零基础学习大数据开发，还是大数据分析？哪方面比较好？
做大数据开发好还是大数据分析好？哪个付出更多？
零基础学习大数据开发，还是大数据分析？哪个方面更好？
今天，我们将从技术角度和薪资角度进行综合分析，方便大家选择。
技术差异
在做出选择之前，您需要了解两者的区别，然后根据您现有的基础和兴趣做出决定。
1、大数据开发的职位对代码能力和工程能力有一定的要求，也就是说你需要有一定的编程能力，一定的语言能力，然后是解决问题的能力
因为大数据开发会涉及很多开源的东西，而开源的东西有很多陷阱，所以需要能够快速定位和解决问题
如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后可以快速掌握新事物。
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1、如果是大数据分析岗位，在业务方面，需要快速了解、了解和掌握业务，通过数据感知业务变化，通过数据分析做出业务决策。从技术上讲，需要一定的数据处理能力（比如一些脚本的使用，sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用）。在工具层面，变化的范围比较小，主要是看懂业务的能力。）
所以，如果你不是理工科，编程能力很差，但是对业务很了解，其实可以选择数据分析。
另外，从薪资的角度来看，开发类的薪资会比数据分析类的薪资略大大数据分析，这是职位成本造成的。当然，这只是在正常情况下，任何领域的高端人才都是有价值的。
数据开发是基础，数据分析师是生化的，就是对开发的数据进行一定的研究和分析，进而获取数据背后的整体现象和潜在商机。生活中有利有弊。
如果说两者哪个更好，那只能说数据开发偏向程序，数据分析偏向数学。
薪酬差异（发展与分析）
1、大数据开发
作为IT界的“大熊猫”，大数据工程师的收入和待遇可以说是达到了同类中的佼佼者。国内IT、通信、行业招聘有10%与大数据相关，而且比例还在上升。在美国，大数据工程师的平均年薪高达$17.50,000；
一线城市和大数据开发城市的大数据开发工程师薪资相对较高。
2、大数据分析
大数据分析也是一个高收入的技术岗位，薪水也不算多，可以看到有3-5年技术经验的人才薪水可以达到30K以上。
最后，不管你是做大数据开发还是分析大数据分析，都是高薪的技术岗位，最重要的还是要培养自己的技术。
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