可以从事数据分析师、数据工程师、机器学习工程师。
大数据专业就业方向1
1、数据分析师：数据分析师是大数据专业中最常见的职业角色之一。他们负责收集、清洗和分析大量的数据，并从中发现隐藏的模式和趋势。数据分析师可以帮助企业做出数据驱动的决策，并提供市场竞争分析、用户行为分析等方面的洞察。
2、数据工程师：数据工程师负责构建和维护大规模的数据基础设施，包括数据仓库、数据管道和数据处理系统等。他们需要熟悉各种数据库技术和编程语言，以确保数据的高效存储和处理。数据工程师在数据流程的设计和实施方面扮演着关键的角色。
3、机器学习工程师：机器学习工程师利用机器学习算法和模型来解决实际问题。他们需要深入了解统计学和机器学习理论，并具备编程和数据处理的能力。机器学习工程师在推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域发挥着重要作用。
4、数据科学家：数据科学家是大数据领域中的.高级职位，需要具备深入的统计学、数学和机器学习知识。他们负责解决复杂的数据问题，构建预测模型，并从数据中提取有价值的见解。数据科学家通常在研究机构、科技公司和金融机构等领域担任关键角色，帮助企业做出战略决策和创新发展。
5、数据治理专家：数据治理专家负责确保数据质量、合规性和安全性。他们制定数据管理策略和规范，并监控数据流程，以确保数据的完整性和可靠性。数据治理专家在数据隐私和合规性方面具有深入的专业知识，帮助企业管理和保护数据资产。
6、市场营销分析师：市场营销分析师利用大数据分析工具和技术来评估市场趋势、消费者行为和竞争动态。他们通过对大数据的分析和解读，为企业提供市场营销策略和决策的依据。市场营销分析师可以通过洞察消费者喜好和需求，提高产品定位和市场推广的效果。
大数据专业就业方向2
1、Hadoop大数据开发方向工作
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向工作
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
3、大数据运维&云计算方向工作
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科
对应岗位：大数据运维工程师
大数据专业出来后的工作有哪些
大数据主要学习计算机，数学还有统计方面的东西，也是属于编程类型的.。所以，大数据培训学习出来对应的，主要工作方向就是大数据开发工程师，大数据计算科学家，还有各种大数据统计人员。
但是，根据目前的行业发展程度和已经参加大数据培训毕业的人员的收入高低，找工作难易度来说，大数据开发工程师是一个比较好的方向之一，也是现在培训机构主要的培训方向之一。
因为，编程行业已经发展的比较成熟，近些年大数据也越来越被企业和各机关单位看重，对应的，市场对大数据人才的需求量就会不断增加。又因为现在这方面的人才还比较少，所以出来工作的机会也比较多。
如果，你有Java或者是Python的一些编程基础的话，再去学习大数据是最好不过了，学习起来也会比较容易一些，大数据也是未来一些编程人员进一步发展的方向。
大数据专业就业方向3
1.数据挖掘师/算法工程师
算法工程师是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中重要内容的专业人员，这项工作有助于企业决策智能化，提高工作效率、降低错误率。数据挖掘已成为很多IT战略重要组成的部分，其专业人才也被大量需求。
2.数据分析师
数据分析师是专门从事行业数据搜集、整理、分析、评估和预测的专业工作人员，其主要专注于从过去和现在的数据层面理解数据，最常见的.便是一些行业通过一些列数据预测分析用户行为、喜好或者锁定目标用户，最大程度体现数据商业意义。
3.数据工程师
数据工程师主要从事对数据的采集、分析、整理、维护等相关技术工作，偏重于清洗数据，方便数据分析师和数据科学家使用，在数据中找出能驱动解决业务问题的关键点。
4.数据产品经理
随着数字化运营等概念深入人心，数据产品也走进人们视线，数据产品是可以发挥数据价值辅助用户做出更优决策的一种产品形式，而数据产品经理则是使用这些产品满足特定数据使用要求。产品经理需要负责数据产品的需求管理、设计规划、开发测试、优化更新等全生命周期。
5.大数据可视化工程师
大数据可视化是通过图形、图像处理、计算机视觉表达以及用户界面，对数据加以可视化解释，所涵盖的技术方法特别广泛，对工程师能力要求比较高。可视化作为数据分析后的可视化呈现，在很多领域发挥着重要作用，因而可视化工程师前途非常光明。
6.数据科学家
数据科学家是一个全新工种，主要是采用科学方法，运用数据对大量信息进行数字化重现，作出对未来更可信的预测，即将企业的数据和技术转化为企业的商业价值，。随着数字化信息时代的发展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，专业需求量不言而喻。
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