程序員和數據分析師哪個有發展

A. 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。

B. 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。

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C. 數據分析師以後前景怎麼樣

數據分析師的就業前景是廣闊的。
1、人才缺口大，IT時代逐漸被DT時代取代，用理性的數據分析代人工的經驗分析成為主流，數據分析人才的供給指數僅為0.05，屬於高度稀缺蘆段。
2、入門相對簡單數據分析是一門跨領域技術，不需要很強的理工科背景，反而那些有市場銷售、金融、財務或零售業背景的人士，分析思路更加開闊。
3、薪資待遇高1-2年工作經驗的大數據分析崗位的平均月薪可達到13k左右的水平。崗位的薪酬和經驗正相關，越老越值錢。
4、行業適應性強幾乎所有的行業都會應用到數據，數據分析師不僅僅可以在互聯IT行業就業，也可以在銀行、零售、醫葯業、製造業和交通傳輸等領域服務。
5、職業壽命長數據分析職業一旦掌握，可以在職場上收益長衡嘩粗久，掌握這門新興技術都會大有用武之地，咐鎮受其他外部業務影響相對較小，職位相對穩定。

D. 數據分析師和程序員的區別

1. 數據分析師是對數據進行分析
   

2. 程序員是編寫程序

   兩者目的不相同的。
   

E. 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。

F. 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。

G. 數據分析師寫的代碼與程序員寫的代碼有什麼區別各自的發展前景怎麼樣

數據分析師編寫的代碼以數據分析和呈現為主要任務，目的是給人看的，而程序員寫的代碼主要以實現系統功能為主，目的是給人用的。

數據分胡枯析師編寫的代碼包括演算法設計、演算法實現、演算法驗證、演算法應用幾個關鍵步驟，關鍵在於發掘數據背後的價值（規律），數據分析往往與場景的結合比較緊密。數據分析師通常並不需要考慮程序的性能、安全性、分布式架構等系統級問題，所以往往數據分析師選擇的編程語言都非常實用，包括Python、R等語言，看兩個Python實現的例子：

程序員編寫的代碼主要是給用戶使用的，需要考慮的內容就比較多了，比如程序的穩定性、簡潔性（友好）、速度、並發、資源管理、許可權管理等等內容，這裡面既包括邏輯性問題又包括系統級問題。程序員往往分為應用級程序員和研發級程序員，研發級程序員解決系統級問題（容器開發），而應用級程序員往往解決功能實現的問題，可以說程序開發是一個非常系統化的流程，每個環節還要有嚴格的測試。看一下ZookeeperSession的流程圖：

數據分析師在完成數據分世做含析任務之後，如果需要把這部分數據分析功能進行產品化封裝，通常情況下就需要程序員來做相關的工作。舉個例子來說，數據分析師往往採用Python來做數據分搜笑析的演算法實現，但是程序員在進行功能封裝的時候，往往會採用Java等語言對其代碼進行重寫以滿足系統對性能的要求。

有的研發團隊會設置專門的演算法設計崗位和演算法實現崗位，演算法設計專注於演算法本身，而演算法實現則專注於演算法的程序化實現。但是現在很多團隊的演算法設計師即要做演算法設計也要做演算法實現，所以現在的演算法設計師往往也要懂得編程。