大数据开发和数据分析的区别
大数据行业能细分为大数据开发、大数据分析、大数据架构师等等领域，每个领域都有自己不同的工作目的，今天小千就来给大家介绍一下大数据开发和大数据分析岗位的相同不同点，介绍完之后你再考虑哪一个适合你就去培训哪个方向就可以啦。
大数据行业
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
数据通过各种软件收集，通过云数据中心储存，通过数据科学家或行业专家建模和加工，最后数据分析找到大量看似不相关数据背后的因果关系，这些因果关系的意义会让人们在各个方面可以推测未来，减少试错成本，降低风险，解放生产力。
大数据开发
大数据开发属于大数据行业的一个方向，顾名思义大数据开发更加注重的开发能力，也就是说你需要有处理代码的能力，服务器端的开发、数据库端的开发、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。
你需要学习的大数据开发工具有很多，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：关键词有爬虫、分词、自然语言学习、文本分类等。
大数据分析
大数据分析更加注重的数据处理和分析能力，负责数据指标的建立，数据之间的规律和联系，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规律、知识，或者对未来事物预测和预判的手段。
大数据分析方向需要使用到的工具也有很多，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。
其实大数据整个行业中，大数据开发、大数据架构、大数据分析都互相离不开彼此，缺少任何一环都无法进行下去，所以无论你选择哪个方向只要你能学得好都是能够找到高薪的工作的，更重要的是哪个适合你，建议都去了解一下。
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