這個時代是大數據的時代，也是大數據人才稀缺的時代。由於中國人才缺口比較大，大數據也迅速成為行業和市場的熱點，更多的企業無論是對人才的招聘還是在培訓都成了剛需，這也促使大數據人才的薪資在同崗位中是最 高的，掌握大數據技術，工資提升40%左右是很常見的。
大數據的就業領域是很寬廣的，不管是科技領域，還是食品產業，零售業等等，都是需要大數據人才進行大數據的處理，以提供更好的用戶體驗，以及優化庫存，降低成本，預測需求。
一、熱門工作崗位
1、Hadoop開發工程師
Hadoop是一個分佈式文件系統(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分佈式處理的軟件框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。所以說Hadoop解決了大數據如何存儲的問題，因而在大數據培訓機構中是必須學習的課程。
2、數據分析師
數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據蒐集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟件中的一門，至少能用Acess等進行數據庫開發，至少掌握一門數學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
3、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。
經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
4、大數據可視化工程師
隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。
大數據可視化工程師崗位職責:1、 依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。2、 依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。3、 依據方案和技術選型製作可視化樣例。4、 配合視覺設計人員完善可視化樣例。5、 配合前端開發人員將樣例組件化。
大家能從事的工作崗位並不只是上面的這幾個，還有很多細分崗位就不一一列舉了。想要在工作中立於不敗之地還是需要大家不斷給自己充電的。
二、發展建議
你適合從事數據分析嗎?近年來，越來越多的人選擇大數據行業，只看到了大數據行業前景不錯、薪資待遇不錯，而且培訓項目、機構眾多，各大名企對於大數據人才的需求也不斷上漲。
但是沒有對崗位和自身進行合理評估，求職或者入職之後或許才發現其實跟自己想的也許不一樣。在入行數據分析或者任何一行之前，你都要好好思考這些問題：我希望進入哪些行業呢?這行業有前景嗎?需要什麼樣的知識結構?符合我的興趣方向嗎?
1、職業愛好：分析需求、寫代碼、與人溝通、探索未知是你喜歡的嗎?
2、思考能力：如何根據數據推演、分析、提出解決方案，這常常需要你腦洞大開。
3、學習能力：數據分析與IT行業一樣，是需要持續保持學習狀態的，這你能堅持麼。
4、溝通合作能力：數據分析師需要與業務部門、研發部門等頻繁溝通和合作，這你擅長麼。
5、性格：動要能溝通、吵架，靜要能分析寫代碼，這隨意切換可以麼?
三、行業機會與威脅分析
1、行業情況：毋庸置疑，大數據是21世紀很火熱的行業之一，已經滲透到每一個行業和業務職能領域。
2、企業情況：這家企業重視數據嗎?有數據基礎麼?數據有所為麼?
3、崗位就業情況：只要你練好真本事，數據分析相關職業是個高薪職業，而且人才缺口較大。
4、崗位要求：需要發現問題、分析問題、解決問題的能力，你需要懂商業、提取處理分析數據、提出解決方案，最終目標是創收。
對於一些剛剛經過大數據學習出來的朋友，一定要選擇一家能夠學到東西的公司，這樣對你以後的發展才是好的。不管怎麼說，大數據開發工程師和數據分析師都是不錯的職位，想要轉行或者學習技術的朋友們可以多加考慮！
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