做大數據開發好還是大數據分析比較好一些？哪個薪資高？
零基礎學習大數據開發，還是大數據分析？哪方面比較好？
今天我們來從技術角度和薪資角度全面進行分析，方便你的選擇。
技術區別
在做選擇之前，需要了解兩者的不同，然後再結合自身已有的基礎和興趣做決定。
1、大數據開發類的崗位對於code能力、工程能力有一定要求，這意味着你需要有一定的編程能力，有一定的語言能力，然後就是解決問題的能力，因爲大數據開發會涉及到大量的開源的東西，而開源的東西坑比較多，所以需要你能夠快速的定位問題解決問題，如果是零基礎，適合有一定的開發基礎，然後對於新東西能夠快速掌握。
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2、如果是大數據分析類的職位，在業務上，需要你對業務能夠快速的瞭解、理解、掌握，通過數據感知業務的變化，通過對數據的分析來做業務的決策，在技術上需要有一定的數據處理能力，比如一些腳本的使用、sql數據庫的查詢，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上，變動的範圍比較少，主要還是業務的理解能力。
所以，如果是非理工科出身，編程能力較差，但是對業務的理解能力還可以的話，其實是可以選擇數據分析類的。
除此之外，從薪酬上看，開發類的薪酬會略大與數據分析類的，這是由於崗位成本造成的，當然這只是一般情況下，任何領域的高端人才都是值錢的。
數據開發是基礎，數據分析師生化，是對於開發的數據進行一定的研究和分析，然後得出數據背後的整體的現象和潛在的商業機遇，這二者是相互貫通的，對於我們的整體的生活也是各有利弊。
如果說這二者哪個好一點，只能說數據開發偏向於程序，數據分析偏向於數學。
薪資區別
1
大數據開發
作爲IT類職業中的“大熊貓”，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元；
大數據開發工程師在一線城市和大數據發展城市的薪資是比較高的。
2
大數據分析
大數據分析同樣作爲高收入技術崗位，薪資也不遑多讓，並且，我們可以看到，擁有3-5年技術經驗的人才薪資可達到30K以上。
最後，無論你是做大數據開發還是分析，都是高薪的技術崗位，最重要的是修煉好自己的技術。