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 。谢谢邀请！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？
谢谢邀请！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、资源管理、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 。
【iphone分析数据代码,苹果分析数据代码含义】举个例子来说 ， 数据分析师往往采用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 ， 往往会采用Java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 。但是现在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 。
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