有朋友留言问：面试数据分析相关工作，面试官让我说说数据工程师和数据分析师的区别在哪里，怎么回答？

1.千万别用一句话就说完区别，而是通过多个维度比较来罗列出区别。这样不仅能让面试官看到你真的懂这两个职位，还能让面试官看出你具备多维度拆解分析方法、对比分析方法的思维能力。

2.你可以从职责、日常工作内容、所需掌握的技能、发展方向这4个维度来展开比较。

3.从职责维度来看，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。可以很明显的看出来，数据工程师偏开发，数据分析师偏业务。

4.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商，而数据分析师就是负责将食材做成美味菜品的厨师。

5.从日常工作内容维度来看，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。

6.从所需掌握的技能维度来看，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。

7.从发展方向维度来看，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。

所以其实想要在数据这个领域不断发展的话，说到底还是要技术和业务两条腿走路，即使是刚刚求职的时候，也是两者兼具的人更有优势。所以我建议大家无论暂时想要从事哪个方向，都不要忘了另一边，如果你要做数据分析师，也要时时关注最新的数据技术，如果你要做数据工程师，也不能完全对业务一无所知。

我在知乎上线的一个数据分析课程可以在这方面帮助大家，课程结合IBM项目经验和国内互联网大厂一线业务案例，同时帮大家提升数据分析工具技能，和数据分析思维（包括理论和结合业务）。课程共3天6小时，学完基本对标阿里p6，课程里还会讲解个人数据分析项目怎么做，其他求职问题也可以1v1咨询业界大佬，需要的话就点下面链接：

前 IBM 数据分析大咖 3 天实战训练营打工人升职加薪必备立即解锁

推荐：如何从零学会数据分析提升职场核心竞争力？