现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围加速企业创新、引领社会变革的利器。现代关系学之父德鲁克有言，*测未来的好方法，就是去创造未来。而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。那么，学习大数据有哪些工作岗位呢?
1.数据工程师
Hadoop 和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的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干净的、有序的且可用的数据框架，而这通常是通过 SQL 服务器、甲骨文(Oracle)和 SAP 公司数据库来实现的。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中重要的职位。
2.商务智能开发工程师
商务智能(BI)曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。商务智能重要的技术目前都掌握在主要科技巨头手中，包括微软商务智能软件包(SSIS/SSAS/SSRS/PowerBI)，甲骨文(OBIEE,OBIA)，SAP(BusinessObjects)和IBM(Cognos)。数据可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、 SiSense 和 Looker。能够使用 d3.js 在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。
3.软件研发工程师
网页应用。除了掌握 Java、C#、PHP 和 DiangoPython 框架等传统软件研发工具，大数据软件研发工程师还需要熟练使用 Pyramid 或者 Flask。
4.大数据工程师
处理和分析。从经验来看，这涉及到使用关系型数据库，来管理以表格方式存储的数据。有很多关于数据怎样才能被定义为大数据的讨论。为了得到这个问题的结论，*须综合考虑结构化和非结构化数据(图像，视频，音频文件等)，它们往往是实时收集的，并且过于复杂，因此不能由传统数据结构处理。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在 MongoDB 等 NoSQL 数据库中。很多公司采用 Hadoop 框架和很多 Hadoop 次级软件包，如 Hive(数据软件)，Pig(数据流语言)和 Spark(多编程模型)，当然数据基础设施还远远不止这些。
5.洞察分析师
通常，他们都会和产品部门、市场部门紧密合作，运用数据编程工具来整合大数据集，得出分析结论，支持发展客户群，制定维持客户关系策略。从技术的角度来说，洞察分析师需要掌握各种数据编程工具，如 SQL、SAS 和 SPSS 等。
6.数据架构师
数据架构师可为大数据解决方案提供基础，其职责包括使用 AWS，Azure 和GoogleCloud 了解云中的数据存储和使用 Hadoop 或 NoSQL 设计基础架构数据库来管理非结构化数据。
大数据技术人才在**市场目前非常紧*，因此企业也是开出了**聘请这类高端人才。掌握当下紧*的大数据技能成为拿到**的关键!无论你精通大数据的哪一项类，都将在未来职场脱颖而出!
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