大数据开发和大数据分析到底有何区别 不止研究方向不同

现在人们生活在大数据的社会，很多人对大数据行业很有兴趣，大数据的相关岗位很多，对次并不是很了解，下面说一下大数据开发和大数据分析之间有什么区别。

从岗位划分上来看，大数据领域目前的岗位主要集中在三个领域，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗位，目前大数据开发岗的人才缺口相对比较大，所以目前很多大数据方向的研究生也会选择开发岗，虽然大数据分析岗位也不少，但是岗位竞争还是非常激烈的，很多博士研究生也比较愿意选择分析岗（算法岗）。

大数据开发和大数据分析岗位首先在技术上就有一定的区别：

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。

大数据分析类的职位，数据分析师的在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展，优秀的数据分析师指导业务发展。主要是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。

研究方向也不一样。大数据开发主要研究方向是：库开发、数据流工具开发、数据前端开发、数据获取开发等，“开发”更注重的是熟练掌握，快速实现；大数据分析的主要研究方向则是：数据库应用、数据加工、数据统计、数据分析等，只有对这些业务形态和业务流程充分理解才能对数据有可能更正确的建模和解读。

两者由于职责和工作内容不同，所以在工资方面也不一样，大数据开发岗位的工资比较高，而大数据分析师需要一定的从事经验才能获得较高的工资。

以上就是为大家带来的大数据开发和大数据分析之间的区别，但对于大数据开发这个大行业来说，前景是很好的，正所谓工作不分贵贱。