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大数据开发和大数据分析该怎么选择？大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等，负责大规模数据的处理和应用，工作以开发为主与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值为企业业务发展提供支持。
大数据开发做什么？
大数据开发分两类，编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。
大数据开发应具备的技能：
目前从事大数据应用开发的语言包括Java、Python、Scala、R等，需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生态的原理和使用方法，掌握数据开发、数据挖掘的各项流程。
大数据分析师是做什么的？
大数据分析师在大数据时代受到格外重视的一个岗位，尤其是具备专业技能以及行业经验的大数据分析人才，是企业竞相争抢的香饽饽。随着大数据行业的进一步发展，人才需求增加，大数据分析师培训也多了起来。
大数据分析师，随着企业对数据价值的重视也越发地得到重视，大数据分析师的日常工作，总结为挖掘海量数据当中的价值信息。做大数据分析涉及到数据获取、数据存取、数据预处理、数据建模与分析、数据可视化等环节。
大数据分析师应具备的技能：
熟悉Excel的使用，熟练使用图表及函数功能，掌握VBA编程技能者优先；熟悉MySQL数据库的使用，熟练掌握SQL相关的DML数据操作语言；了解基础的数据分析方法，包含：描述性分析、回归分析、方差分析；有相关数据可视化工作经验、自动化报表开发工作经验者优先。
通过上面的对比可以看出，两个岗位大数据开发倾向于数据挖掘开发技术方便，而大数据分析师侧重分析方面的技能，如何选择具体看你想从事哪个方向的工作了。
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