程序员和数据分析师哪个有发展

A. 数据分析师和程序员选哪个大四应届毕业生,基础比较一般从长远来看应该如何选择,往哪个方向发展

个人觉得应该选数据分析师。但企业对数据分析师的要求较高，不管是从学历上还是从工作经验上讲。你是个应届生，建议先敲个几年代码，积累下经验，当然，中间需要不断的充电，然后在转向数据分析师。

B. 数据分析师和 大数据工程师 哪个好

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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C. 数据分析师以后前景怎么样

数据分析师的就业前景是广阔的。
1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺芦段。
2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。
3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。
4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。
5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长衡哗粗久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，咐镇受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

D. 数据分析师和程序员的区别

1. 数据分析师是对数据进行分析
   

2. 程序员是编写程序

   两者目的不相同的。
   

E. 计算机专业：除了当程序员，还有什么好的就业方向未来有没有好的发展

计算机专业毕业的学生除了当程序员之外，还可以选择做产品经理、测试工程师、运维工程师、系统架构师、算法工程师、数据分析师、教学和科研岗位、UI设计师等等职业。学计算机专业的学生，未来还是有非常好的发展。

计算机专业毕业的学生就业方向除了以上介绍的这些岗位之外，在互联网公司、金融和教育等公司企业都离不开这个专业。同时在公务员选拔当中拥有计算机专业也会对其他人更有优势，学生可以根据自己的喜好和实际情况进行选择。

F. 请问大数据分析师需要996吗和程序员相比会好些吗

大数据分析师可能也是需要996的
大数据分析师也是程序员的一种，一般是使用sql来分析大数据。
真正的大数据分析师也是需要写代码的，一般都是用来处理大数据的代码，所以也是需要加班的。

G. 数据分析师写的代码与程序员写的代码有什么区别各自的发展前景怎么样

数据分析师编写的代码以数据分析和呈现为主要任务，目的是给人看的，而程序员写的代码主要以实现系统功能为主，目的是给人用的。

数据分胡枯析师编写的代码包括算法设计、算法实现、算法验证、算法应用几个关键步骤，关键在于发掘数据背后的价值（规律），数据分析往往与场景的结合比较紧密。数据分析师通常并不需要考虑程序的性能、安全性、分布式架构等系统级问题，所以往往数据分析师选择的编程语言都非常实用，包括Python、R等语言，看两个Python实现的例子：

程序员编写的代码主要是给用户使用的，需要考虑的内容就比较多了，比如程序的稳定性、简洁性（友好）、速度、并发、资源管理、权限管理等等内容，这里面既包括逻辑性问题又包括系统级问题。程序员往往分为应用级程序员和研发级程序员，研发级程序员解决系统级问题（容器开发），而应用级程序员往往解决功能实现的问题，可以说程序开发是一个非常系统化的流程，每个环节还要有严格的测试。看一下ZookeeperSession的流程图：

数据分析师在完成数据分世做含析任务之后，如果需要把这部分数据分析功能进行产品化封装，通常情况下就需要程序员来做相关的工作。举个例子来说，数据分析师往往采用Python来做数据分搜笑析的算法实现，但是程序员在进行功能封装的时候，往往会采用Java等语言对其代码进行重写以满足系统对性能的要求。

有的研发团队会设置专门的算法设计岗位和算法实现岗位，算法设计专注于算法本身，而算法实现则专注于算法的程序化实现。但是现在很多团队的算法设计师即要做算法设计也要做算法实现，所以现在的算法设计师往往也要懂得编程。