以下是学大数据可以从事的职业介绍：
1、数据分析师：从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。
2、数据架构师：负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
3、数据应用师：用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。将数据还原到产品中，为产品所用。
4、数据挖掘工程师：从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息，使企业决策智能化、自动化，提高企业工作效率，减少错误决策的可能性。需要具备深厚的统计学基础，需要熟悉R、SAS、 SPSS等统计分析软件。
5、数据算法工程师：负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。需要具备扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、 Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux *** 作系统和Shell编程，至少熟练掌握一门编程语言。
大数据就业方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等，具体岗位如下：
01大数据开发工程师
该工作岗位主要负责企业大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。还要根据自己的工作安排高效、高质地完成代码编写，确保符合前端代码规范；梳理整体业务指标，开发可视化报表。
02数据库工程师
主要工作就是负责数据库的运营和维护，包括数据库的安装、监控、备份、恢复等基本工作；还要要参与到前期的数据库设计，中期的数据库测试和后期的数据库容量管理和性能优化。
03大数据架构工程师
架构师的工作内容就是负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优；负责数据对接和对外服务设计、开发和维护；负责大数据框架和大数据应用的程序设计、开发和维护；负责基于大数据技术对海量数据的自动分析处理和挖掘工作。
04大数据运维工程师
运维工程师的基本职责就是是负责企业服务的稳定性，确保企业服务可以24小时不间断地为用户提供服务，负责维护并确保整个服务的高可用性，同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率。
并且在出现问题时需要处理大数据平台的各类异常和故障，确保系统平台的稳定运行。
05大数据挖掘工程师
数据挖掘的工作就是负责从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中有用信息，然后辅助企业做出各种决策，让企业的决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。
1、首席数据官（CDO）
首席数据官的作业内容十分多，责任也很杂乱，他们担任公司的数据结构建立、数据办理、数据安全保证、商务智能办理、数据洞悉和高档剖析。因而，首席数据师有必要个人能力拔尖，一起还需求具有满足的领导力和远见，找准公司开展方针，和谐应变办理进程。
2、营销剖析师/客户关系办理剖析师
客户忠诚度项目、网络剖析和物联网技能积攒了许多的用户数据，许多先进公司现已在运用相关战略来支撑公司的开展计划。
尤其是商场部分可以运用这些数据进行更有针对性的营销。营销剖析师可以发挥他们在Excel和SQL等数据剖析东西方面的专业特长，对客户进行细分，保证数字化营销可以抵达方针客户集体。
3、数据工程师
跟着Hadoop和非结构化数据仓库的盛行，一切剖析功用的榜首要务就是要得到正确的数据。商务智能和数据科学都要求有洁净的、有序的且可用的数据结构，而这通常是经过SQL效劳器、甲骨文（Oracle）和SAP公司数据库来完成的。
高水平的工程师需求把握数据办理技能，了解提取转化加载进程，许多公司都急需这样的人才。事实上，许多首席数据官乃至以为，数据工程师才是大数据相关职业中最重要的职位。
4、商务智能开发工程师
商务智能开发工程师的最基本职能，是办理结构数据从数据库分配至终端用户的进程。商务智能（BI）从前仅仅商务金融的根底，现在现已独立出来，成为了独自的部分，许多商务智能团队正在建立自效劳指示板，这样运营司理就能快速且有效地获取高性能数据，点评公司运营状况。
5、数据科学家
优异的数据科学家可以运用先进的剖析原理和Python，R或Spark等数据编程东西来辨认并处理高度杂乱的事务问题。剖析将在决议计划中发挥核心作用，供给智力支撑，以保证公司可以在日益杂乱的商业环境中取得成功。
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