目前大數據是一個十分熱門的行業。一個行業的興起必定會衍生出相對應的崗位。本篇文章給大家總結下學習大數據后未來可以就業的方向，給大家提供參考。

在數據驅動的未來，大數據人才市場勢必會越來越大，而現在僅僅是大數據起步的初級階段，我們也能深刻感受到，現在入行正是恰逢其時。

從企業方面來說，大數據人才大致可以分為產品和市場分析、安全和風險分析以及商業智能三大領域。產品分析是指通過算法來測試新產品的有效性，是一個相對較 新的領域。在安全和風險分析方面，數據科學家們知道需要收集哪些數據、如何進行快速分析，并最終通過分析信息來有效遏制網絡入侵或抓住網絡罪犯。

下面這篇文章就是給大家分析下學習大數據專業后未來的就業方向:

一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換并導入數據倉庫以滿足企業的需要。

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量數據的存儲，MapReduce提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

三、可視化(前端展現)工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟件。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整并且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。

過去，數據可視化屬于商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據并支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出于分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發

隨著數據庫技術的發展和應用，數據庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆(M)字節及千兆(G)字節過渡到現在的兆兆(T)字節和千兆兆(P)字節，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理(OLAP)系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然后創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家的主要工作總的來說主要包含四個方面，分別是數據采集、數據庫的構建以及維護、按要求清理以及分離數據、數據可視化以及一些分析工作。數據科學家需要的技能有SAS/R/類似工具，Python，Hadoop，SQL，重構數據。數據科學家可從事的領域有數據庫構建和管理。搜索引擎、廣告、自適應算法、AI系統.

八、數據預測(數據挖掘)分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值并預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，并需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，并將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然后，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，并交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證市場數據的完整性，準確性，唯一性，真實性和不冗余。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型服務器、存儲、數據安全管理工作，并對網絡、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。

網絡干貨如此之多，要篩選適合自己的更是消耗自己大量時間，這個時間黑馬程序員大數據學員早已按照專業老師的方法學會了你正在搜集的干貨。黑馬程序員大數據每一節課都是干貨，無論是老師當天上課的錄屏、項目實戰源碼還是課堂筆記，每一樣都是不可多得的干貨，六個月要學習的技術是同行業最全面也是最深入的，這就要求老師必須每天晚上備課，而且是高效率干貨實戰式的備課，也要求學員統一更加努力，珍惜每一天的時間，無論早起還是晚睡，無論學生還是老師，都要保持打雞血似的學習狀態，因為大數據時代，遲一點都會被淘汰，快速干練的進入這個行業才是這個時代的把握好自己命運的重要途徑。