數據分析師還是程序員

A. 程序員可以轉行數據分析師嗎

許多程序員會覺得自己會編程、能開發，轉行數據分析師不成問題。一般來說，數據分析師可以分為兩個方向。一個是偏技術方面，在這一方面，各位程序員可謂是優勢十足。編程代碼，不成問題，也要著重提高自己的數據挖掘以及數據可視化能力，最重要的是要培養自己的數據思維，通過數據發現問題解決問題。

另外一個方向就是偏業務方面，這需要很強的業務理解能力。程序員小夥伴如果選擇這一方向的話，就需要加強對相關行業市場以及企業業務進行更加深入地了解，通過數據分析，幫助企業建立起統一的業務指標，發現企業運營中的問題，預測未來的發展方向並做出正確決策。

可以說，程序員轉行數據分析師的優勢還是很大的，但轉行之前，還是需要確定自己的發展方向，為將來做一個大體的職業規劃，才能朝著方向不斷努力。大家轉行找工作之前，先對照目標公司的招聘要求，看自己的實際能力是否與要求相匹配。

關於程序員可以轉行數據分析師嗎，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

B. 程序員和數據分析員一樣嗎

不一樣！
網路下「程序員」或「數據分析員」，會得到詳細的答案。
程序員（Programmer，Computer Programmer或Coder），它可以指在程序設計某個專業領域中的專業人士，或是從事軟體撰寫，程序開發、維護的專業人員。但一般Coder特指進行編寫代碼的編碼員。
數據分析員是根據數據分析方案進行數據分析的人員，能進行較高級的數據統計分析，負責公司錄入人員的管理和業績考核，以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓，和錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對等職責。
程序員的定義比較的准確，但是「數據分析員」的定義就有待商榷了。
因為我是做網站優化的，所以在網站運營中也會遇到很多「數據分析員」，但網站數據分析員，主要是依據網站自身數據，結合用戶行為、用戶行為，為網站提供數據支持。需要多搜索引擎優化有較深的了解。

C. 數據分析師和程序員選哪個大四應屆畢業生,基礎比較一般從長遠來看應該如何選擇,往哪個方向發展

個人覺得應該選數據分析師。但企業對數據分析師的要求較高，不管是從學歷上還是從工作經驗上講。你是個應屆生，建議先敲個幾年代碼，積累下經驗，當然，中間需要不斷的充電，然後在轉向數據分析師。

D. 計算機專業：除了當程序員，還有什麼好的就業方向未來有沒有好的發展

計算機專業畢業的學生除了當程序員之外，還可以選擇做產品經理、測試工程師、運維工程師、系統架構師、演算法工程師、數據分析師、教學和科研崗位、UI設計師等等職業。學計算機專業的學生，未來還是有非常好的發展。

計算機專業畢業的學生就業方向除了以上介紹的這些崗位之外，在互聯網公司、金融和教育等公司企業都離不開這個專業。同時在公務員選拔當中擁有計算機專業也會對其他人更有優勢，學生可以根據自己的喜好和實際情況進行選擇。

E. 大數據專業將來就是編程、敲代碼嗎前景怎麼樣

學大數據很不錯，就業前景廣闊！

但是有關大數據的崗位，通常都是有學歷要求的，一般是大專/本科起步。

大數據作為一項前沿互聯網技術，目前被各互聯網大廠的項目部門大量需求，如視頻推薦等。隨著鴻蒙系統的發布，物聯網時代將會催生更多大數據崗位。大數據技術在現在，以及可預見的將來，都是比較吃香的。

我國大數據發展整體上仍處於起步階段，雖然快速發展的格局基本形成，但是在數據開放共享、以大數據驅動發展等方面都需要大量的大數據專業人才。大數據是一門交叉學科，很多大學沒有為大數據單獨設置專業，主要有自學和報班學習兩種途徑。

大數據專業全稱數據科學與大數據技術，是2016年我國高校設置的本科專業。有32所高校成為第二批成功申請「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。加上第一批成功申請該專業的北京大學、對外經濟貿易大學及中南大學，目前共有35所大學獲批開設大數據專業。

大數據（Bigdata）專業的學生不僅具備計算機編程、統計和數據挖掘等專業技能，還能夠將這些技能應用到自己所選領域中解決問題，比如應用到社會科學、自然科學和工程學領域。所以對於這項偏技術類的專業，你學大數據是一個很好的選擇。

大數據工程師待遇30~50萬之間。

你可以看到，在市場需求和人才供應的不均衡下，大數據人才問題日漸嚴峻。

人才緊缺帶來的最直觀的現象就是薪酬的提升。

目前，一個大數據工程師的月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的數據分析師的薪酬在30萬~50萬元之間，而更頂尖的大數據技術人才則是年薪輕松超百萬，成為各大互聯網和IT公司爭奪的對象。

因而甚至有觀點認為，大數據專業正在成為求職者進入大公司的捷徑。

綜上所述，大專學大數據是不錯的選擇，如果提升一下學歷和實力，今後的就業會很容易。所以，不要因為學校是大專院校就放棄學習，你只有在大學期間更努力，積累深厚的專業功底，才能在這個越來越卷的職場脫穎而出。

對於想進大廠的應屆畢業生，建議考一個阿里雲大數據ACP證書，市面上大數據相關的認證證書並不多，有含金量、能被市場認可的更少了，而阿里雲大數據ACP認證算是其中一個。它不僅能讓你的理論知識聯系實際應用，更能對你的求職起到助推作用，是你找工作的一個加分項。

想了解的同學可以關注我，免費領取大數據課件。

F. 數據分析適合什麼專業

數學

隨著科技事業的發展，數學專業和其他專業的聯系也越來越緊密，所以數學專業知識也得廣泛的應用。

看到數據分析，就會想到和數據相關的行業就一定要用到數學，數據分析師需要有專業的數學功底和嚴密的邏輯思維，而嚴密的邏輯思維則來源於扎實的數學功底。學數學的同學更注重理論的完備性和邏輯鏈的完整性，即對於在分析過程中出現的任何一些命題，都要能證明它是正確的還是錯誤的。

統計學

統計學貫穿數據分析的全過程，沒有統計學基礎，很難有專業的數據分析。數據分析的各個步驟，都要用到統計學的知識。和數學相反，統計學是個被名字拖累的專業，會讓人嚴重低估了它本身的專業性。其實統計學是很適合做數據相關工作的。

計算機相關專業

學習計算機專業同學可以從事數據研發/開發工程師，數據挖掘/機器學習工程師，對編程技術上的要求高一些。近年來企業招的數據分析師，其實大部分應該叫：數據程序員。基本上都是進公司跑數據的，不做啥“分析”，因此計算機相關專業會有優勢。畢竟寫代碼寫的多。數據倉儲，演算法這些就更依賴開發能力，這本來就是計算機專業的范疇。

G. 請問大數據分析師需要996嗎和程序員相比會好些嗎

大數據分析師可能也是需要996的
大數據分析師也是程序員的一種，一般是使用sql來分析大數據。
真正的大數據分析師也是需要寫代碼的，一般都是用來處理大數據的代碼，所以也是需要加班的。

H. 數據分析師和 大數據工程師 哪個好

兩個崗位完全不同。數據分析師是用數據的。數據工程師是把數據匯聚起來的。不過非要說好的話，數據分析師是比較好的。

數據工程師對演演算法有相當好的理解。因此，數據工程師理應能運行基本數據模型。商業需求的高端化催生了演算高度復雜化的需求。很多時候，這些需求超過了數據工程師掌握知識范圍，這個時候就需要打電話尋求數據科學家的幫助。

互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

想要了解更多關於數據分析師和大數據工程師的信息可以到CDA認證機構了解一下，全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

I. 數據分析員屬於什麼專業

數據分析員是一種職業，而想要成為一名數據分析員，可以選擇以下專業：
硬實力：數據分析師需要學生有一定的數學、計算機背景，從這個出發點來說，數學、統計、計算機科學等專業可以從事數據分析工作。這三個專業的同學可以雖然可以處理大量數據，並且擁有很強的數據分析能力，但是這類同學對於Business 和 Marketing缺乏了解。

軟實力：軟實力要求學生懂業務、懂管理，從這個出發點來說，信息管理、市場營銷、電子商務、社會學、金融學等專業畢業後也可以從事數據分析相關工作。不過，這幾個專業在業務方面可能專業度非常高，但是缺點也是非常明顯的：缺乏很強的數學和計算機背景，在實際操作中缺乏相關的專業技能。

更本質的看，數據分析是一種技能，人人可以學，學了都有用。這是個要用數據說話的年代，懂點數據相關知識可以更好的服務工作與學習。