这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于我国人才缺口较大，大数据迅速成为行业和市场的热点，更多的企业成为人才招聘和培训的刚需，这也促使大数据人才薪酬居全国首位。相同的位置。是的，掌握大数据技术大数据培训是骗局，加薪40%左右是很常见的。大数据的就业领域非常广泛。无论是科技领域，还是食品行业、零售行业等，都需要大数据人才对大数据进行处理，以提供更好的用户体验、优化库存、降低成本。 ，预测需求。一起来看看大数据训练后各个领域可以从事的工作和未来的发展方向。供您参考（来源：互联网）
一、热门职位
1、开发工程师
是一种分布式文件系统（File），简称HDFS。它是一种能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以可靠、高效和可扩展的方式进行数据处理。因此，它解决了大数据如何存储的问题，是大数据培训机构的必修课。
2、数据分析师
数据分析师是数据工程师的一种，是指不同行业的专业人士，专门收集、整理和分析行业数据，并根据数据进行行业研究、评估和预测。通过在工作中使用工具对数据进行提取、分析和呈现，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师，至少需要精通SPSS、SAS、大数据魔镜等数据分析软件，至少能够使用Acess进行数据库开发，至少掌握一种数学软件如，要建立一个新的模型，至少要掌握一种编程语言。总之，优秀的数据分析师不应该在业务、管理、分析、工具和设计方面落后。
3、数据挖掘工程师
做数据挖掘，需要从海量数据中发现规律，这需要一定的数学知识，如线性代数、高级代数、凸优化、概率论等。
常用的语言有Java、C或C++，我用的还是Java比较多。有时候是用来写程序，然后用or Hyp来处理数据，如果用了会和Spark结合。
4、大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作和日常生活中的应用，大数据可视化也改变了人们阅读和理解信息的方式。从百度迁移到谷歌流感趋势再到阿里云推出县级经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后英雄。
大数据可视化工程师职责：1、根据产品业务功能，设计满足需求的可视化解决方案。 2、 根据不同的可视化场景和性能要求选择合适的可视化技术。 3、 根据解决方案和技术选择创建可视化示例。 4、 与视觉设计师合作改进可视化示例。 5、 与前端开发者合作，将样本组件化。
你可以接的工作不只是上面这些，还有很多子工作我就不一一列举了。想要在工作中立于不败之地，还是需要不断的给自己充电。
二、发展建议
你适合做数据分析吗？近年来，越来越多的人选择大数据行业，只看到大数据行业前景好，薪资高，培训项目和机构多，各大知名企业对大数据人才的需求也在不断攀升.
但是如果没有对职位和我自己进行合理的评估，我可能只会发现可能和我申请工作或进入工作后的想法有所不同。在你进入数据分析或其他任何事情之前，你必须考虑这些问题：我想进入什么行业？这个行业有前途吗？需要什么样的知识结构？它符合我的兴趣吗？
1、职业爱好：你喜欢分析需求、编写代码、与人交流、探索未知吗？
2、思维能力：如何根据数据进行推理、分析和提出解决方案，这往往需要你开阔思路。
3、学习能力：和IT行业一样，数据分析需要不断的学习。你能坚持吗？
4、沟通合作技巧：数据分析师需要经常与业务部门、研发部门沟通合作。你擅长吗？
5、性格：你需要在运动中能够交流和争吵，你需要在静止中能够分析和编写代码。可以随意切换吗？
三、行业机会与威胁分析
1、行业形势：毫无疑问，大数据是21世纪最热门的行业之一，已经渗透到每一个行业和业务功能中。
2、公司简介：业务是否重视数据？有数据库吗？数据重要吗？
3、求职就业情况：只要练就真本事，数据分析相关的职业都是高薪职业，人才缺口很大。
4、工作要求：你需要有识别、分析和解决问题的能力。您需要了解业务，提取、处理和分析数据，并提出解决方案。最终目标是创造收入。
四、你需要逐渐发展的能力
1、商业。从事数据分析的前提是了解业务，即熟悉行业知识、公司业务和流程，有自己独到的见解。风筝，使用价值不大。
2、管理。一方面是构建数据分析框架的要求。例如大数据培训是骗局，确定分析思路，需要用市场营销、管理等理论知识来指导。如果不熟悉管理理论，很难建立数据分析框架，也很难进行后续的数据分析。 另一方面，作用是为数据分析结论提供具有指导意义的分析建议。
3、分析。是指掌握数据分析的基本原理和一些行之有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中，以便有效地进行数据分析。基本分析方法有：比较分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因子分析法、矩阵相关分析法等。高级分析方法包括：相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列等。
4、工具。指掌握与数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具。面对日益庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，而必须依靠强大的数据分析工具来帮助我们完成数据分析工作。
5、设计。理解设计是指用图表有效地表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是个大问题，比如图形的选择、版面设计、配色等等，都需要掌握一定的设计原则。