数据分析师和数据分析工程师的区别

1. 数据分析师和数据分析工程师的区别

　　这两个概念并没有什么差异。现在我们国家是没有注册项目数据分析师的，因为只有劳动和社会保障部才有资格颁发职业资格证书。 现在市面上有两种所谓的项目数据分析师证书： 一个是中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《项目数据分析师证书》，一个是工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》。
　　数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。
　　数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。
　　技能要求：具有丰富的数据分析，挖掘，和数据仓库建模的项目实践经验，擅长常用的统计方法如：线性回归、逻辑回归、实验设计、市场篮分析、聚类、分群等，熟悉主流统计分析软件，数据挖掘的常用算法，能够进行海量数据处理和挖掘。

2. 数据分析师是高级工程师吗

专业、熟练、成熟的数据分析师可以说是高级工程师，但不同考试、认证、证书有不同的评价标准，不能一概而论。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

数据分析师的技能要求：
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
以上内容参考：百度百科-数据分析师

3. 数据分析师是高级工程师吗

专业、熟练、成熟的数据分析师可以说是高级工程师，但不同考试、认证、证书有不同的评价标准，不能一概而论。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

数据分析师的技能要求：
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
以上内容参考：百度百科-数据分析师

4. ETL工程师是做什么的?

ETL工程师又叫数据库工程师。
ETL工程师的主要工作内容有：从事系统编程、数据库编程与设计。


ETL原本是作为构建数据仓库的一个环节，负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。因为以前经常是将业务系统的数据取出来放到数仓中，按照星型或雪花型建模。


ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。

5. ETL工程师是做什么的?

ETL工程师又叫数据库工程师。
ETL工程师的主要工作内容有：从事系统编程、数据库编程与设计。ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。
所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。

职业前景
从业务角度讲，随着数据应用的日益丰富，不同平台、系统的相互大批量数据交互成常态，仅仅满足于采集数据已经不适应业务需要，还需要能够为数据的目的端落地提供支撑，ETL工程师需要一个端到端的更适应业务需要的数据交换系统。
从技术角度讲，ETL做一定的扩展可以升级为兼具交换能力，两者有传承，可以实现平滑过渡，但交换却要考虑用另一个工具实现，同时未来大数据平台组件将异常丰富，相互之间的数据交换将是常态，必要要有更高级别的交换工具满足这些需求。

6. etl工程师有前景吗

在大数据背景下，越来越多的企业开始涉足大数据，ETL作为企业搞大数据的重要技术平台，确实是需要重视的，也需要技术实力足够的ETL工程师来支持企业大数据平台的建设和运营。所以，只要大数据的前景一直向好，那么ETL工程师的发展前景也是不必担心的。

至于说ETL工程师做什么，从传统的ETL到大数据背景下的ETL，作为技术人员，确实需要不断提升自己的技术实力。传统时期的ETL工程师，主要负责数据采集环节，且数据流动往往是单向性的，而在大数据时代，ETL工程师面临的应用场景更多，ETL需要采取和处理的对象也在升级，需要解决的问题也更多。
从业务角度讲，随着数据应用的日益丰富，不同平台、系统的相互大批量数据交互成常态，仅仅满足于采集数据已经不适应业务需要，还需要能够为数据的目的端落地提供支撑，ETL工程师需要一个端到端的更适应业务需要的数据交换系统。
从技术角度讲，ETL做一定的扩展可以升级为兼具交换能力，两者有传承，可以实现平滑过渡，但交换却要考虑用另一个工具实现，同时未来大数据平台组件将异常丰富，相互之间的数据交换将是常态，必要要有更高级别的交换工具满足这些需求。
大数据时代的ETL工程师，除了从事传统的系统编程、数据库编程与设计，还需要熟悉主流数据库技术，如oracle、Sql server、PostgeSQL等，并且得会数据etl开发工具，如Datastage,Congos,Kettle等。
关于ETL工程师发展前景好吗，ETL工程师做什么，以上就是详细的介绍了。在ETL工程师的未来职业发展上，除了要掌握足够的数据库开发技术，相关的大数据技术也要掌握，这样才能更好地解决大数据时代的ETL数据采集与处理。

7. etl工程师是做什么的，工作内容是什么？

etl工程师是从事系统编程、数据库编程与设计，要掌握各种常用的编程语言的专业技术人员。也叫数据库工程师。
工作内容：
见岗位职责：
 1. 海量数据的ETL开发，抽取成各种数据需求。
 2. 参与数据仓库架构的设计及开发 。
3. 参与数据仓库ETL流程优化及解决ETL相关技术问题。
4、熟悉主流数据库技术，如oracle、Sql server、PostgeSQL等。
 4、精通etl架构，有一定的etl开发经验，了解日常作业的部署和调度。
 5、会数据etl开发工具，如Datastage,Congos,Kettle等。

8. etl工程师是做什么的？工作内容是什么？

etl工程师是从事系统编程、数据库编程与设计，要掌握各种常用的编程语言的专业技术人员。也叫数据库工程师。
工作内容：
见岗位职责：
 1. 海量数据的ETL开发，抽取成各种数据需求。
 2. 参与数据仓库架构的设计及开发 。
3. 参与数据仓库ETL流程优化及解决ETL相关技术问题。
4、熟悉主流数据库技术，如oracle、Sql server、PostgeSQL等。
 4、精通etl架构，有一定的etl开发经验，了解日常作业的部署和调度。
 5、会数据etl开发工具，如Datastage,Congos,Kettle等。