Question

数据分析师和 大数据工程师 哪个好

Answer 1

两个岗位完全不同。数据分析师是用数据的。数据工程师是把数据汇聚起来的。不过非要说好的话，数据分析师是比较好的。

数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候就需要打电话寻求数据科学家的帮助。

互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

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Answer 2

CDA——数据分析师主要是在企业中扮演战略参谋的角色，对企业各类运营、销售、管理、战略等数据进行分析，可以有效规避运营风险和提升成本利用率。没有行业界限。目前数据分析发展空间很大。
大数据工程师：属于软件程序员岗位，受年龄限制较大，一般到了30岁以上基本上，就容易产生职业瓶颈。

Answer 3

2016年，我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得明显突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。2017年，大数据产业发展迎来“黄金期”，产业集聚将进一步特色化发展，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。
趋势一：政策环境持续优化，产业发展将迎来“黄金期”
随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环境将进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求将进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现，产业规模将继续保持30%以上的高速增长态势。
趋势二：大数据产业集聚，将呈现特色化发展
大数据综合试验区建设是国家统筹推进大数据产业发展的重要举措。2016年，国家对大数据产业区域发展进行整体规划布局，共计批复了8个国家大数据综合试验区建设。2017年，随着8大国家大数据综合实验区建设不断加快，产业发展将推动形成特色领域。围绕京津冀和珠三角跨区域类综合试验区，将更加注重数据要素流通，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，支撑跨区域公共服务、社会治理和产业转移，促进区域一体化发展。结合地方产业发展和应用特色，大数据产业集聚区和大数据新型工业化产业示范基地建设也将持续推进。
趋势三：大数据与人工智能、云计算、物联网，等技术的融合创新将更加深入
网络信息技术领域是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域，是全球技术创新的竞争高地。大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术是最典型的网络信息技术，创新驱动是其发展的原动力，新兴技术间的融合创新更是产业发展的主基调。2017年，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，融合创新将会不断地涌现和持续深入。
趋势四：工业大数据对智能制造的，赋能效应将进一步释放
在《大数据产业发展规划2016-2020年》中，提出了深化工业大数据创新应用的重点任务和实施工业大数据创新发展工程，加快工业大数据基础设施建设，推进工业大数据全流程应用，培育数据驱动的制造业新模式。2017年，随着《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《大数据产业发展规划2016-2020年》等政策规划的落地实施，我国将进一步深化工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用，探索建立工业大数据中心，实施工业大数据应用示范工程，工业大数据对智能制造的赋能效应将进一步释放。趋势五：大数据安全和数据跨境流动，将成为国家和社会关注的焦点
数据资源作为信息社会的重要生产要素、无形资产和社会财富，成为一个国家的基础性战略资源。近年来，由于数据在网络空间传播迅速，且当前技术手段和行政手段都无法对其实施有效监管，使得大数据安全问题和数据跨境流动安全风险日益加剧。2016年，国家和地方大力推动大数据安全创新发展。2017年，随着《中华人民共和国网络安全法》及相关配套细则的正式实施，大数据安全的市场空间将进一步释放，政府和企业在大数据安全技术、产品和服务创新方面的投入进一步加大；国家大力推进双边区域性跨境数据流动合作，建立国家间数据流通保护的协调机制，参与数据跨境流动国际标准和规则制定的积极性将不断提高。