一、大數據開發介紹
大數據工程師建設和優化系統。幫助數據科學家和數據分析師開展工作。每一個公司里面和數據打交道的人都需要依賴于這些數據是準確的和可獲取的。數據工程師保證任何數據都是正常可接收的，可轉換的，可存儲的并且對于使用者來說是可獲取的。
大數據工程師建立了數據分析師和數據科學家依賴的基礎。數據工程師對構造數據管道并且經常需要去使用復雜的工具和技術來管理數據負責。不想前面說的兩個事業的路徑，數據工程師更多的是朝著軟件開發能力上學習和提升。
大數據開發其實分兩種，第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。第一類工作感覺更適用于data analyst這種職位吧，而且現在HiveSpark-SQL這種系統也提供SQL的接口。第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。
在比較大的組織中，數據工程師需要關注不同的方面：比如使用數據的工具，維護數據庫，創建和管理數據管道。不管側重于什么，一個好的數據工程師能夠保證數據科學家和數據分析師專注于解決分析方面的問題，而不是一個數據源一個數據源的去移動、操作數據。數據工程師往往更加注重建設和優化。
二、大數據分析師介紹
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。
數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
互聯網本身具有數字化和互動性的特征，這種屬性特征給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數據分析師要花較高的成本(資金、資源和時間)獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。
與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會借助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破
大數據分析可以幫助企業能夠快速、全面地分析他們的數據洞察力甚至有時直接提供實時分析。通過高性能數據挖掘、預測分析、文本挖掘、預測和優化，利用大數據分析的企業能夠推動創新并做出最佳業務決策。利用大數據分析解決方案所提供的所有優勢的公司可以更好地優化機器學習并以突破性的方式滿足其大數據需求。
大數據分析使企業能夠將其大數據縮小到最相關的信息并進行分析，以便為關鍵業務決策提供信息。這種積極主動的業務方法具有變革性，因為它使數據分析師和決策者能夠利用現有的最佳知識和洞見繼續前進，而且往往是實時的。這意味著公司可以通過采取快速行動來應對市場變化，關鍵客戶轉變的跡象以及影響業務的其他指標，從而提高客戶保留率，開發更好的產品并獲得競爭優勢。利用大數據分析的企業 保真度還能夠提高銷售和營銷效果，發現新的收入機會，改善客戶服務，優化運營效率，降低風險并推動其他業務成果。
綜上所述，大數據工程師建設和優化系統，專注于解決分析方面的問題；大數據分析師從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測。
本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問老師整理發布，更多相關課程請關注培訓無憂網大數據培訓或添加老師微信：15033336050
以上文章由長沙牛耳教育課程顧問整理編輯發布，部分文章來自網絡內容真實性請自行核實或聯系我們，了解相關專業課程信息您可在線咨詢也可免費申請試課。關注官方微信了解更多：150 3333 6050
免 費 申 請 試 課
