大数据开发跟大数据分析的区别是什么?


大数据开发好还是大数据分析比较好一些?哪个薪资高?
零基础学习大数据开发,还是大数据分析?哪方面比较好?
今天我们来从技术角度和薪资角度全面进行分析,方便你的选择。
技术区别
在做选择之前,需要了解两者的不同,然后再结合自身已有的基础和兴趣做决定。
1、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,如果是零基础,适合有一定的开发基础,然后对于新东西能够快速掌握。
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2、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。
所以,如果是非理工科出身, 香港云主机编程能力较差,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。
除此之外,从薪酬上看,开发类的薪酬会略大与数据分析类的,这是由于岗位成本造成的,当然这只是一般情况下,任何领域的高端人才都是值钱的。
数据开发是基础,数据分析师生化,是对于开发的数据进行一定的研究和分析,然后得出数据背后的整体的现象和潜在的商业机遇,这二者是相互贯通的,对于我们的整体的生活也是各有利弊。
如果说这二者哪个好一点,只能说数据开发偏向于程序,数据分析偏向于数学。
薪资区别
1
大数据开发
作为IT类职业中的“大熊猫”,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关的,且比例还在上升。在美国,大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元;
大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

2
大数据分析
大数据分析同样作为高收入技术岗位,薪资也不遑多让,并且,我们可以看到,拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

最后,无论你是做大数据开发还是分析,都是高薪的技术岗位,最重要的是修炼好自己的技术。

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