大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析师简历撰写的问题，于是小编就整理了1个相关介绍数据分析师简历撰写的解答，让我们一起看看吧。
数据分析师写的代码与程序员写的代码有什么区别？各自的发展前景怎么样？
首先感谢邀请，我是深度数据挖掘，欢迎大家关注和相邀相关问题。
数据分析师所写的代码主要运用于对数据的提取和进行筛选，也就意味着他所执行的命令只是在对数据库中的数据进行提取，以及对数据针对规则相关的一个整合。从这个名称分析上面来讲，那就是针对数据的进一步应用和他运用的场景和运用的方式，进行进一步整合的可能性。从而实现数据变现或数据的价值进一步提升。
程序员所写的代码一般是运用于应用程序或网页或相关的脚本。那他们所写的这个程序用图要远比去筛选和提取的能力要多得多，比如说通过相关的代码实现图片的展示图片，一实现一些特效等等这些东西，就意味着它的功能和可比性要***析师所写的代码要复杂。
实际上，无论是分析师所写的代码，还是程序员所写的代码，都属于编程。因为无论是数据提取的过程，还是对功能或应用或软件的实现过程中所实现的这些功能和一些特效都通过编程来实现，因此它们都是一个编程的一个过程。
而数据分析师只管定义数据格式，埋点。然后用收集的数据进行分析给出结论推理。
业务程序员由于跟着产品不断的升级，修改，优化，包括很多时候初期的数据分析都是程序员在做，其实在这个业务领域是越来越精通，后面可以转向架构师甚至数据分析师。特别是高级程序员，架构师，他要考虑的绝不是业务实现那么简单，还要考虑性能，未来扩展等。
而专职的数据分析师只是在业务成熟后，用户多了，想拿到更多数据来反推产品，他更多是满足数据挖掘需求就好，至于什么扩展，多人协调开发，就相对较少了。本质是论代码质量，大概率还是程序员会好些。但不代表一些分析师不是从程序员转过来的。
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程序员（Programmer，Computer Programmer或Coder），它可以指在程序设计某个专业领域中的专业人士，或是从事软件撰写，程序开发、维护的专业人员。但一般Coder特指进行编写代码的编码员。
数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析，负责公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训，和录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对等职责。
程序员的定义比较的准确，但是“数据分析员”的定义就有待商榷了。
因为我是做网站优化的，所以在网站运营中也会遇到很多“数据分析员”，但网站数据分析员，主要是依据网站自身数据，结合用户行为、用户行为，为网站提供数据支持。需要多搜索引擎优化有较深的了解。
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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、***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Zookeeper Session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***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***用J***a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[_a***_]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。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。
