大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向可分為大數(shù)據(jù)開發(fā)、系統(tǒng)研發(fā)、大數(shù)據(jù)分析三大類。基礎(chǔ)崗位：大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師。大數(shù)據(jù)涵蓋金融、醫(yī)療、電子商務(wù)、農(nóng)業(yè)等多個行業(yè)，應(yīng)用范圍廣泛。

　　現(xiàn)在我們正處于大數(shù)據(jù)發(fā)展的初級階段。未來，市場對大數(shù)據(jù)的需求將會越來越大。大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的職業(yè)如下：

　　1、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師

　　大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師：統(tǒng)計學(xué);簡化為兩類指標(biāo)：PV和UV;簡化為一句話：各種指標(biāo)的PV和UV的統(tǒng)計。具體工作沒那么簡單，從業(yè)者需要具備hadoop、spark、kafka、python等應(yīng)用的知識。大數(shù)據(jù)開發(fā)主要基于大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，很多大中型業(yè)務(wù)應(yīng)用包括企業(yè)級應(yīng)用和各種網(wǎng)站。能夠搭建大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，開發(fā)分析應(yīng)用。

　　2、Hadoop 開發(fā)工程師

　　信息時代數(shù)據(jù)的爆炸式增長使得數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，傳統(tǒng)BI即商業(yè)智能的數(shù)據(jù)處理成本增加，加重了企業(yè)的負(fù)擔(dān)。而Hadoop廉價的數(shù)據(jù)處理能力正在被重新挖掘，企業(yè)需求不斷增長。

　　3、數(shù)據(jù)挖掘

　　一旦數(shù)據(jù)被清理并準(zhǔn)備好進行檢查，搜索過程就可以通過數(shù)據(jù)挖掘開始。這是企業(yè)做出實際發(fā)現(xiàn)、決策和預(yù)測的過程。數(shù)據(jù)挖掘在許多方面都是大數(shù)據(jù)過程的真正核心。數(shù)據(jù)挖掘解決方案通常非常復(fù)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(shù)據(jù)挖掘工具的另一個挑戰(zhàn)是它們確實需要人類來開發(fā)查詢，因此數(shù)據(jù)挖掘工具的能力并不比使用它的專業(yè)人士強。

　　4、信息架構(gòu)工程師

　　信息架構(gòu)師需要知道如何定義和記錄關(guān)鍵元素，以確保以最有效的方式管理和利用數(shù)據(jù)。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)知識和數(shù)據(jù)建模等，這是信息架構(gòu)師所做的。

　　5、大數(shù)據(jù)分析師

　　大數(shù)據(jù)分析師需要對海量的大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析師實際上就是從事這種工作的實踐者。大數(shù)據(jù)分析師不僅要具備數(shù)據(jù)分析知識，作為高級大數(shù)據(jù)分析師，還必須掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)知識，如Hadoop、Python等，具備較為完善的大數(shù)據(jù)知識體系. 主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘，使用Hive、Hbase等技術(shù)，專門為從事行業(yè)數(shù)據(jù)收集、整理、分析和數(shù)據(jù)化的專業(yè)人士進行行業(yè)研究、評估和預(yù)測。通過使用 Spotifre、Qlikview 和 Tableau 等，新的數(shù)據(jù)可視化工具可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。

　　目前，大數(shù)據(jù)人才數(shù)量較少，大部分公司的數(shù)據(jù)部門一般都是扁平化的層次模型，大致分為數(shù)據(jù)分析師、高級研究員、部門主管三個層次。大數(shù)據(jù)將成為未來各行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的強大引擎。

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