这个时代是大数据时代，也是大数据人才匮乏的时代。由于国内相对较大的人才缺口，大数据已迅速成为行业和市场的热点。越来越多的公司对人才招聘或再培训提出了严格的要求，这也促使大数据人才的薪水在同一职位上最高。是的，掌握大数据技术并提高工资约40%非常普遍。因此越来越多的人开始学习大数据。但是很多人却对学习大数据技术可以从事哪些工作并不清楚，下文有详解。

 学习大数据技术可以从事哪些工作？

重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有：

 1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

 2.大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

 3.hadoop开发工程师

解决大数据存储问题。

 4.数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

 5.数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

 6.大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

大数据可视化工程师岗位职责：

1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。

2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。

3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。

4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。

5、 配合前端开发人员将样例组件化。

上述就是关于学习大数据技术可以从事哪些工作的全部内容介绍，想了解更多关于大数据的信息，请继续关注。