数据开发和数据分析区别在于就业方向的不同，和适合的人群不同。
1、就业方向不同
数据开发更注重编程技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力，薪资待遇更好。
2、适合的人群不同
前者因为涉及到大量的开源的东西，更适合有一定开发基础的，对新技能能掌握的人。后者则需要对业务能够了解、掌握，能够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，更适合编程能力弱一些，但是业务理解能力还可以的人。
数据开发和数据分析需要掌握的技术
1、数据开发
数据库：熟练掌握SQL语言，了解关系型数据库的基本操作，如表的创建、查询、更新、删除等。
大数据平台：熟悉Hadoop、Spark、Hive等大数据平台，了解集群部署和管理、数据存储、处理、分析和可视化等技术。
编程语言：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java、Scala等，能够编写和调试数据处理、ETL和数据分析脚本。
数据结构和算法：了解常见的数据结构和算法，能够解决数据处理中的常见问题。
版本控制：熟悉版本控制工具，如Git等，能够管理代码和文档的版本。
系统：熟练使用系统，能够进行基本的文件操作、命令行操作和脚本编写。
2、数据分析
数学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来讲，必须要具备一定的公式计算能力，并且要了解常用的模型算法。
分析工具：对于初级分析师来看，必须要学会用excel，并且要将透视表和公式使用的比较熟练。除此之外，还要学会VBA基本必备，SPSS/SAS/R等分析工具的使用。
编程语言：初级的数据分析师，是必须要会写SQL查询，有需要的可以写一下Hadoop和Hive查询。另外，还要学习好Python，这都是具备的基础语言。
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