大数据开发和大数据分析哪个就业发展好

大数据是从英语单词“Big Data”翻译而来的。是指以服务于决策为目的，需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据围绕数据展开，涉及到数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等内容，涉及到的岗位也非常多。其中目前两大就业方向是：

1、大数据开发工程师

分两种：

第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；

第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

2、大数据分析师

分两类：

一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；

另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。

想成为大数据分析师，数学和统计学基础很重要，数据分析的方式通常有两种，一是统计分析，二是机器学习。都需要数学知识。

大数据开发和大数据分析的不同

大数据开发：

大数据开发类的岗位对工程能力有一定要求，意味着需要有一定的编程能力、语言能力、解决问题的能力，大数据开发会涉及到大量的开源的东西。

主要工作在后端，持续的提升数据管道来保证数据的精确和可获取，好的工程师会为组织节省很多的时间和精力。

大数据分析：

大数据分析类的职位在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力。

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。核心职责是帮助其他人追踪进展，和优化目标。一般用大数据工程师提供的现成的接口来抽取新的数据，然后去发现数据中的趋势，同时也要分析异常情况。

最重要的，是修炼好自己的技术！

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