1、就业方向不同

2、1.大数据开发工程师

3、有两种：

(相关资料图)

4、首先是写一些Hadoop和Spark的应用。

5、二是开发大数据处理系统本身。对理论和实践的要求更深，技术性更强。

6、2.大数据分析师

7、分为两类：

8、一种偏向于产品和运营，更注重商业。主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场调研、参与产品开发、建立数据模型提高运营效率。

9、另一种更注重数据挖掘技术，门槛高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时工资待遇也比较好。

10、就业前景和薪资待遇都不一样。

11、1.大数据开发

12、作为IT界的“大熊猫”，大数据工程师的收入和待遇可以说达到了同类的顶尖。国内IT、通信、行业招聘有10%与大数据相关，而且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均年薪17.5万美元；

13、大数据开发一线城市和大数据发展城市的工程师薪资相对较高。

14、2.大数据分析

15、大数据分析也是高收入的技术岗，工资也不算多。而且我们可以看到，有3-5年技术经验的人才薪资可以达到30K以上。

16、适合不同人群

17、1.大数据开发

18、大数据开发工作对代码能力和工程能力有一定的要求，也就是说你需要艺术块有一定的编程能力，处处语言能力，然后是解决问题的能力。

19、因为大数据开发会涉及到很多开源的东西，开源的东西很多，所以你需要能够快速定位和解决问题，适合有一定开发基础，或者0基础但是能够快速掌握新事物的人。

20、2.大数据分析

21、如果是大数据分析的岗位，在业务上，你需要能够快速了解、理解和掌握业务，通过对业务变化的数据感知和对数据的分析做出业务决策，这在技术上是必须的。具有一定的数据处理能力，

22、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，改变的范围比较小，主要是对业务的理解能力。

23、所以，如果你是非理科生，编程能力较弱，但对业务的理解还可以，其实可以选择数据分析。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。