你大爺
1. 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。
2. 數據架構師。
數據架構師是負責平臺的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作 ，根據業務功能、業務模型，進行數據庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平臺數據提取、數據挖掘及數據分析。
從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯網平臺的數據庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如 ETL、報表開發，熟悉Hadoop，Hive等系統並有過實戰經驗。
3. 數據挖掘工程師。
一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。
成為數據挖據工程師需要具備深厚的統計學、數學、數據挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟件之一，參與過完整的數據採集.整理.分析和建模工作。.具有海量數據下機器學習和算法實施相關經驗，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。
4. 數據算法工程師。
在企業中負責大數據產品數據挖掘算法與模型部分的設計，將業務場景與模型算法進行融合等；深入研究數據挖掘模型，參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發團隊模型算法構建，整合等；制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規範並落地實施。
需要具備的知識有：紮實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用算法；熟悉大數據生態，掌握常見分佈式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語言中的一種編程；熟悉大規模並行計算的基本原理並具有實現並行計算算法的基本能力。
5. 數據產品經理。
數據平臺建設及維護，客戶端數據的分析，進行數據統計協助，數據化運營整理、提煉已有的數據報告，發現數據變化，進行深度專題分析，形成結論，撰寫報告；負責公司數據產品的設計及開發實施，並保證業務目標的實現；進行數據產品開發。
需要具備的技能有：有數據分析/數據挖掘/用戶行為研究的項目實踐經驗 ；有紮實的分析理論基礎，精通1種以上統計分析工具軟件，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL語句，工作經歷有SQL server/My SQl等的優先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟件,熟練使用SPSS、SAS等統計分析軟件其中之一 ；熟悉hadoop集群架構、有BI實踐經驗、參與過流式計算相關經驗者加分 ；熟悉客戶端產品的產品設計、開發流程 。
偽數據工程師
作為一名IT從業者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，當前大數據領域的人才缺口還是比較大的，隨著工業互聯網的發展，未來不僅在IT（互聯網）行業有大量的大數據崗位，在傳統行業領域也會釋放出大量的大數據人才需求。從這個角度來看，當前大數據專業的就業前景還是非常廣闊的。
目前大數據領域的技術崗位主要集中在大數據開發、大數據分析和大數據運維等領域，從近兩年大數據領域的人才需求情況來看，大數據開發崗位的人才需求量相對比較大，隨著大型科技（互聯網）公司紛紛佈局大數據平臺開發領域，未來大數據開發崗位的人才需求量會進一步攀升。
大數據開發崗位可以簡單劃分為平臺開發和應用開發兩類，大數據平臺開發對於開發人員的要求相對比較高，需要從業者具有較強的研發能力，目前不少研究生比較願意從事大數據平臺開發崗位。相對於大數據平臺開發崗位來說，大數據應用開發崗位的人才需求量也是非常大的，隨著大數據平臺的落地應用，行業領域也會有大量的大數據應用開發需求。對於本科生來說，從事大數據應用開發是比較適合的。
最後，不論是從事大數據開發崗位，還是大數據運維和大數據分析崗位，這些崗位對於從業者的要求也都比較高，尤其要注重動手實踐能力的培養，所以大數據專業的學生一方面要儘量豐富自身的知識結構，另一方面還需要注重動手實踐能力的培養。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
IT人劉俊明
大數據人才的工作是，把海量信息採集、存儲、分析，挖掘出信息背後更多的價值，以更好地輔助企業、政府機關作出決策。
隨著大數據往各領域延伸發展，市場對統計學、數學方面的專業人才，數據分析、數據挖掘、人工智能等偏軟件領域的需求加大。數據分析師/大數據分析培訓，加米穀大數據培訓機構，可預約現場試聽課，大數據開發零基礎班預報中。
大數據專業畢業生可以勝任大數據技術開發與應用，大數據運維和雲計算等工作，可以去大型互聯網公司就業，做前/後端開發、數據分析師、機器學習算法工程師，App開發、智能遊戲設計與開發、數據科學家等。
也可以進入各行各業，在銀行、電信、電力、交通等企事業單位，政府、信息產業及其他國民經濟部門，甚至醫療系統、媒體等單位，依託具體業務，從事大數據分析、大數據應用開發、大數據系統研發、數據可視化等相關工作。畢竟大數據作為一門技術，為具體行業的決策服務。
學大數據專業畢業去向哪裡
https://www.toutiao.com/i6761968944136847880/
加米穀大數據
事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在硅谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。
數據分析師的需求大概是1000萬，真正能成為數據分析師的只有100萬，整個需求很旺盛的，之後的互聯網和生活會處於大數據時代，互聯網和金融等行業需求旺盛。待遇情況在08年10-30萬，現在一般1-2年6-8k，碩士12k，3-5年成功的數據分析，大概20-40,5年40萬-60萬。
王石頭小觀點
大部分企業，近幾年在做數字化轉型，大數據專業畢業，基於自己學習的大數據組件，大數據分析技術，大數據分析模型與算法，結合人工智能技術，可以從事IT行業的大數據產品的功能測試與開發，大數據產品的產品經理，大數據相關產品的銷售。就業前景還是相對不錯的，關鍵在於自己的技術積澱。
軟件測試經驗與思考
互聯網企業都有專門的大數據部門，建議去，
