大数据开发和数据分析区别在哪

大数据开发和数据分析都当前比较火的两个岗位，很多小伙伴都纠结于到底学习哪个好，难以抉择。为了方便大家更好的选择，下面小编就介绍一下大数据开发和数据分析的区别。

什么是大数据开发？

简单的说，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。

第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。

第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

什么是数据分析？

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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了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。

大数据开发和数据分析区别在哪？

通过上面对大数据开发和数据分析科普介绍，相信大家对大数据开发和数据分析有一个初步了解。大数据开发工程师是编写Spark、Hadoop的应用程序；对大数据处理系统本身进行开发，对实践和理论的要求更深，更有技术含量。简单说编程方向的内容。而大数据分析师偏向产品运营，更注重业务，主要工作包括日常业务异常的监控，市场研究，参与建立数据模型、产品开发。更注重数据挖掘技术，门槛比较高，需要扎实的代码和算法能力，同样的薪资待遇也比较高。

什么人分别适合学习大数据开发和数据分析？

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。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。