要说现阶段，IT互联网最火的技术是啥，那绝对是人工智能和大数据没差了！人工智能好理解，但大数据又被分为了大数据开发和大数据分析两大类目，让不少人一头雾水，甚至可能因此入错了行！
方法/步骤就业方向不同
1、大数据开发工程师
分两种：
第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；
第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
2、大数据分析师
分两类：
一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；
另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。
就业前景和薪资不同
1.大数据开发
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元；
大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。
2.大数据分析
大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。
适合人群不同
1.大数据开发
大数据开发类的岗位对于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，适合有一定的开发基础，或者0基础但是对于新东西能够快速掌握。
2.大数据分析
如果是大数据分析类的职位，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。
所以，如果是非理工科出身，编程能力弱一些，但是对业务的理解能力还可以的话，其实是可以选择数据分析类的。