数据建模分析师与数据挖掘工程师是两个不同的职业，虽然两者都涉及到数据分析和处理，但是在具体的职责和技能上存在一些区别。下面具体来看看数据建模分析师与数据挖掘工程师的区别是什么？
数据建模分析师主要负责数据建模、数据分析和数据可视化等工作。他们需要通过对数据进行分析和处理，来发现数据中的规律和趋势，并将这些规律和趋势转化为可视化的图表或报告，以帮助企业做出正确的决策。数据建模分析师需要掌握数据建模和数据分析的技能，比如SQL、Python、R等编程语言以及数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。
数据挖掘工程师则主要负责从大量的数据中发现隐藏的模式和关联，以帮助企业做出更加精准的决策。数据挖掘工程师需要掌握机器学习和数据挖掘的技能，比如Python、R、Java等编程语言，以及机器学习框架，如TensorFlow、Keras等。数据挖掘工程师需要对数据进行清洗和预处理，选择合适的算法来建立模型，并对模型进行优化和调整，以达到最好的效果。
在具体的工作中，数据建模分析师和数据挖掘工程师的职责和任务也有所不同。数据建模分析师通常需要与业务部门合作，了解业务需求，设计数据模型和报告，并提供数据分析和建议。而数据挖掘工程师则需要与数据科学家和数据分析师合作，进行数据预处理和特征工程，选择合适的算法进行建模，并进行模型评估和优化。
此外，两者的工作重点也有所不同。数据建模分析师更注重数据的可视化和解释，以帮助业务部门更好地理解数据，从而做出更加明智的决策。而数据挖掘工程师更注重数据的挖掘和分析，以发现数据中的规律和趋势，并基于这些规律和趋势进行预测和决策。
数据建模分析师与数据挖掘工程师的区别是什么？综上所述，数据建模分析师和数据挖掘工程师虽然都是数据分析领域的专业人士，但是在具体的职责和技能上存在一些区别。企业在招聘时需要根据具体的业务需求和职位要求，选择合适的人才来开展数据分析和挖掘工作。
