大数据就业方向是什么？

大数据主要有三个就业方向，即大数据系统R&D人才、大数据应用开发人才和大数据分析人才。

在这三个方向，他们的基本岗位一般是大数据系统R&D工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。它可以分为以下十个位置:

一. ETL研究和开发

ETL的研发主要负责将关系数据、平面数据文件等分散异构的数据源中的数据提取到一个临时的中间层进行清洗、转换和集成，最终加载到一个数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理和数据挖掘的基础。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。HDFS提供海量数据存储，MapReduce提供数据计算。随着数据集规模的不断扩大和传统BI数据处理的高成本，企业对Hadoop及相关廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。

第三，可视化(前端演示)工具的开发

可视化开发是可视化开发工具通过在可视化开发工具提供的图形用户界面上操作界面元素，自动生成应用软件。跨多个资源和级别连接所有数据也很容易。经过时间考验，完全可扩展、功能全面的可视化组件库为开发人员提供了一个完整且易于使用的组件集合，以构建极其丰富的用户界面。

第四，信息架构开发

大数据重新点燃了主数据管理的热潮。充分利用企业数据，支持决策，需要非常专业的技能。信息架构师必须知道如何定义和归档关键元素，以确保以最有效的方式管理和利用数据。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。

动词 （verb的缩写）数据仓库研究

数据仓库专家熟悉Teradata、Neteeza、Exadata的大数据一体机。可以在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化。

第六，OLAP发展

OLAP在线分析的开发人员负责从关系或非关系数据源中提取数据以建立模型，然后创建数据访问的用户界面以提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是分析师和艺术家的结合体，需要具备多种跨学科的科学和业务技能。

八、数据预测(数据挖掘)分析

营销部门经常使用预测分析来预测用户行为或目标用户。预测分析开发人员的一些场景似乎类似于数据科学家，即通过基于企业历史数据的假设来测试阈值和预测未来的业绩。

九、企业数据管理

为了提高数据质量，企业必须考虑数据管理，设立数据管家职位。这个岗位的工作人员需要能够利用各种技术工具收集企业周围的大量数据，对数据进行清洗和标准化，并将数据导入数据仓库成为可用版本。然后，通过报告和分析技术，数据被切片、切块并交付给成千上万的人。作为数据管家，人们需要保证市场数据的完整性、准确性、唯一性、真实性和不冗余性。

X.数据安全研究

数据安全岗位主要负责企业大型服务器、存储、数据安全的管理，以及网络与信息安全项目的规划、设计和实施。数据安全研究人员还需要具备较强的管理经验、运维管理知识和能力，对企业传统业务有深入的了解，才能保证企业数据安全完整。