大資料分析師和資料分析師完全是2個不同的方向：

資料分析師，偏業務。需要理解很多經濟管理類的 比如 市場營銷，管理學，財務會計。

對於專業的適配度比較低，很多領域都需要這崗位。

需要使用 spss，excel，sas等軟體，看到資料，找到原因，得出結論。主要就是分析解讀資料背後的商業運用和因果分析，使用者行為 ，資料分析的目的是市場營銷

大資料分析師，把大資料做成小資料，再用高效能伺服器 提高運算速度。

大資料分析師，偏技術方向，適合程式設計師轉型去做。

在技術層面要做資料庫優化，分表，快取，新的資料查詢和遍歷方法。如果你的資料量很大，那麼只有部分資料時用來分析的，或者需要做變換計算等，那麼你需要在20G資料中 找出10G資料用於分析，這個時候就需要做技術。

資料倉庫，資料庫等，做資料表等這個時候就需要ETL工程師。假設分析伺服器，這個時候就需要 大資料雲端計算工程師。就是做技術了，開始學習 資料庫，伺服器，程式設計等，那麼大資料分析師就變成工程師了，變成程式設計師了。

大家不要看大資料很熱，你們公司是否有這麼多資料？你學習的話時候有深厚程式設計基礎？

你所在的城市時候 崗位很多？每個公司都是需要資料分析人員，而不是每家公司都需要大資料人員。很多公司的資料量並不是很大，不需要大資料人員。你時候願意做一個程式設計師？

近幾年，隨著科技的日新月異，許多之前沒有聽過的名詞接踵而出。比如雲計算，比如大資料，可以說雲端計算的誕生催生了大資料。所謂大資料，Gartner研究機構給出的定義是這樣的：一種需要具有更強決策力、洞察發現力以及流程優化能力的全新處理模式，以此來適應海量多樣化的資訊資產。筆者認為，大資料並非簡單的一種概念，而是一種方法，簡而言之，就是通過分析和挖掘資料，從而輔助進行決策的方法。

隨著近幾年大資料的越來越火熱，相關的大資料職業也成為了熱門，在諸多的大資料相關職位中，資料分析師和大資料工程師儼然已經成為當下最熱門的職位之二。那麼資料工程師和資料分析師有什麼區別呢？

首先來說資料分析師，所謂資料分析師，簡單來說就是從不同的行業中獲取資料，然後對獲取到的資料進行分析，並對相關問題進行解答，一般來說，資料分析師的主要任務就是對資料進行梳理、分析以及視覺化，從而幫助企業做出決策。而根據行業的不同，資料分析師的頭銜也不同，如：業務分析師、運營分析師等，但無論頭銜是什麼，資料分析師的崗位職責是相同的。

而對於資料分析師來說，需要掌握的技能也是比較多的，例如程式設計、統計學、數學、資料視覺化、通訊技術等等，這些都說明了資料分析師是一個通才，對人們的全面性要求也比較高。

說完資料分析師，接下來就說一下資料工程師。在大資料行業中，資料工程師扮演的角色舉足輕重，甚至可以說是不可或缺的。所謂資料工程師，其實本質上還是軟體工程師，也就是我們常說的程式設計師，他們是整個大資料系統的構建者和優化者，資料工程師的職責就是保證資料接收、轉移的準確性，維護系統的安全與穩定。和資料分析師不同的是，資料工程師一般不需要注意統計、分析和建模，他們的工作重點在於資料的架構、運算以及儲存等方面，而資料工程師所需要具備的能力技能一般也就是超強的程式設計能力以及編寫資料查詢程式的能力。

最後，相信大家對於資料分析師和資料工程師的區別一定有所瞭解了。總的來說，這兩個職位都是當前非常熱門的工作崗位，但職責有所不同，對於技術的要求和側重點也不盡相同，資料工程師更偏向於技術，而資料分析師則更加註重統計分析，但這兩個職位的未來發展前景都是非常不錯的，大家可以根據自己的喜好興趣和個人能力來決定應聘或者轉行哪個職位。