数据分析师与数据挖掘工程师一样吗？有什么区别?

数据分析师与数据挖掘工程师本质上是不一样的。
1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。
2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则。
3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。
4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。
5、相对而言，数据挖掘工程师对统计学，机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。
6、很多情况下，数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。

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数据分析和数据挖掘属于完全不同的两个职位，唯一的共同点可能是数据，数据分析一般工作是做报表，各种基本的数据图、表你可以认为是数据分析做的，数据分析最常用的可能就是sql，一句话总结来说这是一个没有多少技术含量的职位，数据挖掘重在挖掘，和算法、模型、大数据结合比较深，比如风控模型、推荐系统等等，本质上数据挖掘和算法工程师没有太多的区别，可能数据挖掘工程性强一点。数据挖掘用的比较多的可能是python、tensorflow，spark等等。所以说，这两个职位差别很大。数据分析转数据挖掘很难。