大數據的就業方向有大數據開發方向，數據挖掘、數據分析和機器學習方向，大數據運維和云計算方向。

就業崗位：

1、大數據工程師

大數據工程師的話其實包涵了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等，各個崗位不同薪資水平也不大相同。總的來說的話它共有6093個崗位在智聯招聘上招聘，平均工資也在11643元。

2、Hadoop開發工程師

職位描述：參與優化改進新浪集團數據平臺基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平臺改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。

3、大數據研發工程師

職位描述：

構建分布式大數據服務平臺，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量。

4、大數據架構師

大數據架構師的招聘崗位有1446個，從招聘的薪資來看，大數據架構師基本薪資都是15K~60K，大數據架構師的薪資可以說是相當可觀的，在大數據行業里，大數據架構師的酬勞可以說是領先與其他的，所以大數據架構師對于人才的要求也是比較嚴格的。

5、大數據分析師

工作職責:根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設征信分析模型并優化，為公司征信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背后隱含的規律及對未來的預測。

由于大數據屬新興領域，專業人才比較缺乏，目前大部分從業者也正處在職業發展的早期，所以目前也并沒有具體的數據可以進行參考。

大數據從事的是開源工作，更傾向于“研發”，人才培養時間長，目前國內的高校大數據專業剛起步不久，市場上的大數據培訓以技術入門為主，想成長為優秀的大數據工程師，這個周期是很長的。

從大數據開發工程師的技術體系來看，大數據開發工程師需要更為全面的知識結構，不僅需要具備一定的數學和統計學基礎，同時還要掌握云計算、物聯網相關知識，所以大數據工程師的成長周期也明顯延長，而更長的成長期也就意味著更長的職業周期。

目前大數據開發工程師分為兩類開發任務，一類是大數據平臺開發，另一類是大數據應用開發，大數據平臺開發通常被歸為研發級崗位，而大數據應用開發則屬于應用級開發崗位，相對來說，大數據平臺開發崗位的職業生命周期會更長，對于從業者的要求也更高。

大數據工程師需要統計學與應用數學相關的能力背景，在大數據行業內生存的時間越久，其經驗也會越得到肯定，如果你能不斷學習，不斷豐富積累自身的經驗，在大數據行業的發展將會越來越通暢，這也是大多數資深IT人士猜測大數據或將帶來50、60歲的“老”專家的原因。

現在很多Java工程師想做大數據領域的工作都會先報班系統學習下，我有朋友就是在尚學堂學的。