数据分析师和程序员的区别

数据分析师是对数据进行分析，程序员是编写程序，两者目的不相同的。

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术。

程序员(英文Programmer)是从事程序开发、程序维护的基层工作人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚。通过国家统一组织的考试，资格考试分为:程序员级(原初级程序员)、软件设计师(原高级程序员)以及更高水准的:信息系统项目管理师、系统分析师(原系统分析员)、系统架构设计师、网络规划设计师、系统规划与管理师。

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程序员，这个行业靠的的不是年纪和阅历，主要还是靠技术，如果你要说前景当然是数据分析师的前景更好了，因为现在已经进入大数据时代了，很多企业都在做大数据人工智能，即使他们公司没有大数据，也会成立这样的部门。

其实无论是大数据分析还是其他岗位，主要还是取决于你学的怎么样，即使你学的是最热门的东西，但是你的技术一般般，也不会比其他岗位好。要想高薪资，就意味着更多的付出，需要更高的技术，你的薪资与你的付出是成正比的。

作为一名程序员，要想不吃青春饭，要么扎扎实实搞技术，要么以后往管理发展，只有当你能成为不可被替代时，那时候你就会吃得香了。

数据分析师编写的代码以数据分析和呈现为主要任务，目的是给人看的，而程序员写的代码主要以实现系统功能为主，目的是给人用的。

数据分析师编写的代码包括算法设计、算法实现、算法验证、算法应用几个关键步骤，关键在于发掘数据背后的价值（规律），数据分析往往与场景的结合比较紧密。数据分析师通常并不需要考虑程序的性能、安全性、分布式架构等系统级问题，所以往往数据分析师选择的编程语言都非常实用，包括Python、R等语言，看两个Python实现的例子：

程序员编写的代码主要是给用户使用的，需要考虑的内容就比较多了，比如程序的稳定性、简洁性（友好）、速度、并发、资源管理、权限管理等等内容，这里面既包括逻辑性问题又包括系统级问题。程序员往往分为应用级程序员和研发级程序员，研发级程序员解决系统级问题（容器开发），而应用级程序员往往解决功能实现的问题，可以说程序开发是一个非常系统化的流程，每个环节还要有严格的测试。看一下ZookeeperSession的流程图：

数据分析师在完成数据分析任务之后，如果需要把这部分数据分析功能进行产品化封装，通常情况下就需要程序员来做相关的工作。举个例子来说，数据分析师往往采用Python来做数据分析的算法实现，但是程序员在进行功能封装的时候，往往会采用Java等语言对其代码进行重写以满足系统对性能的要求。

有的研发团队会设置专门的算法设计岗位和算法实现岗位，算法设计专注于算法本身，而算法实现则专注于算法的程序化实现。但是现在很多团队的算法设计师即要做算法设计也要做算法实现，所以现在的算法设计师往往也要懂得编程。

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