随着大数据时代的来临，虽然很多高校也开设了相关的课程，但是从事大数据相关的工作的人才却还是无法满足市场的需求量，而且大数据工作也有着不同的方向，目前比较热门的就是大数据开发和大数据分析两个方向，那你知道从事大数据开发和大数据分析哪个待遇好?
1.大数据不同工作的区别
大数据分析类的岗位在业务上需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有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等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。如果是大数据开发类的职位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着你需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力，因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要你能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。
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2.大数据开发和大数据分析工作待遇
大数据分析侧重的是分析层面，也就是说大数据开发以及从海量的数据提炼出了企业所需要的数据，这些数据可能是对企业有帮助的，然后大数据分析师就会拿到这些数据，通过分析这些数据而帮助企业实现一定的价值，例如，通过大数据分析师根据数据来计算用户画像，用户爱好，用户年龄段等等，从而帮助企业精准营销从而实现利润。大数据开发顾名思义更多的是处理海量的数据，在大数据时代，每天都会产生非常庞大的数据，这些数据其实百分之九十是对企业没有价值的，这个时候就需要大数据开发工程师能够从海量的数据中提炼出有价值的数据，在大数据没有出现之前，都是通过软件去做一定的筛选，但是随着数据越来越庞大，而通过传统的软件筛选明显已经无法满足企业对数据提炼的需求了，而大数据这个时候应运而生，大数据开发工程师能够快速的挖掘出有价值的数据提供也企业或者客户。两者是缺一不可的，所以目前看来这两个岗位在企业的待遇基本相同，甚至可能说大数据分析的工资要高一点，因为目前能够做到很好的分析数据的人才还是比较少的。
以上就是对于大数据工作待遇的介绍，无论你是做大数据开发还是分析，都是待遇比较好的技术岗位，更重要的是修炼好自己的技术。如果你想系统的学习或者提升自己的大数据技术，可以选择到南京北大青鸟来参加大数据培训课程，我们的课程有着北美企业的大数据项目练习，这都是你以后就业的宝贵经验。
