本文摘要：而数据分析师是专门卖力应用数据的也就是从数据中找出能驱动解决业务问题的关键点最后用可视化软件将结论展现给客户或高层向导。 1. 千万别用一句话就说完区别而是通过多个维度比力来枚举出区别。 这样不仅能让面试官看到你真的懂这两个职位还能让面试官看出你具备 多维度拆解分析方法、对比分析方法的思维能力。 2. 你可以从职责、日常事情内容、所需掌握的技术、生长偏向这4个维度来展开比力。 3. 从 职责 维度来看数据工程师偏重于清洗数据使其可以被数据分析师和数据科学家使用。

而数据分析师是专门卖力应用数据的也就是从数据中找出能驱动解决业务问题的关键点最后用可视化软件将结论展现给客户或高层向导。

1. 千万别用一句话就说完区别而是通过多个维度比力来枚举出区别。

这样不仅能让面试官看到你真的懂这两个职位还能让面试官看出你具备 多维度拆解分析方法、对比分析方法的思维能力。

2.你可以从职责、日常事情内容、所需掌握的技术、生长偏向这4个维度来展开比力。

3.从 职责维度来看数据工程师偏重于清洗数据使其可以被数据分析师和数据科学家使用。而数据分析师偏重于使用分析方法来分析已经清洗过的数据从而获得对实际应用场景有意义和有指导价值的数据结论。

可以很显着的看出来数据工程师偏开发数据分析师偏业务。

4.如果把数据比喻成食材那么数据工程师就是卖力建设冷冻柜（ 数据库 ）保证食材新鲜优质的供应商而数据分析师就是卖力将食材做成鲜味菜品的厨师。

5.从 日常事情内容维度来看数据工程师的最终目的是实现数据治理所以其事情是围绕将数据整理成尺度花样从而到达降低存储成本、优化查询效率以及备份方案等目的。

因为数据工程师还卖力数据库设计、数据仓储这就意味着他们必须十分熟悉现有的数据库技术和数据治理系统好比和大数据有关的Hadoop与HBase 等。

6.从所需掌握的 技术维度来看数据工程师的事情重点在于数据架构、盘算、数据存储、数据流等所以开发能力和大规模的数据处置惩罚能力是作为数据工程师的一些必备技术。

有朋侪留言问：面试数据分析相关事情面试官让我说说数据工程师和数据分析师的区别在那里怎么回覆？

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7. 从 生长偏向维度来看数据工程师则可以往数据架构师、数据挖掘工程师等偏向生长而数据分析师可以往数据产物司理、数据挖掘工程师、业务司理等偏向生长。

它们另有一个配合的生长偏向那就是数据科学家。

数据科学家就是同时具备数据工程师和数据分析师两种职业技术的人才。

而数据分析师更偏重于解决业务问题所以相识业务、懂常用的分析方法、会跨部门相同是他们需要的必备技术。

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