数据分析师和数据研发工程师有什么区别？

以下是对于数据分析师和数据研发工程师的一个对比，两者有相似的地方也有不同的地方，下面都已近列出来了，希望对大家有所帮助。

数据分析师：

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。

数据研发工程师：

一般也叫数据开发，搭建仓库搭建、数据的存储、处理、计算处理、报表开发等。

看看阿里对3个岗位的要求和描述：

数据分析师

岗位描述:

1、独立负责业务数据收集整理，搭建业务数据体系，结合业务对多种数据源进行深度诊断性组合分析、挖掘、深度分析；

2、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，为业务的策略、产品优化提供数据支持；

3、独立完成业务日常的产品运营工作，可以快速有效地取得一定的业务成果。

岗位要求:

1、统计、数学、信息技术、生物统计等专业本科及以上学历(硕士优先)，二年以上相关工作经历；

2、熟悉数据库基本原理，熟练运用SQL，熟练操作excel、PPT；熟悉数据挖掘的基本原理，熟练操作SAS、SPSS clementine等数据分析/挖掘工具的优先；

3、良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果，熟练独立编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，给出建议；

4、具备良好的沟通能力和团队精神，较强的学习能力，能承担一定的工作压力

数据研发工程师

岗位描述:

商家事业部-数据业务部，承载了阿里巴巴对客户提供大数据平台的使命和梦想，Enable阿里巴巴生态可以更好的进行数据化运营。我们在探索的是世界上独一无二的、领先的大数据业务，也在探索如何利用互联网精神和大数据技术在传统数据领域进行创新，来帮助客户从IT进入DT时代。

1. 参与阿里大数据开发平台建设，构建开放、安全、标准的阿里对外数据开发平台体系

2. 基于阿里海量数据的数据仓库建设和数据分析，同时针对各业务场景探索大数据解决方案

3. 在公共云计算环境构筑数据交换、融合、分享的生态，让数据驱动业务

岗位要求:

1. 计算机或相关专业本科及以上学历

2. 具有丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验

3. 熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验

4. 熟练掌握Java语言，MapReduce编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一

5. 业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情

6. 积极乐观、诚信、有责任心；具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神