有朋友留言问：面试数据剖析相关作业，面试官让我说说数据工程师和数据剖析师的差异在哪里，怎样答复？
千万别用一句话就说完差异，而是经过多个维度比较来罗列出差异。这样不只能让面试官看到你真的懂这两个职位，还能让面试官看出你具有多维度拆解剖析办法、比照剖析办法的思维能力。
你能够从责任、日常作业内容、所需把握的技术、发展方向这4个维度来打开比较。
从责任维度来看，数据工程师偏重于清洗数据，使其能够被数据剖析师和数据科学家运用。而数据剖析师偏重于运用剖析方法来剖析现已清洗过的数据，然后得到对实践使用场景有意义和有辅导价值的数据定论。能够很明显的看出来，数据工程师偏开发，数据剖析师偏事务。
如果把数据比方成食材，那么数据工程师便是担任树立冷冻柜（数据库），确保食材新鲜优质的供货商，而数据分析师便是担任将食材做成甘旨菜品的厨师。
从日常作业内容维度来看，数据工程师的终究意图是完成数据管理，所以其作业是环绕将数据整理成规范格局，然后到达下降存储本钱、优化查询功率以及备份计划等方针。
而数据分析师是专门担任使用数据的，也便是从数据中找出能驱动处理事务问题的要害点，最后用可视化软件将定论展示给客户或高层领导。
从所需把握的技术维度来看，数据工程师的工作重点在于数据架构、核算、数据存储、数据流等，所以开发才能和大规模的数据处理才能是作为数据工程师的一些必备技术。
由于数据工程师还担任数据库规划、数据仓储，这就意味着他们有必要非常了解现有的数据库技能和数据管理体系，比方和大数据有关的Hadoop与HBase 等。
而数据剖析师更偏重于处理事务问题，所以了解事务、懂常用的剖析办法、会跨部门交流是他们需求的必备技术。
从开展方向维度来看，数据工程师则可以往数据架构师、数据发掘工程师等方向开展，而数据分析师可以往数据产品司
理、数据发掘工程师、业务司理等方向开展。
它们还有一个一起的发展方向，那便是数据科学家。数据科学家便是一起具有数据工程师和数据分析师两种职业技能的人才。
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