我上一份工作是数据分析师，现在的工作是数据挖掘工程师，因此我可以以我自己的实际经验来回答这个问题。数据分析师和数据挖掘工程师，同属于数据领域的洞察者，但是两者的工作内容却有着不小的区别。对于一个数据分析师来说，最重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据分析师：数据分析师使用的主要工具可以是编程，但并非必要；因为现在已经存在大量的强大、易用的数据分析工具，比如Excel、Tableau、SPSS、SAS等，即使你没有编程能力，仍然能胜任绝大多数的数据分析工作；但是相对于数据挖掘工程师，你还额外需要一些能力，比如数据可视化的能力、写数据报告的能力、在领导甚至许多人面前做报告、讲演的能力等；同时，由于现在互联网公司都在讲大数据，数据的存储基本上在各种大数据平台和数据库中，因此你有必要掌握Hive、HDFS、MySQL等的使用，SQL的熟练掌握是不可避免的。
数据分析师一般有两种，一种是面向业务的，主要对各业务线、产品经理、运营、各部门领导的需求提供支持，帮助他们分析业务、了解业务，发掘出业务中的问题并提供解决方案；另一种是偏宏观的分析，一般没有需求方，主要是自发地进行探索，主动找到公司业务中存在的问题，弄清公司发展的趋势，对于公司发展的方向做出指引。数据挖掘工程师虽然说不会编程也不至于完全无法做数据挖掘工作，但是好的编程技能却会成为你工作中的得力助手；很多时候，数据挖掘工程师会为数据分析师提供一些支持性的工作，比如为他们搭建数据库、清洗数据、建立报表平台等；有些时候数据分析师也会直接向数据挖掘工程师提出需求，有些数据的存储方式、格式超出了数据分析师的技能覆盖范围，这时就需要数据挖掘工程师帮他们做一些前期工作；另外呢，数据挖掘工程师往往还需要做一些机器学习方面的工作，因此就需要对各种机器学习算法的理论及代码实践有足够的认识。
数据挖掘工程师之中，也分很多不同的类型，比如做特征工程的、数据仓库的、数据平台支持的、算法工程师、数据科学家等，他们的工作职责各有不同，职业技能也各有侧重。对于大多数数据挖掘工程师来说，编程技能是必不可少的，但是针对不同挖掘工程师的性质，需要掌握不同的编程技能。一般来说，Python、Java、Scala是常用的大数据挖掘语言，有一些数据科学家喜欢用R；最常用的大数据平台是Hadoop平台和Spark平台，常用的结构化数据库是MySQL或其他关系型数据库，非结构化数据库中MongoDB较为常用。
对于数据挖掘工程师来说，必要的Linux知识也必不可少。因为数据挖掘工程师绝大多数的工作都是在远程的服务器上完成的，不能流畅地在命令行中操作各种Linux系统(常用的有CentOS、Ubuntu等)，工作的效率会大大降低。另外Shell在数据处理上也很强大，sed awk简直是数据处理的神器。以上并不是非常系统的对比，但是是我在工作中最实际的体验，我并非码农出身，这个转型过程中遇到了很多挑战，但是他们之间并没有天堑一样的区别，很多地方是共通的，如果你编程基础较差，那么可以从数据分析师入手，之后在考虑转型数据挖掘；如果编程基础较好，可以考虑数据挖掘，但是数据挖掘工程师一般情况下不会接触太多的业务。
程序员和数据挖掘工程师哪个岗位对写代码要求更高？
谢谢邀请！作为一名IT行业的从业者，同时也是一名大数据、机器学习方向的研究生导师，我来回答一下这个问题。首先，从工作任务上来看，程序员主要的任务是完成程序的编写，涉及到业务逻辑的具体实现，当然程序员也需要具备一定的算法设计能力，但是对于应用级程序员来说，对于算法的要求并不高。数据挖掘工程师主要的任务是完成数据规律（价值）的发现，工作的重点是算法设计、实现和训练。
所以，虽然数据挖掘工程师也需要一定的代码编写能力，但是从工作任务上来看，程序员对于编写代码的要求要更高一些。其次，从知识结构上来看，程序员的知识结构涉及到三个大的方面，分别是编程语言、数据结构和算法设计，另外还涉及到操作系统、计算机网络、数据库等计算机基础内容。数据挖掘工程师的知识结构则以统计学和数学为基础，同时结合机器学习、模式识别、数据库、程序设计等内容。
所以决定数据挖掘工程师能力的基础并不是程序设计能力，而是算法设计能力、建模能力、数据管理能力等方面。最后，从岗位发展空间来看，程序员的发展路线可以归纳为三个阶段，分别是应用级开发、研发级开发和架构设计，而决定程序员能否在开发的道路上走得更远，数学基础起到比较重要的作用，如果从事硬件开发还需要具备扎实的物理基础。
数据挖掘工程师通常的起点就是研发级岗位，未来的发展方向即可以走研发专家路线，也可以走咨询专家路线。另外，从职业生命周期来看，数据挖掘工程师要具有一定的优势。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
数据研发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师有什么大的区别？
谢邀，我本人就是做行业研究和市场分析的，每天和信息和数据打交道。他们的职能及区别应该是这样的：1.数据分析师分析已有的数据，分类统计、比较、趋势变化。2.数据挖掘工程师从已有数据中探索出其他数据、以及数据规律等。3.数据研发工程师这个应该是程序猿的工作内容，把数据和算法或简单程序融合应用、或制作数据应用的软件。
