数据分析师和数据挖掘工程师的区别 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多
数据分析师与数据挖掘工程师，分别有什么从业要求？ 谢邀，之前我回答过另一个问题，现在我把答案复制过来，仅供参考。我上一份工作是数据分析师，现在的工作是数据挖掘工程师，因此我可以以我自己的实际经验来回答这个问题。数据分析师和数据挖掘工程师，同属于数据领域的洞察者，但是两者的工作内容却有着不小的区别。对于一个数据分析师来说，最重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据分析师：数据分析师使用的主要工具可以是编程，但并非必要；因为现在已经存在大量的强大、易用的数据分析工具，比如Excel、Tableau、SPSS、SAS等，即使你没有编程能力，仍然能胜任绝大多数的数据分析工作；但是相对于数据挖掘工程师，你还额外需要一些能力，比如数据可视化的能力、写数据报告的能力、在领导甚至许多人面前做报告、讲演的能力等；同时，由于现在互联网公司都在讲大数据，数据的存储基本上在各种大数据平台和数据库中，因此你有必要掌握Hive、HDFS、MySQL等的使用，SQL的熟练掌握是不可避免的。数据分析师一般有两种，一种是面向业务的，主要对各业务线、产品经理、运营、各部门领导的需求提供支持，帮助他们分析业务、了解业务，发掘出业务中的问题并提供解决方案；另一种是偏宏观的。
数据分析师与数据挖掘工程师，有什么区别？ 我们来看看数据分析师和数据挖掘工程师的岗位职责和任职要求吧。数据分析师：岗位职责：1.对日常经营和平台数据进行采集和加工，通过数据洞察业务经营状况和产品使用情况；2.结合交易平台的业务模式，产出分析报告，并利用数据帮助一线业务优化经营；3.分析新的业务模式、行业趋势等，发现新的机会点并能够进行闭环设计。任职要求：1.对数据非常敏感，能够独立对业务数据进行分析并产出报告；2.熟练掌握excel/ppt/tableau/Hive/R等工具，统计/计算机/商业分析背景优先；3.有过三年或以上的平台产品/零售产品相关分析经验者优先；4.学习能力强，沟通能力强。数据挖掘工程师：岗位职责：1.运用数据挖掘/机器学习的理论和方法，开展如排序推荐，精准营销，真房源品控以及信用分等工作；2.参与建设租赁平台B端与C端宽表与标签体系，研发数据类产品与应用；3.从系统应用的角度，解决实际业务问题。任职要求：1.辅修数学或统计课程者优先；2.熟悉常用算法和数据结构，具备Linux环境研发能力，至少熟练掌握一门编程语言，有一定工程能力；3.熟悉数据挖掘相关算法，包括但不限于决策树、SVM、聚类、逻辑回归等，并具备一年以上的数据挖掘/机器学习相关工作经验；4.熟悉Spark，Hadoop，。
数据分析师和数据挖掘工程师的区别是什么？ 数据分析师岗位重2113在“分析”，数据挖掘工程5261师岗位重点是要“挖掘”。1、【数4102据1653分析师】：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大，反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。2、此岗位重在“分析”，首先要有一定的数据灵敏度和数学底子，知道在什么样的数据规模下，需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法，可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的，SPSS啊，Clementine什么的，如果没有，说句难听的，弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜，可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。3、【数据挖掘工程师】：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。岗位重点是要“挖掘”，所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法，挖掘的工具，或者至少知道在什么平台应该用什么工具，面对什么样的需求应该怎么解。4、简单来说就是负责接收需求然后产出结果，大部分公司的数据挖掘。
数据研发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师有什么大的区别？
数据分析师和数据挖掘工程师的区别？
