简介：许多朋友询问有关数据分析和大数据开发的哪些好问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
1.技术差异
大数据开发位置对代码功能和工程功能具有一定的要求，这意味着他们需要一定的编程能力和一定的语言能力，然后解决问题的能力。
因为大数据开发将涉及大量开源物品，并且还有更多的开源坑，因此您需要快速找到问题以解决问题。如果为零，则适用于某个开发基础。
如果它是大数据分析类的职位，就业务而言，您需要快速理解，理解和掌握业务，以通过数据来感知业务的变化，并通过数据分析做出业务决策。
它需要一定数量的数据处理功能，例如使用某些脚本，SQL数据库的查询，Execl，SAS，R和其他工具的使用。在工具级别，更改的范围相对较小，相对较小，这主要是商业理解。
2.工资差异
作为IT职业中的“大熊猫”，可以说大数据工程师的收入处理能够达到类似的顶级。在国内IT，沟通和行业招聘中，有10％与大数据有关上升。
在美国，大数据工程师的平均年薪高达175,000美元。数据开发工程师在第一城市和大数据开发城市中相对较高。
大数据分析：大数据分析也是高收入技术职位，薪水并不多，我们可以看到拥有3 - 5年技术经验的人才工资可以达到3万多个。
3.不同的数据存储
传统数据分析数据具有少量数据，这相对较容易处理。无需考虑数据的存储问题。大数据中涉及的数据的特征是质量，多样性，高速和跨性别。需要特殊的存储工具。
4.不同的数据挖掘方法
传统的数据分析数据通常使用人工采矿或收集。在人为无法实现最终目标的大数据面前，有必要使用多种大数据技术（例如爬网）实现最终数据挖掘。
大数据开发目前是流行的就业方向。一方面，有许多大数据开发的情况。另一方面，难度不高，有很多人可以接受。BIG数据开发是基于大数据平台的开发，并充分利用了大数据平台提供的功能来满足实际企业的需求。大数据平台；
大数据分析是大数据应用程序的重点。BIG数据分析基于大数据平台为特定数据分析提供的功能。数据分析与方案密切相关，例如旅行大数据分析，大数据分析，财务大数据分析等。DATA分析师主要工作，收集，处理和实施统计数据分析；使用工具，提取，分析，呈现数据，实现数据的业务意义，需要业务理解和工具应用功能；
如果您学习零基础学习，建议您完全结合自己的情况，看看您更感兴趣和才华横溢的方向，以选择相应的学习方向。
看个人特定情况。
大数据开发和大数据分析还不错，而且编程能力很弱，但是如果可以理解业务，则可以选择数据分析。
个人还建议数据分析行业。在做出选择之前，我们需要了解两者之间的差异，然后根据我们自己的基础和兴趣做出决定。无论是大数据开发还是大数据分析，它都是高薪技术。最重要的是它自身的能力。
大数据就业前景
随着大数据技术的成熟度，大数据应用程序的受欢迎程度和开发才刚刚开始。我们预计，在未来的二十年，甚至更长的一段时间内，这将是大数据的黄金发展阶段。相关行业将吸引巨大的发展机会。大多数行业都需要，并且与营销，营销和运营有关的需求很多。BIG数据不是一个立场。在学习了大数据认证之后，您可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据开发工程师，大数据运营和维护工程师数据与数据相关的人才在内无论是国内还是外国，都需要迫切需要市场与大数据相关的管理人才具有大数据分析结果。
根据“大数据人才报告”，数字Lian Xunying表明，该国当前的大数据才能将仅为460,000，而未来3 - 5年的大数据才能的差距将达到150万。
根据专业社交平台LinkedIn，研发工程师，产品经理，人力资源，市场营销，运营和数据分析发布的“ 2016年中国互联网大多数人才报告”，是中国互联网行业的第六类人才职位。研发工程师的需求最大，数据分析才能是稀缺的。《 Lingying报告》表明，数据分析的供应指数的供应指数最低，只有0.05，这是高度稀缺的。DATA分析人才也是最快的，也是最快的。中国商业联合会数据分析专业委员会的统计数据平均为19.8个月。
大数据就业方向
1. Hadoop大数据开发方向
市场需求很强，大数据培训的主体是IT培训机构的重点。
相应的职位：大数据开发工程师，爬网工程师，数据分析师等。
2.数据挖掘，数据分析机器学习方向
起点很高且困难，市场上只有很少的培训机构正在这样做。
相应的职位：数据科学家，数据挖掘工程师，机器学习工程师等。
3.大数据yun wei云计算方向
市场需求是中等的，它更倾向于Linux和云计算学科。
相应位置：大数据操作和维护工程师
结论：以上是有关数据分析的相关内容和主要数据开发的相关内容摘要。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?