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？

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ZookeeperSession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。

内心是自豪的，头发是掉光的。

一般来讲程序员写代码，写了几万行代码都已经很不错了，当然，一些工作时间长的是可以达到这个数量的。

真的说是敲代码100万行，确实可以称得上是大师级别的。

不过如果天天敲重复代码，无非就是一个机器搬运工而已，很多敲代码的工作到了后期就是复制粘贴。

不过如果真的是项目不同，需要自己独立去想逻辑结构的这种，可以敲出一个世界。

或者敲出什么公司原始股，什么百万身家应该是不成问题的。

这个也是需要机会和转变，比如说一直做得可能都是差不多的工作。

代码也是复制粘贴而来，这样的东西其实对于本身而言确实提升有限。

如果能够遇到比较好的项目，然后一直能够去应付，这样的体验才是最难得的。

不过程序员用脑多，所以基本上，都会熬夜压力大等等。

这个时候就算是敲出了一个未来，敲出了一个天下，可能还是会面临着秃顶的局面。

毕竟太聪明，然后就聪明绝顶。

搞开发这个东西虽然是创造的过程，但是实际工作还是比较辛苦的。

吃饭不准时，加班家常事，所以，还是以身体为重。

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