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大数据开发和大数据分析到底有何区别

发布时间:2020年06月24日 10:46:42 来源: 点击量:1646

【摘要】要说现阶段,IT互联网最火的技术是啥,那绝对是人工智能和大数据没差了!人工智能好理解,但大数据又被分为了大数据开发和大数据分析两大类

要说现阶段,IT互联网最火的技术是啥,那绝对是人工智能和大数据没差了!人工智能好理解,但大数据又被分为了大数据开发和大数据分析两大类目,让不少人一头雾水,甚至可能因此入错了行!

方法/步骤

就业方向不同

1、大数据开发工程师

分两种:

第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序;

第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些,也更有技术含量。

2、大数据分析师

分两类:

一种偏向产品和运营,更加注重业务,主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等;

另一种则更注重数据挖掘技术,门槛较高,需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。

就业前景和薪资不同

1.大数据开发

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。

2.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。

适合人群不同

1.大数据开发

大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求,这意味着你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,所以需要你能够快速的定位问题解决问题,适合有一定的开发基础,或者0基础但是对于新东西能够快速掌握。

2.大数据分析

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。

所以,如果是非理工科出身,编程能力弱一些,但是对业务的理解能力还可以的话,其实是可以选择数据分析类的。

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