大數據的就業方向可分為大數據開發、系統研發、大數據分析三大類。基礎崗位：大數據開發工程師、大數據系統研發工程師、大數據分析師。大數據涵蓋金融、醫療、電子商務、農業等多個行業，應用范圍廣泛。

　　現在我們正處于大數據發展的初級階段。未來，市場對大數據的需求將會越來越大。大數據學習的職業如下：

　　1、大數據開發工程師

　　大數據開發工程師：統計學;簡化為兩類指標：PV和UV;簡化為一句話：各種指標的PV和UV的統計。具體工作沒那么簡單，從業者需要具備hadoop、spark、kafka、python等應用的知識。大數據開發主要基于大數據服務平臺，很多大中型業務應用包括企業級應用和各種網站。能夠搭建大數據應用平臺，開發分析應用。

　　2、Hadoop 開發工程師

　　信息時代數據的爆炸式增長使得數據規模越來越大，傳統BI即商業智能的數據處理成本增加，加重了企業的負擔。而Hadoop廉價的數據處理能力正在被重新挖掘，企業需求不斷增長。

　　3、數據挖掘

　　一旦數據被清理并準備好進行檢查，搜索過程就可以通過數據挖掘開始。這是企業做出實際發現、決策和預測的過程。數據挖掘在許多方面都是大數據過程的真正核心。數據挖掘解決方案通常非常復雜，但努力提供引人注目且用戶友好的用戶界面說起來容易做起來難。數據挖掘工具的另一個挑戰是它們確實需要人類來開發查詢，因此數據挖掘工具的能力并不比使用它的專業人士強。

　　4、信息架構工程師

　　信息架構師需要知道如何定義和記錄關鍵元素，以確保以最有效的方式管理和利用數據。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等，這是信息架構師所做的。

　　5、大數據分析師

　　大數據分析師需要對海量的大數據進行分析、挖掘和展示，提取有價值的信息為決策提供支持，而大數據分析師實際上就是從事這種工作的實踐者。大數據分析師不僅要具備數據分析知識，作為高級大數據分析師，還必須掌握大數據技術的相關知識，如Hadoop、Python等，具備較為完善的大數據知識體系. 主要負責數據挖掘，使用Hive、Hbase等技術，專門為從事行業數據收集、整理、分析和數據化的專業人士進行行業研究、評估和預測。通過使用 Spotifre、Qlikview 和 Tableau 等，新的數據可視化工具可以實現數據的數據可視化和數據呈現。

　　目前，大數據人才數量較少，大部分公司的數據部門一般都是扁平化的層次模型，大致分為數據分析師、高級研究員、部門主管三個層次。大數據將成為未來各行業創新發展的強大引擎。

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