担大数据挖掘工作中，应用Hive、Hbase等技术性，专业对从业行业报告收集、梳理、剖析，并根据数据信息作出行业研究、评定和预估的专业技术人员。不论是中国或是海外，数据分析师的人才要求都非常大。麦肯锡公司预测分析，2018年，国外的大数据工程师的空缺是20数万人；中国的人才空缺得话，说上百万上一定的都是有。
数据分析师指的是不一样领域中，专业行业报告收集、梳理、剖析，并根据数据信息作出行业研究、评定和预估的专业技术人员。愈来愈多的政府部门、机关事业单位将挑选有着数据分析师资质证书的专业人员为她们的新项目作出科学合理、有效的剖析、便于恰当管理决策；愈来愈多的风险投资基金把新项目数据分析师所提供的统计分析报告做为其分辨项目是不是行得通及是不是适合投资的重要环节；愈来愈多的高校和教学组织把数据分析师课程内容做为在其中高高管及管理层培训方案的主要具体内容；愈来愈多的仁人志士把数据分析师培训计划做为其职业发展中必需的知识结构。
无论是在公司或是社会发展，数据信息都已经逐渐开始饰演愈来愈关键的“人物角色”。在这样的趁势下，数据统计分析逻辑思维已经不只是数据分析师的“技术专业”了，包含市场销售、销售市场、经营、方案策划、商品这些前面的岗位都必须根据大数据分析来帮助的工作中，乃至连后台管理的会计、财务、人事部门等也逐渐必须根据大数据分析来提高高效率。可以那么说，假如你在公司当中工作中，你以后会逐渐愈来愈多的和信息相处，这个时候数据统计分析已经变成工作的必备条件。
从岗位工资看来，数据统计分析领域的高薪职位关键分散在长三角、珠三角和京津冀地区。北京市、上海和深圳的工资位居第一矩阵，均薪在10k ；杭州市、宁波市和广州市位居第二矩阵，均薪在9k ；别的沿海地区及内陆地区中心城市，如南京市、重庆市、苏州市、无锡市等坐落于第三矩阵，均薪在8k上下。从岗位量看来，北京市、上海市、广州和深圳位居第一矩阵，岗位量在30000 ，杭州市、成都市、南京市和天津市位居第二矩阵，岗位量在20000 ，武汉市、西安市、郑州市等地区核心或省级城市对数据统计分析岗位的要求也相应较高，岗位量在10000 。从领域要求看来，网络金融、O2O、数据平台、文化教育、国际贸易、文化艺术行业对数据分析师需要量对比别的行业更高。
大数据开发和数据分析哪个前景更好哪个薪资高
大数据就业前景
伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
1. Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2. 数据挖掘、数据分析机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
3. 大数据运维云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。
对应岗位：大数据运维工程师
数据分析师和 大数据工程师 哪个好
两个岗位完全不同。数据分析师是用数据的。数据工程师是把数据汇聚起来的。不过非要说好的话，数据分析师是比较好的。
数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候就需要打电话寻求数据科学家的帮助。
互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
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大数据开发和数据分析有什么区别？
1、技术区别
大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。
因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。
如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。
在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。
2、薪资区别
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。
在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。
大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。
3、数据存储不同
传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。
4、数据挖掘的方式不同
传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。
数据库工程师和数据分析师哪个好
数据分析师是比较好的，以下是数据库工程师和数据分析师的区别：
1、概念区别。数据分析师，是数据师的一种，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。大数据工程师其实有很多别名，数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。
2、发展方向。数据分析师发展方向有：市场调研方向、数据分析/挖掘方向、数据工程师方向等。大数据培训出来的大数据工程师发展方向有：首席数据官（CDO）、营销分析师/客户关系管理分析师、数据工程师、BI开发工程师、数据可视化等。
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数据分析和大数据哪个好
大讲台大数据培训为你解答：
1、大数据（big data）：
指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）
2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于大数据和数据分析师哪个更好的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～