近年来大数据，的确在业界受到了越来越多的关注，越来越多的企业开始建立数据业务部门，针对企业不断积累的数据资产，进行价值挖掘与应用。对企业来说，与大数据相关的人才引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来谈谈大数据开发岗与分析岗的区别。
大数据处理中，通常涉及到大数据开发和大数据分析两个大方向的工作，虽然具体负责的工作内容不同，但都是为大数据处理服务的。
大数据处理的整个过程，可分为存储、计算、分析挖掘、数据可视化等几个阶段。在这些阶段中，数据的存储和计算，通常是由大数据开发岗位完成;数据分析挖掘，数据可视化阶段，主要是由大数据分析完成。
基于企业大数据处理的实际工作，大数据开发和大数据分析都是不可缺少的职位，对于从业人员来说，可以根据自己的兴趣制定发展方向。
大数据开发
海量数据开发，主要工作是海量数据应用实现，着重于服务器端开发、数据库开发、呈现与可视化人机交互等连接数据载体和数据处理各单元及用户功能的实现。
大数据开发所需的技能主要有：
资料库发展：RDBMS,NoSQL,MySQL,Hive等;
开发了Flume,Heka,Fluentd,Kafka,ZMQ等数据流工具;
开发：HightCharts,ECharts,JavaScript,D3,HTML5,CSS3等;
资料获取开发：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，主要工作侧重于数据建模与分析，更多的侧重于数据指标的建立、数据的统计、数据的关联、数据的深入挖掘和机器学习，以及运用探索性的数据分析方法获得更多的有价值的线索。
DataAnalytics需要掌握的主要技能包括：
资料库应用：RDBMS,NoSQL,MySQL,Hive,Cassandra等;
资料处理：ETL,Python等;
资料统计：统计学，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。
至于大数据和数据分析，大数据开发岗和分析岗，以上给大家做个简单的对比。大数据开发和大数据分析，在企业数据团队中，都是不可缺少的重要人才，而要在行业中立足发展，关键在于自身的技术实力。
本文链接地址：https://www.xiaozeseo.com/hlw/158.html 未经允许禁止转载。
