近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。
在大数据处理当中，通常涉及到大数据开发和大数据分析两个大的岗位方向，虽然具体负责的工作内容不同，但是都是为了大数据处理而服务。
大数据处理的整个流程，可以划分为几个阶段：数据储存、数据计算、数据分析挖掘、数据可视化等。其中数据存储和数据计算的阶段，通常由大数据开发岗位完成；数据分析挖掘、数据可视化阶段，则主要由大数据分析来完成。
从企业大数据处理的实际工作来看，大数据开发和大数据分析都是不可或缺的岗位，而对于从业者而言，可以根据自己的兴趣来规划发展方向。
大数据开发
大数据开发，主要工作重点是大数据应用实现，注重服务器端开发、数据库开发、呈现与可视化人机交互等衔接数据载体和数据加工各个单元以及用户的功能落地与实现。
大数据开发主要需要掌握的技能包括——
数据库开发：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive等；
数据流工具开发：Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等；
数据前端开发：HightCharts、ECharts、JavaScript、D3、HTML5、CSS3等；
数据获取开发：爬虫、分词、自然语言学习、文本分类等。
大数据分析
大数据分析，主要工作重点在数据建模与分析，更多注重的是数据指标的建立，数据的统计，数据之间的联系，数据的深度挖掘和机器学习，并利用探索性数据分析的方式得到更多的价值线索。
大数据分析主要需要掌握的技能包括——
数据库应用：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等；
数据加工：ETL、Python等；
数据统计：统计、概率等；
数据分析：数据建模、数据挖掘、机器学习、回归分析、聚类、分类、协同过滤等。
关于大数据与数据分析，大数据开发岗和分析岗，以上为大家做了一个简单的对比了。大数据开发和大数据分析，在企业数据团队当中，都是不可或缺的重要人才，而想要在行业当中立足发展，自身的技能实力过硬才是关键。
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