轻松理解数据分析和算法的区别及相同点

数据分析工程师

数据分析师是指不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。一般需要具备以下几个方面的技能，

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。主要是一些偏向统计和机器学习的方法，基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

算法工程师

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

算法工程师是一个比较高端的职位，他的专业要求一般是：计算机、电子、通信、数学等相关专业；学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言，这些都是一些基本的要求

他的研究方向主要是视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师 通信基带算法工程师 信号算法工程师。国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

区别和相同点

有很多人或者公司会混淆数据分析师和算法工程师，其实他们之间是有一定的联系和区别。

就我个人观点来看，他们都需要对数据进行探索，发觉数据之间的模式和规律，从而运用一些列的规则和公式来解决实际的问题，但是侧重点有所区别。数据分析应该是更偏向于统计学和数学专业的学生，通过一些传统的方法来解决实际中遇到的问题，门槛相对较低，工资相对于算法工程师也相对较低；而算法工程师的门槛相对较高，工资也相对较高，主要针对软件工程和计算机专业的学生，需要对原有的方法进行一定程度的创新，来解决实际中的问题，并且需要在效果上有一定程度的创新。现在在算法工程师这个岗位主要的创新都是集中在深度学习这一块，大家可以翻阅我之前的文章，看看深度学习的包括内容。

对于算法工程师岗位，一般的同学主要在搬砖的阶段，通过调用一些现成的工具包和算法来解决实际中的问题，真正设计工具包和框架的人很少。