大数据是当前信息技术领域的一个热点，它涉及到数据的收集、存储、管理、分析和解释，用以支持决策制定、揭示隐藏模式、市场趋势和消费者偏好等。在学习了大数据相关知识与技能之后，可以从事的工作范围非常广泛，以下便是一些主要的应用方向和职业路径。

　　1. 大数据开发工程师

　　主要负责大数据技术开发，如编写离线处理程序、数据采集、数据ETL等。

　　2. 大数据运维工程师

　　主要负责公司大数据平台的维护，如管理、监控Hadoop集群、监控运行状态等。

　　3. 大数据架构师

　　主要负责公司大数据平台的设想，如技术选择和技术安装。

　　4. 大数据分析师

　　结合行业经验，负责公司各业务单元的数据分析，如财务分析、生产分析、销售分析等。

　　5. 大数据算法工程师

　　主要负责机器学习相关算法开发，如推荐系统算法开发。

　　6. 大数据实时计算开发工程师

　　主要负责公司实时计算系统开发，如实时风控系统Flink开发，基于Spark Streaming的实时指标分析开发。

　　7. 数据挖掘工程师

　　主要负责基于大数据平台的数据挖掘、特征提取、挖掘模型选择和评价。例如，用户肖像挖掘类型标签的开发。

　　8. BI开发工程师

　　主要工作是搭建公司的商业智能平台，包括各种数据可视化报告的制作，以及仪表盘大屏生产的ETL开发工程师。

　　负责数据挖掘、数据清理及相关预处理。例如，从文本数据中清除一些非法数据。

　　9. Hadoop开发工程师

　　主要负责HDFS，Map Reduce，Hive的开发。例如，Hive可以用来构建数据仓库和编写Map educe程序来预处理数据。

　　10. Spark开发工程师

　　主要工作是开发用于大规模数据处理的Spark应用程序。例如，写Spark来处理网站流量数据，形成clickstream数据。

　　1. 数据分析师

　　数据分析师利用统计工具和软件对数据进行挖掘，找出数据背后的意义，并将之转化为商业洞察。他们需要理解各种数据分析方法，并能够使用专业工具(如R语言、Python、SQL、Excel等)对数据进行处理和分析。

　　2. 数据科学家

　　数据科学家是数据分析师的进阶版，他们不光要分析数据，还要构建先进的预测模型和算法，通常需要更深层次的数学和统计知识，以及机器学习的相关技能。数据科学家在多个行业都有极高的需求，包括金融、医疗保健、电子商务、社交网络等。

　　3. 大数据工程师

　　大数据工程师负责设计、构建和维护大数据的生态系统。这包括处理数据存储问题、大规模数据处理框架和数据库的构建和优化。他们需要掌握Hadoop、Spark、Kafka等大数据处理工具和平台。

　　4. 商业智能(BI)开发者

　　BI开发者利用数据辅助企业决策。他们创建可视化报告、仪表板和BI解决方案，帮助企业理解数据并根据数据做出决定。BI工具如Tableau、Power BI等是BI开发者必须熟练使用的。

　　5. 机器学习工程师

　　机器学习工程师专注于使用数据来训练模型，处理和分析大量数据以构建自动化的预测模型。他们通常需要懂得如何实施复杂的机器学习算法，并且能够将这些算法应用到实际问题中。

　　6. 量化分析师

　　在金融行业，量化分析师使用大数据分析技术来研究和预测市场变化，为金融产品定价、投资组合管理等提供数量上的支持。

　　7. 数据仓库架构师

　　数据仓库架构师负责设计、实现、管理企业的数据仓库。他们需要确保数据仓库的架构能够有效地整合、存储和提取大量数据。

　　8. 大数据产品经理

　　大数据产品经理负责制定和推动企业大数据产品的战略规划和执行。他们需要理解市场需求，结合大数据技术制定产品路线图。

　　9. 数据咨询顾问

　　数据咨询顾问向企业提供专业的数据分析服务。他们帮助企业理解数据的价值，并指导企业如何通过数据分析来改善业务。

　　10. 数据治理专家

　　数据治理专家关注数据的质量、一致性、安全性和合规性。他们制定政策和流程，确保整个组织中的数据管理符合标准和法规要求。

　　行业应用

　　大数据不仅局限于IT和互联网公司，在几乎所有现代化产业都有其应用：

　　零售业：通过顾客购物行为分析，优化库存管理和个性化营销。

　　卫生医疗：通过分析患者数据，提高诊断准确度和疾病预防。

　　金融服务：通过交易数据分析，防止欺诈行为，进行风险管理。

　　交通物流：通过流量数据优化路线规划和运输调度。

　　制造业：通过设备数据监控，实现预测性维护和优化生产流程。

　　公共服务：通过社会数据分析，改善城市规划和公共政策制定。

　　技能要求

　　学习大数据涉及到多个层面的知识与技能，主要包括：

　　编程语言：如Python、Java、Scala。

　　统计学与数学：为了更好地进行数据分析和模型构建。

　　机器学习：理解和应用机器学习算法。

　　数据库管理：如SQL、NoSQL数据库知识。

　　数据处理框架：如Apache Hadoop、Apache Spark。

　　数据可视化工具：如Tableau、Power BI、D3.js。

　　云计算服务：熟悉AWS、Azure、Google Cloud等云服务平台。

　　总而言之，大数据领域提供了无数的职业机会，学习大数据技能能够帮助你在未来的就业市场中获得竞争优势。不论是想成为一个技术深入的数据科学家，还是立志于解决商业问题的数据分析师，或是设计整个大数据系统的工程师，大数据都为你打开了一扇进入数据驱动时代的大门。随着数据的价值在日益增长，在这个快速发展的领域内，持续学习和适应新技术将是任何大数据专业人士成功的关键。

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