很多同学都说，数据分析很火，因为到处都可以看到它的身影。

各大平台上随便一搜都是“数据分析培训”、“数据分析机构”。

事实上，数据分析一把火，全靠培训机构来烧。

目前接触到的一些同学来看，有人连数据分析和数据开发都分不清。

大数据已经火了几年了，随之而来的是各种岗位的缺失，数据分析便是其中一种，于是各种培训机构闻风而动，开设数据分析培训班，技能培训也好、考证也好，总之就是鱼龙混杂。

去某猫投诉上搜索“数据分析”，你会发现不一样的世界。

当然，数据开发也有很多割韭菜的，这个时候，只想让老天接我一双慧眼，好看穿这虚假的迷雾

很多大数据开发岗位在应聘时，会遇到这种“挂羊头卖狗肉”的情况，名称写的是大数据开发工程师，实际上是做分析的，工资也不如开发高，利用大数据开发的名头混淆视听，大家要警惕。

如何辨别岗位

对于老手来说，一看就知道哪些是做数据分析而非数据开发的。

但是很多新手可能会迷糊，这里教大家几种办法来分辨。在看招聘信息以及面试的过程中，可以通过以下方法，避开一些“挂羊头卖狗肉”的坑。

1. 在看岗位信息的时候，如果是数据挖掘岗位，要重点看一下是用什么东西挖掘。

如果标签上打了python这种，就是故意引流的，和大数据开发不沾边，因为大数据开发基本是用不上python。可能就是个大数据分析岗位。

2. 如果岗位描述要你懂环境怎么搭，用的是Spring cloud

大数据一般阿里云多一些，这种就比较可疑，大概率是运维岗位，做数据分析做报表，搭建集群这种。

3. 在第一轮HR面试的时候，也就是技术面之前，先问一下HR。

公司主要是做什么项目？用什么在做项目？你们招聘的什么类型的人？进去以后做什么事情？

如果HR懂一点，给你一些信息，就可以大致判断这个岗位到底是不是招大数据开发。

4. 大数据开发岗位一般面试通常是笔试+技术面。

有的公司面试流程会更复杂，比如华为，他们有基础面、技术面、上机等流程。

如果遇到笔试这个环节，主要是考核理论知识，这部分往死里背就行了。大部分培训班里出来的学生，机构都让他们去背题，背的就是这部分内容。

但是要注意，在背题的时候，不要太有背书的痕迹。如果是正儿八经招大数据开发的，可能会因为背书痕迹太重被刷掉。

5. 技术面环节，也可以看出来一些猫腻。

比如技术面还问你很基础的理论知识，也不问项目，这种要么就是不缺人，要么就是非研发岗位，或者是走走过场，招个储备人员。

通常问到你关于项目的问题，贴合实际开发，说明对你越重视。

如果根据你的项目经验问你一些项目问题的处理方式、日活日流量多少，项目中遇到哪些问题，怎么解决的，数据丢失的时候怎么处理等等，这种就稳了。

懂项目的人一般都是技术部的高层，所以说明对你还是蛮重视的，其次这个公司、这个岗位来对了。

6. 根据公司规模来确定是否需要大数据开发岗位。

其实理论上讲，不管公司大小，都是有可能有需求的。但是大部分中大型企业招聘大数据开发的多，小公司需求不大，其次也承担不起高昂的费用，毕竟大数据开发的薪资还是蛮高的。

数据分析VS大数据开发

01、岗位职责对比

大数据行业的常见岗位：

大家可以看到，数据分析和大数据开发完全是不同的方向，但是也有一些重合之处，此外，大数据开发比数据分析薪资要高，薪资上限也更高。

数据分析属于统计学相关的分析类方向，而大数据开发IT编程类的研发岗位，数据开发岗位对开发人员代码能力要求更高。

02.薪资对比

薪资待遇也完全不同，就拿大数据开发举例，大数据开发做到后面可以进阶到架构师，大数据架构师的薪资约为44.7K，最高可以达到89K。

03、就业需求对比

根据2020年赛迪公布的大数据人才需求排名，可以看到，大数据架构师、大数据工程师、系统研发等研发岗位需求量最高。

数据分析需求排名第六，需求量远不如大数据开发。

那么，如果入了数据分析的坑，还可以转数据开发岗吗？

当然可以！！

严格来说，数据分析岗位对数据有一定的理解，也有处理数据的基础，虽然要学的内容很多，但是还是比零基础的小白强一点。

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