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西安数据分析师与数据挖掘师的区别

来源：西安CDA数据分析师培训学校时间：2022/6/23 10:35:02

　　数据科学的岗位大概分为四类：数据产品经理，大数据工程师、数据挖掘师、数据分析师。数据产品经理显而易见就是精通并擅长数据产品设计的PM。这里我们具体了解一下大数据工程师、数据挖掘师和数据分析师有什么区别。
　　工作内容区别
　　大数据工程师：大数据工程师是利用大户数技术处理大量数据的专业技术人员。其工作重点在于通过开发技术实现数据仓库管理、数据的实时计算等，可以定位为数据仓库的管理员。
　　数据挖掘师：主要指从大量的数据中通过算法搜索隐藏域其中知识的工程技术人员。其工作重点在与通过将算法运用到开发技术中，从而挖掘数据中的价值，其核心在于算法的运营，具体岗位有算法工程师、机器学习工程师等。
　　数据分析师：专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。数据分析师更注重业务层的分析能力，而不需要过多的掌握数据仓储以及获取，有人认为数据分析师相对来说层次较低，可能是没有看到在大数据领域的数据分析师的强悍吧。
　　入门门槛区别
　　大数据工程师：大数据工程师可以说是没有学历的入门门槛，主要是应用层面的开发能力，只要能掌握大数据开发技术，并且能够顺利并且出色的完成相关的开发任务就可以达到企业用人标准。但是大数据技术学习的过程还是会形成一个分水岭，因为大数据开发技术内容相对较多，甚至如果从Java基础开始学习，所需要学习的内容体系非常庞大，完全掌握大数据开发技术也并非易事。
　　数据挖掘师：数据挖掘工程师在算法层面对从业人员是一个天然的屏障。应该说是在数据科学领域中数据挖掘是入门要求较高的。一般要求从业者具备数据、算法等核心技能，而这些知识的学习一般都在要求在理工科专业本科及以上层次的人才才能接触到的。
　　数据分析师：初级的数据分析师(一般指中小企业少量数据的分析)基本是没有入门门槛的，只要掌握了相应的工具应用即可从事该工作，而在大数据分析领域，同样需要大量的统计学以及算法知识做为支撑，但是相对另外两个岗位而言，在开发技术方向的要求并不高。因此相对来说更好入门一些。

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