大数据的就业方向可分为大数据开发、系统研发、大数据分析三大类。基础岗位：大数据开发工程师、大数据系统研发工程师、大数据分析师。大数据涵盖金融、医疗、电子商务、农业等多个行业，应用范围广泛。

　　现在我们正处于大数据发展的初级阶段。未来，市场对大数据的需求将会越来越大。大数据学习的职业如下：

　　1、大数据开发工程师

　　大数据开发工程师：统计学;简化为两类指标：PV和UV;简化为一句话：各种指标的PV和UV的统计。具体工作没那么简单，从业者需要具备hadoop、spark、kafka、python等应用的知识。大数据开发主要基于大数据服务平台，很多大中型业务应用包括企业级应用和各种网站。能够搭建大数据应用平台，开发分析应用。

　　2、Hadoop 开发工程师

　　信息时代数据的爆炸式增长使得数据规模越来越大，传统BI即商业智能的数据处理成本增加，加重了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力正在被重新挖掘，企业需求不断增长。

　　3、数据挖掘

　　一旦数据被清理并准备好进行检查，搜索过程就可以通过数据挖掘开始。这是企业做出实际发现、决策和预测的过程。数据挖掘在许多方面都是大数据过程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但努力提供引人注目且用户友好的用户界面说起来容易做起来难。数据挖掘工具的另一个挑战是它们确实需要人类来开发查询，因此数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人士强。

　　4、信息架构工程师

　　信息架构师需要知道如何定义和记录关键元素，以确保以最有效的方式管理和利用数据。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等，这是信息架构师所做的。

　　5、大数据分析师

　　大数据分析师需要对海量的大数据进行分析、挖掘和展示，提取有价值的信息为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这种工作的实践者。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还必须掌握大数据技术的相关知识，如Hadoop、Python等，具备较为完善的大数据知识体系. 主要负责数据挖掘，使用Hive、Hbase等技术，专门为从事行业数据收集、整理、分析和数据化的专业人士进行行业研究、评估和预测。通过使用 Spotifre、Qlikview 和 Tableau 等，新的数据可视化工具可以实现数据的数据可视化和数据呈现。

　　目前，大数据人才数量较少，大部分公司的数据部门一般都是扁平化的层次模型，大致分为数据分析师、高级研究员、部门主管三个层次。大数据将成为未来各行业创新发展的强大引擎。

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