大数据开发和大数据分析学哪个好？

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大数据分析 vs 大数据开发

首先工作本身没有好坏之分，最好结合自身的基础和兴趣确定哪个工作比较适合自己。大数据分析和大数据开发都是与大数据相关的工作，

都有着比较好的发展前景，下面具体来说一下两者的区别：

大数据分析

需要思考如何将大量的数据经过一系列的加工、处理、分析和挖掘之后，让其能够在现实的业务场景中应用，提升业务产出和效率，数据分析人员需要规划出整个流程的实现逻辑，以便后续让大数据开发做相应的支持开发。因此在这个过程中，数据分析人员需要较强的数据分析和挖掘理论基础，相对活跃的思维和拓展，敏锐的数据感知能力,以及对业务或者市场有更深的了解和洞察能力，通过数据感知业务的变化，结合数据找到业务问题根源，同时通过一系列数据分析挖掘技术,比如模型构建等找到解决业务问题的方案，数据分析注重数据敏感度，业务问题的理解和转化能力，需要较强的数据分析理论和思维做基础。

大数据开发

对于大数据开发人员来说则需要很强的code能力，通过这种能力将数据分析产生的模型或输出进行落地，让数据真正得到应用，大数据开发更偏重于业务逻辑的实现和功能的开发，其对技术实现的要求会比数据分析要强很多，有一系列的框架能力要去学习，以便更好地应对各种开发需求和功能实现，因此想要从事大数据开发就需要有较强的学习能力，代码实现能力，熟练各种开发语言和框架。

若你是一个有开发经验且对数据开发感兴趣，进行数据开发相对来说价值性更高，因为你不仅能够掌握数据开发技能，同时在下放逻辑的开发过程中也能够学习大数据分析的相关知识，也就是说懂得的东西相对更加全面。若你毫无开发经验，但有数据分析基础，也很爱思考大数据研发方向，同时对数据分析也很感兴趣，大数据分析就更适合你，大数据分析的发挥舞台也很大。

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（编辑：武汉站长网）

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