数据工程师与数据分析师的区别？

面试数据分析师的时候，有可能面试官会问到这个问题，你应该如何回答，才能有条理、有层次、有逻辑呢？这个问题考察你是不是懂这两个职位，同时也能看出作为一个数据分析工作的你是否具备拆解分析问题的思路与方法，千万别用简短的几句话就概括完，要通过多维度，对比分析的方法来分析下：从职责、日常工作内容、掌握的技能、发展方向这4个维度来展开比较。

                                               职责

数据工程师偏重于清洗数据，使其可以被数据分析师和数据科学家使用。而数据分析师偏重于使用分析方法来分析已经清洗过的数据，从而得到对实际应用场景有意义和有指导价值的数据结论。可以看出，数据工程师偏开发，数据分析师偏业务。如果把数据比喻成食材，那么数据工程师就是负责建立冷冻柜（数据库），保证食材新鲜优质的供应，而数据分析师就是负责将食材做成美味菜品的厨师。

                                         日常工作内容

数据工程师的最终目的是实现数据管理，所以其工作是围绕将数据整理成标准格式，从而达到降低存储成本、优化查询效率以及备份方案等目标。而数据分析师是专门负责应用数据的，也就是从数据中找出能驱动解决业务问题的关键点，最后用可视化软件将结论展现给客户或高层领导。

                                      掌握的技能维

数据工程师的工作重点在于数据架构、计算、数据存储、数据流等，所以开发能力和大规模的数据处理能力是作为数据工程师的一些必备技能。因为数据工程师还负责数据库设计、数据仓储，这就意味着他们必须十分熟悉现有的数据库技术和数据管理系统，比如和大数据有关的Hadoop与HBase 等。而数据分析师更偏重于解决业务问题，所以了解业务、懂常用的分析方法、会跨部门沟通是他们需要的必备技能。

                                          发展方向

数据工程师则可以往数据架构师、数据挖掘工程师等方向发展，而数据分析师可以往数据产品经理、数据挖掘工程师、业务经理等方向发展。它们还有一个共同的发展方向，那就是数据科学家。数据科学家就是同时具备数据工程师和数据分析师两种职业技能的人才。