大数据与数据分析：大数据开发岗和分析岗对比

近年来，大数据在行业中越来越受到重视。越来越多的企业开始成立数据业务部门，挖掘和应用企业积累的数据资产的价值。对于企业来说，引进大数据相关人才包括大数据开发和数据分析。今天，让我们来谈谈大数据开发岗位和分析岗位的区别。

在大数据处理中，大数据开发和大数据分析通常涉及两个主要的工作方向。虽然具体的工作内容不同，但它们都服务于大数据处理。

大数据处理的整个过程可分为数据存储、数据计算、数据分析挖掘、数据可视化等几个阶段。数据存储和数据计算的阶段通常由大数据开发岗位完成；数据分析挖掘和数据可视化主要由大数据分析完成。

从企业大数据处理的实际工作来看，大数据开发和大数据分析是不可或缺的，对于从业者来说，发展方向可以根据自己的兴趣来规划。

大数据开发

大数据开发的主要重点是实现大数据应用，重点是连接数据载体、数据处理单元和用户的功能，如服务器端开发、数据库开发、呈现和可视化人机交互。

大数据开发的主要技能包括——

       数据库开发：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive等等； 数据流工具开发：Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等等； 数据前端开发：HightCharts、ECharts、JavaScript、D3、HTML5、CSS3等； 数据获取开发：爬虫、分词、自然语言学习、文本分类等。

大数据分析

大数据分析主要集中在数据建模和分析上，更注重数据指标的建立、数据统计、数据之间的联系、数据的深度挖掘和机器学习，并通过探索性数据分析获得更多的价值线索。

大数据分析的主要技能包括——

       数据库应用:RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等等； 数据加工：ETL、Python等等； 数据统计：统计、概率等； 数据分析：数据建模、数据挖掘、机器学习、回归分析、聚类、分类、协同过滤等。

关于大数据和数据分析、大数据开发岗位和分析岗位，以上为您做了一个简单的比较。大数据开发和大数据分析是企业数据团队中不可或缺的重要人才，优秀的技能和实力是关键。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               声明:本文观点仅代表作者本人，搜狐号是信息发布平台，搜狐只提供信息存储空间服务。