学完大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位！不同的岗位，所具备的技术知识也是不一样的，需要从各个方向学习，逐个击破！

大数据挖掘师/算法工程师、大数据工程师、大数据运维工程师、大数据仓库工程师、大数据产品经理、大数据架构师/资深大数据架构师,这些都是可以的

大数据主要是围绕数据处理展开工作的。因此可以将大数据的岗位分为两个大的方向：大数据开发工程师和数据分析师。

 

大数据开发工程师

 大数据开发工程师主要负责大数据应用程序的开发。包括基础大数据服务平台开发、大中型的商业应用开发、各种类型网站开发等等。而根据岗位和主要负责内容不同可以继续细分为开发工程师，架构工程师和运维工程师等。这些岗位在以往有个共同的称谓就是程序员。这个方向也是目前大部分培训机构主要的培养方向。

 

数据分析师

 数据分析主要负责数据的挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。这个方向的岗位主要是针对数据进行处理。根据岗位和主要负责工作不同可以细分为业务数据分析师以及数据挖掘（算法）工程师。

hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位！

可以从事的工作范围很广泛，岗位介绍如下：

大数据系统研发工程师

负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等。大数据系统研发工程师是任何构设大数据系统的企业都必须的，因而这类岗位需求比较大。

大数据应用开发工程师

负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。

大数据分析师

主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。

数据可视化工程师

数据可视化的开发和大部分项目开发一样，也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选，根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。数据可视化工程师负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。

数据安全研发人才

数据安全研发人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。

数据科学研究人才

数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。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。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

数据分析、数据挖掘、架构等都可以的

方向很多，就看个人比较适合哪方面了。大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、等等都是我们可以从事的工作岗位！不同的岗位，所具备的技术知识也是不一样的。

学大数据可以选的高薪工作主要集中在三大就业方向，系统研发类、应用开发类以及数据分析类。