資料分析師、資料架構師、資料探勘工程師、資料演算法工程師等。
大資料就業方向是什麼1
（1）大資料開發工程師大資料開發平均工資：
月薪30k大資料開發工程師主要是負責搭建整個技術框架，負責後臺執行程式的整體設計。如同構建一棟大樓的整體框架一樣。重要程度不言而喻。
職位描述：
1、構建分散式大資料服務平臺，參與和構建公司包括海量資料儲存、離線/實時計算、實時查詢，大資料系統運維等系統；
2、服務各種業務需求，服務日益增長的業務和資料量；
3、深入原始碼核心改進優化開源專案，解決各種hadoop、spark、hbase疑難問題，參與到開源社群建設和程式碼貢獻。
（2）Hadoop開發工程師hadoop平均工資：
月薪20k負責大資料系統研發工作，包括大規模非結構化資料業務模型構建、大資料儲存、資料庫架構設計以及資料庫詳細設計、優化資料庫構架、解決資料庫中心建設設計問題，還負責叢集的日常運作、系統的監測和配置、Hadoop與其他系統的整合。
職位描述：
1、參與優化改進大型集團資料平臺基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的資料傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的資料處理平臺改進，多維實時查詢分析系統的構建優化；
2、分散式機器學習演算法在資料平臺的構建與優化(包括常見的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等)；
3、深入原始碼改進各種開源大資料專案(包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等)。
大資料專業就業前景怎麼樣
未來大資料領域的就業前景還是不錯的，大資料的發展不僅會促進大資料領域自身的就業，也會促進與大資料相關領域的.就業，比如物聯網、雲端計算、人工智慧等領域，這些領域也會受益於大資料的發展制度，從這個角度來看，大資料正在推動整個IT行業的發展。
大資料的就業前景十分廣闊，從國防領域、網際網路創業公司到金融機構，從零售金融到網際網路電商，從醫療製造到交通檢測，都需要大資料專案取做創新驅動。
大資料就業方向是什麼2
大資料領域的工作分為二個方向：
一是大資料維護、研發、架構工程師方向的工作；所涉及的職業崗位為：大資料工程師、大資料維護工程師、大資料研發工程師、大資料架構師等；
二是大資料探勘、分析方向的工作；所涉及的職業崗位為：大資料分析師、大資料高階工程師、大資料分析師專家、大資料探勘師、大資料演算法師等；
大資料開發工程師和大資料分析師：大資料開發主要是基於大資料服務平臺，很多大中型業務應用包括企業級應用和各類網站。
能夠進行構建大資料應用程式平臺和開發分析應用程式。企業對員工的工作需求都非常大，大資料分析方向將是未來職業人才崗位缺口最大的工作之一，它將會和軟體人才一樣，再次掀起一次培訓；
在大資料分析方向的最高階將會按行業劃分，一個牛的大資料分析專家將是某一個或者二個行業的專家；
大資料培訓的第二個方向大資料工程師的工作：
鑑於現在大資料人才缺口較大，能夠做大資料開發培訓的機構很少，大資料的學習需要java基礎，雖然很多培訓機構都要java課程，但是有大資料培訓課程的機構還比較少。
選擇時需要謹慎些。在選擇時一定要注意課程是否包含了Hadoop、hive、hbase、spark等大資料技術課程。
大資料專業就業前景如何
大資料是時代發展的必然趨勢，未來就業前景十分廣闊。從近兩年大資料專業方向畢業生的.工作情況來看，大資料領域的工作崗位還是比較多的，尤其是大資料開發崗位，目前正逐漸從大資料平臺開發向大資料應用開發領域覆蓋，這也是大資料開始全面落地應用的必然結果。
當前大資料技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研髮型人才，而且大資料專業學生擁有研究生學歷也更容易獲得的就業機會，所以對於當前大資料相關專業的大學生來說，有很強的工作競爭力和就業渠道。
大資料專業的理解和就業方向
首先，從近兩年資料科學與大資料技術（數科）專業的就業情況來看，整體的就業表現還是比較不錯的，雖然該專業是新興專業之一，但是就業表現已經成為了繼電腦科學與技術、軟體工程這兩個專業之後，又一個就業表現比較突出的計算機大類專業。
從當前大的計算機發展趨勢來看，未來在工業網際網路逐漸落地應用之後，產業領域會釋放出大量大資料專業人才的需求，而且高附加值崗位也會比較多，從這個角度來看，未來數科專業的就業前景還是非常廣闊的。
數科專業本身是一個交叉學科，涉及到的內容比較多，所以要想有一個較好的學習體驗，同時提升自身的就業競爭力，一定要儘早確定一個自己的主攻方向，圍繞主攻方向來制定學習規劃。
對於本科生來說，如果沒有繼續讀研的計劃，可以圍繞開發崗的要求來制定學習規劃。實際上，當前很多大資料方向的研究生也會從事開發崗。
從大的人才需求趨勢來看，未來開發崗的人才需求量依然會比較大，相對於演算法崗來說，開發崗的競爭並不算激烈，也有不少進大廠的機會。要想從事開發崗，要重視三方面知識的學習，其一是重視程式語言（Java、Python）的學習，其二是重視大資料平臺（Hadoop、Spark）的學習，其三是重視場景開發知識的積累。
總體上來說，計算機大類專業的學習規劃需要按照不同階段來制定，不同階段有不同階段的側重點。
